Banco de Dados

O FitLocus utiliza PostgreSQL como sistema de gerenciamento de banco de dados relacional para armazenar e gerenciar todos os dados da aplicação. Este documento descreve a estrutura do banco de dados, incluindo tabelas, relacionamentos e considerações de design.

Visão Geral

O banco de dados do FitLocus é projetado para suportar as principais funcionalidades da plataforma:

Gerenciamento de usuários (alunos e personal trainers)
Relacionamento entre personal trainers e alunos
Exercícios e categorias
Treinos e planos de treino
Execução de treinos e exercícios
Assinaturas e pagamentos
Métricas e recordes pessoais

Modelo de Dados

Principais Tabelas

Users

A tabela users armazena informações sobre todos os usuários do sistema, incluindo alunos e personal trainers.

Coluna	Tipo	Descrição
`id`	BIGINT	Identificador único do usuário
`name`	VARCHAR(255)	Nome completo do usuário
`email`	VARCHAR(255)	Email do usuário (único)
`password_hash`	VARCHAR(255)	Hash da senha do usuário
`user_type`	VARCHAR(20)	Tipo de usuário (ALUNO ou PERSONAL)
`subscription_type`	VARCHAR(50)	Tipo de assinatura do usuário
`subscription_start_date`	DATE	Data de início da assinatura
`subscription_end_date`	DATE	Data de término da assinatura (null para assinaturas sem prazo)
`trial_start_date`	DATE	Data de início do período de teste
`trial_used`	BOOLEAN	Indica se o usuário já utilizou o período de teste
`profile_photo_url`	VARCHAR(255)	URL da foto de perfil do usuário
`created_at`	TIMESTAMP	Data de criação do registro
`updated_at`	TIMESTAMP	Data da última atualização do registro

Personal_Student

A tabela personal_student estabelece o relacionamento entre personal trainers e seus alunos.

Coluna	Tipo	Descrição
`id`	BIGINT	Identificador único do relacionamento
`personal_id`	BIGINT	ID do personal trainer (referência à tabela users)
`student_id`	BIGINT	ID do aluno (referência à tabela users)
`created_at`	TIMESTAMP	Data de criação do relacionamento

Exercise

A tabela exercise armazena informações sobre exercícios físicos.

Coluna	Tipo	Descrição
`id`	BIGINT	Identificador único do exercício
`name`	VARCHAR(255)	Nome do exercício
`description`	TEXT	Descrição detalhada do exercício
`image_url`	VARCHAR(255)	URL da imagem do exercício
`is_default`	BOOLEAN	Indica se é um exercício padrão do sistema
`category`	VARCHAR(50)	Categoria do exercício (PEITO, COSTAS, etc.)
`created_by`	BIGINT	ID do usuário que criou o exercício
`created_at`	TIMESTAMP	Data de criação do registro
`updated_at`	TIMESTAMP	Data da última atualização do registro

Training

A tabela training armazena informações sobre treinos.

Coluna	Tipo	Descrição
`id`	BIGINT	Identificador único do treino
`name`	VARCHAR(255)	Nome do treino
`description`	TEXT	Descrição do treino
`created_by`	BIGINT	ID do usuário que criou o treino
`created_at`	TIMESTAMP	Data de criação do registro
`updated_at`	TIMESTAMP	Data da última atualização do registro

Workout_Plan

A tabela workout_plan estabelece a relação entre treinos e exercícios, incluindo detalhes como séries, repetições e peso.

Coluna	Tipo	Descrição
`id`	BIGINT	Identificador único do plano de workout
`training_id`	BIGINT	ID do treino (referência à tabela training)
`exercise_id`	BIGINT	ID do exercício (referência à tabela exercise)
`order_index`	INT	Ordem do exercício no treino
`sets`	INT	Número de séries
`reps`	INT	Número de repetições
`weight`	VARCHAR(50)	Peso recomendado (pode incluir variações)
`tempo`	VARCHAR(50)	Tempo de execução (formato: concêntrica/isométrica/excêntrica)
`rest`	VARCHAR(50)	Tempo de descanso entre séries

Training_Plan

A tabela training_plan armazena informações sobre planos de treino semanais.

Coluna	Tipo	Descrição
`id`	BIGINT	Identificador único do plano de treino
`name`	VARCHAR(255)	Nome do plano de treino
`goal`	TEXT	Objetivo do plano de treino
`duration_weeks`	INT	Duração do plano em semanas
`created_by`	BIGINT	ID do usuário que criou o plano
`created_at`	TIMESTAMP	Data de criação do registro
`updated_at`	TIMESTAMP	Data da última atualização do registro

Índices

O banco de dados utiliza índices para otimizar consultas frequentes:

Tabela	Coluna(s)	Tipo	Descrição
`users`	`email`	UNIQUE	Garante emails únicos e acelera consultas por email
`users`	`user_type`	BTREE	Otimiza consultas filtradas por tipo de usuário
`personal_student`	`personal_id`	BTREE	Otimiza consultas para listar alunos de um personal
`personal_student`	`student_id`	BTREE	Otimiza consultas para encontrar o personal de um aluno
`exercise`	`category`	BTREE	Otimiza consultas filtradas por categoria
`exercise`	`created_by`	BTREE	Otimiza consultas para listar exercícios de um usuário
`training`	`created_by`	BTREE	Otimiza consultas para listar treinos de um usuário
`training_execution`	`user_id`	BTREE	Otimiza consultas para histórico de treinos de um usuário
`training_execution`	`start_time`	BTREE	Otimiza consultas por período

Restrições e Integridade Referencial

O banco de dados implementa as seguintes restrições para garantir a integridade dos dados:

Chaves Estrangeiras: Todas as referências entre tabelas são implementadas como chaves estrangeiras com ações de cascata apropriadas
Restrições de Unicidade: Emails de usuários são únicos
Restrições de Não-Nulidade: Campos obrigatórios são marcados como NOT NULL
Restrições de Verificação: Validação de valores para campos como subscription_type e user_type

Migrações e Versionamento

O banco de dados é gerenciado através de migrações usando Liquibase:

src/main/resources/db/
├── changelog.xml           # Arquivo mestre de migração
└── scripts/
    ├── 001-initial-schema.sql  # Esquema inicial
    ├── 002-add-subscription.sql # Adição de tabelas de assinatura
    └── ...                 # Outras migrações

Cada alteração no esquema do banco de dados é versionada e aplicada sequencialmente, garantindo consistência entre ambientes.

Considerações de Performance

Para garantir a performance do banco de dados, as seguintes estratégias são implementadas:

Índices: Índices estratégicos para consultas frequentes
Paginação: Todas as consultas que retornam grandes conjuntos de dados implementam paginação
Consultas Otimizadas: Uso de JOINs eficientes e subconsultas apenas quando necessário
Transações: Uso apropriado de transações para garantir consistência

Segurança de Dados

A segurança dos dados é garantida através de:

Criptografia: Senhas armazenadas com hash usando BCrypt
Acesso Restrito: Acesso ao banco de dados limitado a serviços autorizados
Backup: Backups automáticos diários com retenção de 30 dias
Auditoria: Registro de alterações em tabelas sensíveis

Ambiente de Desenvolvimento

Para desenvolvimento local, um contêiner Docker com PostgreSQL é configurado:

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  postgres:
    image: postgres:14
    environment:
      POSTGRES_DB: fitlocus
      POSTGRES_USER: fitlocus
      POSTGRES_PASSWORD: fitlocus
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  postgres_data:

Ambiente de Produção

Em produção, o banco de dados é hospedado no Google Cloud SQL:

Tipo: PostgreSQL 14
Configuração: 2 vCPUs, 8GB RAM
Armazenamento: 100GB SSD com expansão automática
Backup: Automático diário com retenção de 30 dias
Alta Disponibilidade: Configuração com réplica de leitura
Monitoramento: Alertas para uso de CPU, memória e espaço em disco

Introdução

Arquitetura

Design

Regras de Negócio

Exemplos de Integração

Diagramas

Tutoriais

Banco de Dados

Banco de Dados

Visão Geral

Modelo de Dados

Principais Tabelas

Users

Personal_Student

Exercise

Training

Workout_Plan

Training_Plan

Índices

Restrições e Integridade Referencial

Migrações e Versionamento

Considerações de Performance

Segurança de Dados

Ambiente de Desenvolvimento

Ambiente de Produção

Introdução

Arquitetura

Design

Regras de Negócio

Exemplos de Integração

Diagramas

Tutoriais

​Banco de Dados

​Visão Geral

​Modelo de Dados

​Principais Tabelas

​Users

​Personal_Student

​Exercise

​Training

​Workout_Plan

​Training_Plan

​Índices

​Restrições e Integridade Referencial

​Migrações e Versionamento

​Considerações de Performance

​Segurança de Dados

​Ambiente de Desenvolvimento

​Ambiente de Produção

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Modelo de Dados

Principais Tabelas

Users

Personal_Student

Exercise

Training

Workout_Plan

Training_Plan

Índices

Restrições e Integridade Referencial

Migrações e Versionamento

Considerações de Performance

Segurança de Dados

Ambiente de Desenvolvimento

Ambiente de Produção