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Data - Bases de Dados e Recursos

Diretório contendo todas as bases de dados nutricionais, backups e recursos estáticos do projeto DiabetesAI.

📊 Bases de Dados Disponíveis

Banco Principal

Arquivo Descrição Formato Tamanho
diabetesai.db Banco SQLite principal SQLite3 ~2MB
diabetesai.db (PostgreSQL) Migração para produção PostgreSQL Dinâmico

Bases Nutricionais

Arquivo Descrição Origem Registros
taco_unified.jsonl Tabela Brasileira de Composição de Alimentos TACO/UFV 600+ alimentos
tbca_unified.jsonl Tabela Brasileira Complementar TBCA 200+ alimentos
all_bases_unified_schema.zip Bases unificadas + schema Processado 800+ alimentos

Documentação

Arquivo Descrição Uso
taco_4.pdf Manual TACO 4ª edição Referência nutricional

🔧 Estrutura das Bases

Schema Unificado

{
  "food_name": "Arroz cozido",
  "category": "Cereais",
  "nutrition": {
    "calories_kcal": 130,
    "carbohydrate_g": 28.1,
    "protein_g": 2.5,
    "fat_g": 0.3,
    "fiber_g": 1.6,
    "sodium_mg": 1.0,
    "glycemic_index": 55
  },
  "source": "TACO",
  "processed_at": "2024-01-19"
}

Categorias Principais

  • Cereais e derivados (Arroz, trigo, milho)
  • Leguminosas (Feijão, lentilha, grão-de-bico)
  • Carnes e derivados (Frango, boi, peixe)
  • Leite e derivados (Iogurte, queijo)
  • Frutas (Maçã, banana, laranja)
  • Verduras (Alface, espinafre, brócolis)
  • Óleos e gorduras (Azeite, óleo de soja)

🚀 Como Usar

Carregar Base Nutricional

import json

# Carregar TACO
with open('data/taco_unified.jsonl', 'r') as f:
    for line in f:
        food = json.loads(line)
        print(f"{food['food_name']}: {food['nutrition']['calories_kcal']} kcal")

API de Consulta

from services.nutrition_service import NutritionService

service = NutritionService()
nutrition = service.get_food_nutrition("Arroz integral cozido")
print(f"IG: {nutrition['glycemic_index']}")

🔄 Backups

Estrutura de Backup

backups/
├── pre_migration_backup_20240119_020155.db  # SQLite antes migração
├── pre_migration_backup_20240119_020715.db  # Backup incremental
└── README.md                                 # Descrição dos backups

Como Fazer Backup

# Backup automático (via scripts)
./scripts/start_server.sh  # Cria backup automático

# Backup manual
python backup_database.py

Restauração

# Restaurar SQLite
cp backups/backup_file.db data/diabetesai.db

# Para PostgreSQL
pg_restore -d diabetesai backups/postgres_backup.sql

📊 Estatísticas das Bases

Cobertura Nutricional

  • Calorias: 100% dos alimentos
  • Macronutrientes: Carboidratos, proteínas, gorduras (95%)
  • Micronutrientes: Sódio, fibras, vitaminas (70%)
  • Índice Glicêmico: Alimentos básicos (60%)

Distribuição por Categoria

Cereais:     25%
Leguminosas: 15%
Carnes:      20%
Frutas:      15%
Verduras:    15%
Outros:      10%

🔍 Validação e Qualidade

Critérios de Qualidade

  • ✅ Dados validados contra literatura nutricional
  • ✅ Unidade padronizada (100g por porção)
  • ✅ Fontes confiáveis (TACO, TBCA, USDA)
  • ✅ Atualização regular (anual)

Scripts de Validação

# Verificar integridade
python -c "
import json
count = 0
with open('data/taco_unified.jsonl') as f:
    for line in f:
        food = json.loads(line)
        assert 'nutrition' in food
        count += 1
print(f'✅ {count} alimentos validados')
"

📝 Manutenção

Atualização de Bases

# 1. Baixar nova versão TACO
wget https://www.nutricao.ufv.br/taco/ -O data/taco_novo.pdf

# 2. Processar dados
python scripts/process_nutrition_data.py

# 3. Validar
python tests/test_nutrition_data.py

# 4. Deploy
mv data/taco_unified.jsonl.backup data/taco_unified.jsonl.old
mv data/taco_new.jsonl data/taco_unified.jsonl

Limpeza

# Arquivos temporários
find data/ -name "*.tmp" -delete

# Backups antigos (>30 dias)
find backups/ -name "*.db" -mtime +30 -delete

⚠️ Avisos Importantes

  • Backup obrigatório antes de qualquer modificação
  • Testes completos após atualização de bases
  • Versionamento de mudanças nas bases nutricionais
  • Documentação de fontes e metodologias