# Diagramas (Schema)

<figure><img src="/files/NUEffQLLHNU2eHj5Rbcu" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

A ferramenta **Diagramas (Schema)** fornece uma representação visual dos modelos de dados e dos relacionamentos entre tabelas.\
Ela ajuda desenvolvedores e agentes de IA a entender como os datasets estão estruturados e conectados, tornando a exploração, análise e raciocínio sobre os dados mais precisos.

Essa ferramenta também pode ser habilitada para **agentes de IA**, permitindo que eles interpretem corretamente os relacionamentos entre tabelas ao responder perguntas ou gerar insights.

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### O que o Diagram (Schema) permite

* Visualizar relacionamentos entre tabelas
* Esclarecer relações **um-para-um**, **um-para-muitos** e **muitos-para-muitos**
* Servir como referência para modelagem de dados e analytics
* Fornecer contexto estrutural para agentes de IA

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### Como configurar diagramas

<figure><img src="/files/HaWjCzh5jPiKJuCTIIoU" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. Acesse o diagrama por meio do ícone no menu lateral.
2. Em **Configurações**, defina:
   * Um nome claro para o schema ou diagrama
   * A descrição do propósito e escopo do schema
   * A coluna utilizada para filtrar dados relacionados ao usuário
3. Na aba **Tabelas**, selecione e filtre as tabelas que deseja utilizar no diagrama.
4. Arraste as tabelas desejadas para o canvas.
5. Crie os relacionamentos entre as tabelas utilizando as chaves correspondentes de cada uma.
6. Após relacionar as tabelas, defina a **cardinalidade** do relacionamento.
7. Clique em **Salvar** para persistir a configuração do schema.
8. Acesse o diagrama configurado na aba **Diagramas** do painel.

***

### Benefícios dos relacionamentos

Esses relacionamentos ajudam usuários e agentes a compreender:

* Como os dados fluem entre as tabelas
* Quais tabelas devem ser relacionadas (*joins*)
* Onde faz sentido aplicar agregações

***

### Metadata Viewer

<figure><img src="/files/xhoX1lzdXaPVwv19xjXu" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Clique em **“Ver metadados”** para acessar os metadados de schema gerados.

Esses metadados são representados em formato **JSON** e incluem:

* Tabelas
* Colunas
* Tipos de dados
* Possibilidade de valores nulos (*nullability*)
* Referências de banco de dados e schema

***

### Estrutura de metadados explicada

#### Seção Tables

```json
{
  "tables": [
    {
      "tableName": "sales",
      "databaseName": "bucket_78",
      "fields": [...]
    }
  ]
}
```

| Atributos      | Descrição                          |
| -------------- | ---------------------------------- |
| `tableName`    | Tabela a qual as colunas pertencem |
| `columnName`   | Nome da coluna                     |
| `columnLength` | Tamanho da coluna (se aplicável)   |
| `dataType`     | Tipo de dado e nulidade            |

### Por que os metadados são importantes

Os metadados gerados são utilizados por:

* Funcionalidades de **IA** (compreensão contextual dos dados)
* Construtores de queries
* Descoberta de dados
* Governança e linhagem de dados
* Documentação automatizada

Eles garantem que:

* A semântica das colunas seja consistente
* As respostas da IA sejam mais precisas
* Ferramentas downstream compreendam corretamente a estrutura do schema

***

### Como os agentes de IA utilizam o diagrama

Quando habilitado para um agente de IA, o **Diagram (Schema)** permite que o agente:

* Compreenda os relacionamentos entre tabelas antes de consultar os dados
* Escolha caminhos corretos de *join*
* Evite suposições incorretas sobre a estrutura dos dados
* Explique resultados com base no contexto estrutural

***

### Boas práticas

* Mantenha schemas focados e específicos por domínio
* Utilize nomes claros e consistentes
* Defina colunas de filtro de usuário quando aplicável
* Evite diagramas excessivamente complexos em um único schema
* Habilite diagramas apenas para agentes que realmente precisam de entendimento estrutural

{% hint style="success" %}
Um schema limpo melhora significativamente a compreensão tanto para humanos quanto para agentes de IA.
{% endhint %}


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.gaiodataos.com/gaio-dataos-portuguese/tools/diagramas-schema.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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