fred/ranking
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feat: Implementa job de ranking para 300k consultores

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Backend:
- Adiciona Scroll API no cliente Elasticsearch para processar todos os 300k+ consultores
- Cria tabela TB_RANKING_CONSULTOR no Oracle para ranking pré-calculado
- Implementa job de processamento com APScheduler (diário às 3h)
- Adiciona endpoints: /ranking/paginado, /ranking/status, /ranking/processar, /ranking/estatisticas
- Repository Oracle com paginação eficiente via ROW_NUMBER
- Status do job com progresso em tempo real (polling)
- Leitura automática de LOBs no OracleClient

Frontend:
- Componente RankingPaginado com paginação completa
- Barra de progresso do job em tempo real
- Botão para reprocessar ranking
- Alternância entre Top N (rápido) e Ranking Completo (300k)

Infraestrutura:
- Docker compose com depends_on para garantir Oracle disponível
- Schema SQL com procedure SP_ATUALIZAR_POSICOES
- Índices otimizados para paginação
This commit is contained in:
Frederico Castro
2025-12-10 01:33:00 -03:00
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1
backend/requirements.txt
View File

@@ -7,3 +7,4 @@ python-dateutil==2.8.2
httpx==0.26.0
python-dotenv==1.0.0
aiohttp==3.9.1
apscheduler==3.10.4

109
backend/sql/schema_ranking.sql Normal file
View File

@@ -0,0 +1,109 @@
-- Schema para Ranking de Consultores CAPES
-- Versão: 1.0
-- Data: 2025-01-15
-- Tabela principal de ranking
CREATE TABLE TB_RANKING_CONSULTOR (
ID_PESSOA NUMBER(10) NOT NULL,
NOME VARCHAR2(200) NOT NULL,
POSICAO NUMBER(10),
PONTUACAO_TOTAL NUMBER(10,2) NOT NULL,
COMPONENTE_A NUMBER(10,2) DEFAULT 0,
COMPONENTE_B NUMBER(10,2) DEFAULT 0,
COMPONENTE_C NUMBER(10,2) DEFAULT 0,
COMPONENTE_D NUMBER(10,2) DEFAULT 0,
ATIVO CHAR(1) DEFAULT 'N',
ANOS_ATUACAO NUMBER(5,1) DEFAULT 0,
DT_CALCULO TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
JSON_DETALHES CLOB,
CONSTRAINT PK_RANKING_CONSULTOR PRIMARY KEY (ID_PESSOA),
CONSTRAINT CHK_ATIVO CHECK (ATIVO IN ('S', 'N'))
);
-- Índices para performance
CREATE INDEX IDX_RANKING_POSICAO ON TB_RANKING_CONSULTOR(POSICAO);
CREATE INDEX IDX_RANKING_PONTUACAO ON TB_RANKING_CONSULTOR(PONTUACAO_TOTAL DESC);
CREATE INDEX IDX_RANKING_ATIVO ON TB_RANKING_CONSULTOR(ATIVO);
CREATE INDEX IDX_RANKING_DT_CALCULO ON TB_RANKING_CONSULTOR(DT_CALCULO DESC);
-- Procedure para atualizar posições após processamento
CREATE OR REPLACE PROCEDURE SP_ATUALIZAR_POSICOES AS
BEGIN
MERGE INTO TB_RANKING_CONSULTOR t
USING (
SELECT ID_PESSOA,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY PONTUACAO_TOTAL DESC, ID_PESSOA) AS NOVA_POSICAO
FROM TB_RANKING_CONSULTOR
) s
ON (t.ID_PESSOA = s.ID_PESSOA)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET t.POSICAO = s.NOVA_POSICAO;
COMMIT;
END SP_ATUALIZAR_POSICOES;
/
-- View para estatísticas do ranking
CREATE OR REPLACE VIEW VW_RANKING_ESTATISTICAS AS
SELECT
COUNT(*) AS TOTAL_CONSULTORES,
COUNT(CASE WHEN ATIVO = 'S' THEN 1 END) AS TOTAL_ATIVOS,
COUNT(CASE WHEN ATIVO = 'N' THEN 1 END) AS TOTAL_INATIVOS,
MAX(DT_CALCULO) AS ULTIMA_ATUALIZACAO,
AVG(PONTUACAO_TOTAL) AS PONTUACAO_MEDIA,
MAX(PONTUACAO_TOTAL) AS PONTUACAO_MAXIMA,
MIN(PONTUACAO_TOTAL) AS PONTUACAO_MINIMA,
AVG(COMPONENTE_A) AS MEDIA_COMP_A,
AVG(COMPONENTE_B) AS MEDIA_COMP_B,
AVG(COMPONENTE_C) AS MEDIA_COMP_C,
AVG(COMPONENTE_D) AS MEDIA_COMP_D
FROM TB_RANKING_CONSULTOR;
-- View para distribuição por faixas de pontuação
CREATE OR REPLACE VIEW VW_RANKING_DISTRIBUICAO AS
SELECT
CASE
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 800 THEN '800+'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 600 THEN '600-799'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 400 THEN '400-599'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 200 THEN '200-399'
ELSE '0-199'
END AS FAIXA,
COUNT(*) AS QUANTIDADE,
ROUND(COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM TB_RANKING_CONSULTOR), 2) AS PERCENTUAL
FROM TB_RANKING_CONSULTOR
GROUP BY
CASE
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 800 THEN '800+'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 600 THEN '600-799'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 400 THEN '400-599'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 200 THEN '200-399'
ELSE '0-199'
END
ORDER BY
CASE
WHEN FAIXA = '800+' THEN 1
WHEN FAIXA = '600-799' THEN 2
WHEN FAIXA = '400-599' THEN 3
WHEN FAIXA = '200-399' THEN 4
ELSE 5
END;
-- Comentários nas tabelas e colunas
COMMENT ON TABLE TB_RANKING_CONSULTOR IS 'Tabela de ranking pré-calculado de consultores CAPES';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.ID_PESSOA IS 'ID da pessoa no sistema AtuaCAPES';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.NOME IS 'Nome completo do consultor';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.POSICAO IS 'Posição no ranking (1 = primeiro lugar)';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.PONTUACAO_TOTAL IS 'Pontuação total calculada (soma dos 4 componentes)';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.COMPONENTE_A IS 'Pontuação do Componente A (Coordenação CAPES)';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.COMPONENTE_B IS 'Pontuação do Componente B (Coordenação PPG)';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.COMPONENTE_C IS 'Pontuação do Componente C (Consultoria)';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.COMPONENTE_D IS 'Pontuação do Componente D (Premiações)';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.ATIVO IS 'Indicador se o consultor está ativo (S/N)';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.ANOS_ATUACAO IS 'Anos de atuação do consultor';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.DT_CALCULO IS 'Data/hora do último cálculo';
COMMENT ON COLUMN TB_RANKING_CONSULTOR.JSON_DETALHES IS 'Dados completos do consultor em JSON para exibição';
-- Grant de permissões para o usuário de aplicação (ajustar conforme necessário)
-- GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON TB_RANKING_CONSULTOR TO app_user;
-- GRANT SELECT ON VW_RANKING_ESTATISTICAS TO app_user;
-- GRANT SELECT ON VW_RANKING_DISTRIBUICAO TO app_user;
-- GRANT EXECUTE ON SP_ATUALIZAR_POSICOES TO app_user;

0
backend/src/application/jobs/__init__.py Normal file
View File

87
backend/src/application/jobs/job_status.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,87 @@
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from typing import Optional
@dataclass
class JobStatus:
is_running: bool = False
progress: int = 0
total_processados: int = 0
total_esperado: int = 0
mensagem: str = ""
inicio: Optional[datetime] = None
fim: Optional[datetime] = None
erro: Optional[str] = None
batch_atual: int = 0
total_batches: int = 0
def iniciar(self, total_esperado: int) -> None:
self.is_running = True
self.progress = 0
self.total_processados = 0
self.total_esperado = total_esperado
self.mensagem = "Iniciando processamento..."
self.inicio = datetime.now()
self.fim = None
self.erro = None
self.batch_atual = 0
self.total_batches = 0
def atualizar_progresso(self, processados: int, batch_atual: int, mensagem: str = "") -> None:
self.total_processados = processados
self.batch_atual = batch_atual
if self.total_esperado > 0:
self.progress = int((processados / self.total_esperado) * 100)
self.mensagem = mensagem or f"Processando batch {batch_atual}"
def finalizar(self, sucesso: bool = True, erro: Optional[str] = None) -> None:
self.is_running = False
self.fim = datetime.now()
self.progress = 100 if sucesso else self.progress
self.erro = erro
if sucesso:
self.mensagem = f"Processamento concluído: {self.total_processados} consultores"
else:
self.mensagem = f"Processamento falhou: {erro}"
@property
def tempo_decorrido(self) -> Optional[str]:
if not self.inicio:
return None
fim = self.fim or datetime.now()
delta = fim - self.inicio
minutos, segundos = divmod(int(delta.total_seconds()), 60)
return f"{minutos}m {segundos}s"
@property
def tempo_estimado(self) -> Optional[str]:
if not self.inicio or self.total_processados == 0 or self.total_esperado == 0:
return None
if self.progress >= 100:
return "0m 0s"
decorrido = (datetime.now() - self.inicio).total_seconds()
taxa = self.total_processados / decorrido
restante = (self.total_esperado - self.total_processados) / taxa
minutos, segundos = divmod(int(restante), 60)
return f"{minutos}m {segundos}s"
def to_dict(self) -> dict:
return {
"running": self.is_running,
"progress": self.progress,
"processados": self.total_processados,
"total": self.total_esperado,
"mensagem": self.mensagem,
"batch_atual": self.batch_atual,
"total_batches": self.total_batches,
"tempo_decorrido": self.tempo_decorrido,
"tempo_estimado": self.tempo_estimado,
"inicio": self.inicio.isoformat() if self.inicio else None,
"fim": self.fim.isoformat() if self.fim else None,
"erro": self.erro
}
job_status = JobStatus()

162
backend/src/application/jobs/processar_ranking.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,162 @@
import json
from datetime import datetime
from typing import Optional, Dict, Any
from ...infrastructure.elasticsearch.client import ElasticsearchClient
from ...infrastructure.oracle.client import OracleClient
from ...infrastructure.oracle.ranking_repository import RankingOracleRepository
from ...infrastructure.repositories.consultor_repository_impl import ConsultorRepositoryImpl
from ...domain.services.calculador_pontuacao import CalculadorPontuacao
from .job_status import job_status
class ProcessarRankingJob:
def __init__(
self,
es_client: ElasticsearchClient,
oracle_client: OracleClient,
ranking_repo: RankingOracleRepository,
):
self.es_client = es_client
self.oracle_client = oracle_client
self.ranking_repo = ranking_repo
self.consultor_repo = ConsultorRepositoryImpl(es_client, oracle_client)
self.calculador = CalculadorPontuacao()
async def executar(self, limpar_antes: bool = True) -> Dict[str, Any]:
"""
Executa o processamento completo do ranking:
1. Limpa tabela (se solicitado)
2. Scroll por todos os documentos ES
3. Para cada batch: calcula pontuação e insere no Oracle
4. Atualiza posições
5. Retorna estatísticas
"""
if job_status.is_running:
raise RuntimeError("Job já está em execução")
try:
total = await self.es_client.contar_com_atuacoes()
job_status.iniciar(total_esperado=total)
if limpar_antes:
job_status.mensagem = "Limpando tabela de ranking..."
self.ranking_repo.limpar_tabela()
job_status.mensagem = "Iniciando processamento via Scroll API..."
resultado = await self.es_client.buscar_todos_consultores(
callback=self._processar_batch,
batch_size=1000
)
job_status.mensagem = "Atualizando posições no ranking..."
self.ranking_repo.atualizar_posicoes()
estatisticas = self.ranking_repo.obter_estatisticas()
job_status.finalizar(sucesso=True)
return {
"sucesso": True,
"total_processados": resultado["processados"],
"total_batches": resultado["batches"],
"tempo_decorrido": job_status.tempo_decorrido,
"estatisticas": estatisticas
}
except Exception as e:
job_status.finalizar(sucesso=False, erro=str(e))
raise RuntimeError(f"Erro ao processar ranking: {e}")
async def _processar_batch(self, docs: list, progress: dict) -> None:
"""
Processa um batch de documentos:
1. Constrói consultores
2. Calcula pontuação
3. Insere no Oracle
4. Atualiza status
"""
consultores_para_inserir = []
for doc in docs:
try:
consultor = await self.consultor_repo._construir_consultor(doc)
consultor_dict = {
"id_pessoa": consultor.id_pessoa,
"nome": consultor.nome,
"pontuacao_total": consultor.pontuacao_total,
"componente_a": consultor.pontuacao.componente_a.total,
"componente_b": consultor.pontuacao.componente_b.total,
"componente_c": consultor.pontuacao.componente_c.total,
"componente_d": consultor.pontuacao.componente_d.total,
"ativo": consultor.ativo,
"anos_atuacao": consultor.anos_atuacao,
"detalhes": self._gerar_json_detalhes(consultor)
}
consultores_para_inserir.append(consultor_dict)
except Exception as e:
print(f"AVISO: Erro ao processar consultor {doc.get('id')}: {e}")
continue
if consultores_para_inserir:
self.ranking_repo.inserir_batch(consultores_para_inserir)
job_status.atualizar_progresso(
processados=progress["processados"],
batch_atual=progress["batch_atual"],
mensagem=f"Processando batch {progress['batch_atual']} ({progress['percentual']}%)"
)
def _gerar_json_detalhes(self, consultor) -> dict:
"""
Gera JSON com detalhes completos do consultor para armazenar no CLOB.
"""
return {
"id_pessoa": consultor.id_pessoa,
"nome": consultor.nome,
"cpf": consultor.cpf,
"coordenacoes_capes": [
{
"tipo": c.tipo,
"area_avaliacao": c.area_avaliacao,
"inicio": c.periodo.inicio.isoformat() if c.periodo.inicio else None,
"fim": c.periodo.fim.isoformat() if c.periodo.fim else None,
"ativo": c.periodo.ativo
}
for c in consultor.coordenacoes_capes
],
"coordenacoes_programas": [
{
"id_programa": c.id_programa,
"nome_programa": c.nome_programa,
"codigo_programa": c.codigo_programa,
"nota_ppg": c.nota_ppg,
"modalidade": c.modalidade,
"area_avaliacao": c.area_avaliacao,
"inicio": c.periodo.inicio.isoformat() if c.periodo.inicio else None,
"fim": c.periodo.fim.isoformat() if c.periodo.fim else None
}
for c in consultor.coordenacoes_programas
],
"consultoria": {
"total_eventos": consultor.consultoria.total_eventos,
"eventos_recentes": consultor.consultoria.eventos_recentes,
"situacao": consultor.consultoria.situacao,
"anos_completos": consultor.consultoria.anos_completos,
"areas": consultor.consultoria.areas
} if consultor.consultoria else None,
"premiacoes": [
{
"tipo": p.tipo,
"nome_premio": p.nome_premio,
"ano": p.ano,
"pontos": p.pontos
}
for p in consultor.premiacoes
],
"pontuacao": consultor.pontuacao.detalhamento
}

50
backend/src/application/jobs/scheduler.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,50 @@
from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
from typing import Optional
from .processar_ranking import ProcessarRankingJob
class RankingScheduler:
def __init__(self, job: ProcessarRankingJob):
self.job = job
self.scheduler: Optional[AsyncIOScheduler] = None
def iniciar(self) -> None:
"""
Inicia o scheduler e agenda o job para rodar diariamente às 3h.
"""
if self.scheduler and self.scheduler.running:
return
self.scheduler = AsyncIOScheduler()
self.scheduler.add_job(
self.job.executar,
trigger=CronTrigger(hour=3, minute=0),
id='ranking_diario',
name='Processamento diário do ranking de consultores',
replace_existing=True,
kwargs={"limpar_antes": True}
)
self.scheduler.start()
def parar(self) -> None:
"""
Para o scheduler.
"""
if self.scheduler and self.scheduler.running:
self.scheduler.shutdown(wait=False)
def executar_agora(self) -> None:
"""
Executa o job imediatamente (fora do agendamento).
"""
if self.scheduler:
self.scheduler.add_job(
self.job.executar,
id='ranking_manual',
replace_existing=True,
kwargs={"limpar_antes": True}
)

19
backend/src/domain/entities/consultor_ranking.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,19 @@
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
from typing import Optional
@dataclass
class ConsultorRanking:
id_pessoa: int
nome: str
posicao: Optional[int]
pontuacao_total: float
componente_a: float
componente_b: float
componente_c: float
componente_d: float
ativo: bool
anos_atuacao: float
dt_calculo: datetime
json_detalhes: str

126
backend/src/infrastructure/elasticsearch/client.py
View File

@@ -359,3 +359,129 @@ class ElasticsearchClient:
return results
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Erro ao buscar ranking com score: {e}")
async def iniciar_scroll(self, size: int = 1000, scroll_timeout: str = "5m") -> dict:
"""
Inicia um scroll para iterar por todos os documentos com atuações.
Retorna o scroll_id e a primeira página de resultados.
"""
query = {
"query": {
"nested": {
"path": "atuacoes",
"query": {"exists": {"field": "atuacoes.tipo"}}
}
},
"_source": ["id", "dadosPessoais", "atuacoes"],
"size": size,
"sort": [{"id": "asc"}]
}
try:
response = await self.client.post(
f"{self.url}/{self.index}/_search?scroll={scroll_timeout}",
json=query,
timeout=120.0
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return {
"scroll_id": data.get("_scroll_id"),
"hits": [hit["_source"] for hit in data.get("hits", {}).get("hits", [])],
"total": data.get("hits", {}).get("total", {}).get("value", 0)
}
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Erro ao iniciar scroll: {e}")
async def continuar_scroll(self, scroll_id: str, scroll_timeout: str = "5m") -> dict:
"""
Continua um scroll existente usando o scroll_id.
Retorna a próxima página de resultados.
"""
try:
response = await self.client.post(
f"{self.url}/_search/scroll",
json={
"scroll": scroll_timeout,
"scroll_id": scroll_id
},
timeout=120.0
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return {
"scroll_id": data.get("_scroll_id"),
"hits": [hit["_source"] for hit in data.get("hits", {}).get("hits", [])]
}
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Erro ao continuar scroll: {e}")
async def limpar_scroll(self, scroll_id: str) -> None:
"""
Limpa o contexto de scroll após uso.
"""
try:
await self.client.delete(
f"{self.url}/_search/scroll",
json={"scroll_id": scroll_id},
timeout=30.0
)
except Exception:
pass
async def buscar_todos_consultores(self, callback, batch_size: int = 1000):
"""
Itera por TODOS os consultores do índice usando Scroll API.
Chama callback(batch, progress) para cada batch de documentos.
Args:
callback: função assíncrona que recebe (docs: list, progress: dict)
batch_size: tamanho do batch (padrão 1000)
Progress dict contém:
- total: total de documentos
- processados: documentos processados até agora
- batch_atual: número do batch atual
- percentual: percentual de progresso (0-100)
"""
scroll_id = None
try:
result = await self.iniciar_scroll(size=batch_size)
scroll_id = result["scroll_id"]
total = result["total"]
hits = result["hits"]
processados = 0
batch_atual = 1
while hits:
processados += len(hits)
percentual = int((processados / total) * 100) if total > 0 else 100
progress = {
"total": total,
"processados": processados,
"batch_atual": batch_atual,
"percentual": percentual
}
await callback(hits, progress)
if len(hits) < batch_size:
break
result = await self.continuar_scroll(scroll_id)
scroll_id = result["scroll_id"]
hits = result["hits"]
batch_atual += 1
return {
"total": total,
"processados": processados,
"batches": batch_atual
}
finally:
if scroll_id:
await self.limpar_scroll(scroll_id)

13
backend/src/infrastructure/oracle/client.py
View File

@@ -57,8 +57,19 @@ class OracleClient:
cursor.execute(query, params or {})
columns = [col[0] for col in cursor.description]
rows = cursor.fetchall()
results = []
for row in rows:
row_dict = {}
for i, col in enumerate(columns):
value = row[i]
if hasattr(value, 'read'):
value = value.read()
row_dict[col] = value
results.append(row_dict)
cursor.close()
return [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
return results
except Exception as e:
print(f"AVISO Oracle: falha ao executar query: {e}")
self._connected = False

341
backend/src/infrastructure/oracle/ranking_repository.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,341 @@
from typing import List, Optional, Dict, Any
from datetime import datetime
import json
from ...domain.entities.consultor_ranking import ConsultorRanking
from .client import OracleClient
class RankingOracleRepository:
def __init__(self, oracle_client: OracleClient):
self.client = oracle_client
def inserir_batch(self, consultores: List[Dict[str, Any]]) -> int:
"""
Insere ou atualiza um batch de consultores usando MERGE.
Retorna o número de registros processados.
"""
if not consultores:
return 0
merge_sql = """
MERGE INTO TB_RANKING_CONSULTOR t
USING (
SELECT
:id_pessoa AS ID_PESSOA,
:nome AS NOME,
:pontuacao_total AS PONTUACAO_TOTAL,
:componente_a AS COMPONENTE_A,
:componente_b AS COMPONENTE_B,
:componente_c AS COMPONENTE_C,
:componente_d AS COMPONENTE_D,
:ativo AS ATIVO,
:anos_atuacao AS ANOS_ATUACAO,
:json_detalhes AS JSON_DETALHES
FROM DUAL
) s
ON (t.ID_PESSOA = s.ID_PESSOA)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET
t.NOME = s.NOME,
t.PONTUACAO_TOTAL = s.PONTUACAO_TOTAL,
t.COMPONENTE_A = s.COMPONENTE_A,
t.COMPONENTE_B = s.COMPONENTE_B,
t.COMPONENTE_C = s.COMPONENTE_C,
t.COMPONENTE_D = s.COMPONENTE_D,
t.ATIVO = s.ATIVO,
t.ANOS_ATUACAO = s.ANOS_ATUACAO,
t.DT_CALCULO = CURRENT_TIMESTAMP,
t.JSON_DETALHES = s.JSON_DETALHES
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT (
ID_PESSOA, NOME, PONTUACAO_TOTAL,
COMPONENTE_A, COMPONENTE_B, COMPONENTE_C, COMPONENTE_D,
ATIVO, ANOS_ATUACAO, JSON_DETALHES, DT_CALCULO
)
VALUES (
s.ID_PESSOA, s.NOME, s.PONTUACAO_TOTAL,
s.COMPONENTE_A, s.COMPONENTE_B, s.COMPONENTE_C, s.COMPONENTE_D,
s.ATIVO, s.ANOS_ATUACAO, s.JSON_DETALHES, CURRENT_TIMESTAMP
)
"""
with self.client.get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
try:
for consultor in consultores:
params = {
"id_pessoa": consultor["id_pessoa"],
"nome": consultor["nome"],
"pontuacao_total": consultor["pontuacao_total"],
"componente_a": consultor["componente_a"],
"componente_b": consultor["componente_b"],
"componente_c": consultor["componente_c"],
"componente_d": consultor["componente_d"],
"ativo": "S" if consultor["ativo"] else "N",
"anos_atuacao": consultor["anos_atuacao"],
"json_detalhes": json.dumps(consultor.get("detalhes", {}), ensure_ascii=False)
}
cursor.execute(merge_sql, params)
conn.commit()
return len(consultores)
except Exception as e:
conn.rollback()
raise RuntimeError(f"Erro ao inserir batch no Oracle: {e}")
finally:
cursor.close()
def buscar_paginado(
self,
page: int = 1,
size: int = 50,
filtro_ativo: Optional[bool] = None
) -> List[ConsultorRanking]:
"""
Busca ranking paginado ordenado por posição.
"""
offset = (page - 1) * size
limit_end = offset + size
where_clause = ""
params = {}
if filtro_ativo is not None:
where_clause = "AND ATIVO = :ativo"
params["ativo"] = "S" if filtro_ativo else "N"
query = f"""
SELECT * FROM (
SELECT
ID_PESSOA,
NOME,
POSICAO,
PONTUACAO_TOTAL,
COMPONENTE_A,
COMPONENTE_B,
COMPONENTE_C,
COMPONENTE_D,
ATIVO,
ANOS_ATUACAO,
DT_CALCULO,
JSON_DETALHES,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY POSICAO NULLS LAST, PONTUACAO_TOTAL DESC) AS RN
FROM TB_RANKING_CONSULTOR
WHERE 1=1 {where_clause}
)
WHERE RN > {offset} AND RN <= {limit_end}
"""
results = self.client.executar_query(query, params)
consultores = []
for r in results:
json_det = r["JSON_DETALHES"]
if hasattr(json_det, "read"):
json_det = json_det.read()
else:
json_det = str(json_det) if json_det else "{}"
consultores.append(
ConsultorRanking(
id_pessoa=r["ID_PESSOA"],
nome=r["NOME"],
posicao=r["POSICAO"],
pontuacao_total=float(r["PONTUACAO_TOTAL"]),
componente_a=float(r["COMPONENTE_A"]),
componente_b=float(r["COMPONENTE_B"]),
componente_c=float(r["COMPONENTE_C"]),
componente_d=float(r["COMPONENTE_D"]),
ativo=r["ATIVO"] == "S",
anos_atuacao=float(r["ANOS_ATUACAO"]),
dt_calculo=r["DT_CALCULO"],
json_detalhes=json_det
)
)
return consultores
def contar_total(self, filtro_ativo: Optional[bool] = None) -> int:
"""
Conta total de consultores no ranking.
"""
where_clause = ""
params = {}
if filtro_ativo is not None:
where_clause = "WHERE ATIVO = :ativo"
params["ativo"] = "S" if filtro_ativo else "N"
query = f"SELECT COUNT(*) AS TOTAL FROM TB_RANKING_CONSULTOR {where_clause}"
results = self.client.executar_query(query, params)
return results[0]["TOTAL"] if results else 0
def buscar_por_id(self, id_pessoa: int) -> Optional[ConsultorRanking]:
"""
Busca consultor específico com sua posição no ranking.
"""
query = """
SELECT
ID_PESSOA,
NOME,
POSICAO,
PONTUACAO_TOTAL,
COMPONENTE_A,
COMPONENTE_B,
COMPONENTE_C,
COMPONENTE_D,
ATIVO,
ANOS_ATUACAO,
DT_CALCULO,
JSON_DETALHES
FROM TB_RANKING_CONSULTOR
WHERE ID_PESSOA = :id_pessoa
"""
results = self.client.executar_query(query, {"id_pessoa": id_pessoa})
if not results:
return None
r = results[0]
json_det = r["JSON_DETALHES"]
if hasattr(json_det, "read"):
json_det = json_det.read()
else:
json_det = str(json_det) if json_det else "{}"
return ConsultorRanking(
id_pessoa=r["ID_PESSOA"],
nome=r["NOME"],
posicao=r["POSICAO"],
pontuacao_total=float(r["PONTUACAO_TOTAL"]),
componente_a=float(r["COMPONENTE_A"]),
componente_b=float(r["COMPONENTE_B"]),
componente_c=float(r["COMPONENTE_C"]),
componente_d=float(r["COMPONENTE_D"]),
ativo=r["ATIVO"] == "S",
anos_atuacao=float(r["ANOS_ATUACAO"]),
dt_calculo=r["DT_CALCULO"],
json_detalhes=json_det
)
def atualizar_posicoes(self) -> None:
"""
Chama a procedure SP_ATUALIZAR_POSICOES para recalcular as posições.
"""
with self.client.get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.callproc("SP_ATUALIZAR_POSICOES")
conn.commit()
except Exception as e:
conn.rollback()
raise RuntimeError(f"Erro ao atualizar posições: {e}")
finally:
cursor.close()
def obter_estatisticas(self) -> Dict[str, Any]:
"""
Retorna estatísticas do ranking.
"""
query = """
SELECT
COUNT(*) AS TOTAL_CONSULTORES,
COUNT(CASE WHEN ATIVO = 'S' THEN 1 END) AS TOTAL_ATIVOS,
COUNT(CASE WHEN ATIVO = 'N' THEN 1 END) AS TOTAL_INATIVOS,
MAX(DT_CALCULO) AS ULTIMA_ATUALIZACAO,
AVG(PONTUACAO_TOTAL) AS PONTUACAO_MEDIA,
MAX(PONTUACAO_TOTAL) AS PONTUACAO_MAXIMA,
MIN(PONTUACAO_TOTAL) AS PONTUACAO_MINIMA,
AVG(COMPONENTE_A) AS MEDIA_COMP_A,
AVG(COMPONENTE_B) AS MEDIA_COMP_B,
AVG(COMPONENTE_C) AS MEDIA_COMP_C,
AVG(COMPONENTE_D) AS MEDIA_COMP_D
FROM TB_RANKING_CONSULTOR
"""
results = self.client.executar_query(query)
if not results:
return {}
r = results[0]
return {
"total_consultores": r["TOTAL_CONSULTORES"],
"total_ativos": r["TOTAL_ATIVOS"],
"total_inativos": r["TOTAL_INATIVOS"],
"ultima_atualizacao": r["ULTIMA_ATUALIZACAO"].isoformat() if r["ULTIMA_ATUALIZACAO"] else None,
"pontuacao_media": float(r["PONTUACAO_MEDIA"]) if r["PONTUACAO_MEDIA"] else 0,
"pontuacao_maxima": float(r["PONTUACAO_MAXIMA"]) if r["PONTUACAO_MAXIMA"] else 0,
"pontuacao_minima": float(r["PONTUACAO_MINIMA"]) if r["PONTUACAO_MINIMA"] else 0,
"media_componentes": {
"a": float(r["MEDIA_COMP_A"]) if r["MEDIA_COMP_A"] else 0,
"b": float(r["MEDIA_COMP_B"]) if r["MEDIA_COMP_B"] else 0,
"c": float(r["MEDIA_COMP_C"]) if r["MEDIA_COMP_C"] else 0,
"d": float(r["MEDIA_COMP_D"]) if r["MEDIA_COMP_D"] else 0
}
}
def obter_distribuicao(self) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
Retorna distribuição de consultores por faixa de pontuação.
"""
query = """
SELECT
CASE
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 800 THEN '800+'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 600 THEN '600-799'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 400 THEN '400-599'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 200 THEN '200-399'
ELSE '0-199'
END AS FAIXA,
COUNT(*) AS QUANTIDADE,
ROUND(COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM TB_RANKING_CONSULTOR), 2) AS PERCENTUAL
FROM TB_RANKING_CONSULTOR
GROUP BY
CASE
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 800 THEN '800+'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 600 THEN '600-799'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 400 THEN '400-599'
WHEN PONTUACAO_TOTAL >= 200 THEN '200-399'
ELSE '0-199'
END
ORDER BY
CASE
WHEN FAIXA = '800+' THEN 1
WHEN FAIXA = '600-799' THEN 2
WHEN FAIXA = '400-599' THEN 3
WHEN FAIXA = '200-399' THEN 4
ELSE 5
END
"""
results = self.client.executar_query(query)
return [
{
"faixa": r["FAIXA"],
"quantidade": r["QUANTIDADE"],
"percentual": float(r["PERCENTUAL"])
}
for r in results
]
def limpar_tabela(self) -> None:
"""
Limpa todos os registros da tabela de ranking.
Usar apenas quando for reprocessar do zero.
"""
with self.client.get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.execute("DELETE FROM TB_RANKING_CONSULTOR")
conn.commit()
except Exception as e:
conn.rollback()
raise RuntimeError(f"Erro ao limpar tabela: {e}")
finally:
cursor.close()

20
backend/src/interface/api/app.py
View File

@@ -4,7 +4,8 @@ from contextlib import asynccontextmanager
from .routes import router
from .config import settings
from .dependencies import es_client, oracle_client
from .dependencies import es_client, oracle_client, get_processar_job
from ...application.jobs.scheduler import RankingScheduler
@asynccontextmanager
@@ -14,7 +15,24 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
oracle_client.connect()
except Exception as e:
print(f"AVISO: Oracle não conectou: {e}. Sistema rodando sem Coordenação PPG.")
scheduler = None
try:
job = get_processar_job()
scheduler = RankingScheduler(job)
scheduler.iniciar()
print("Scheduler do ranking iniciado: job rodará diariamente às 3h")
except Exception as e:
print(f"AVISO: Scheduler não iniciou: {e}")
yield
if scheduler:
try:
scheduler.parar()
except:
pass
await es_client.close()
try:
oracle_client.close()

22
backend/src/interface/api/dependencies.py
View File

@@ -1,6 +1,8 @@
from ...infrastructure.elasticsearch.client import ElasticsearchClient
from ...infrastructure.oracle.client import OracleClient
from ...infrastructure.oracle.ranking_repository import RankingOracleRepository
from ...infrastructure.repositories.consultor_repository_impl import ConsultorRepositoryImpl
from ...application.jobs.processar_ranking import ProcessarRankingJob
from .config import settings
@@ -16,6 +18,8 @@ oracle_client = OracleClient(
)
_repository: ConsultorRepositoryImpl = None
_ranking_repository: RankingOracleRepository = None
_processar_job: ProcessarRankingJob = None
def get_repository() -> ConsultorRepositoryImpl:
@@ -23,3 +27,21 @@ def get_repository() -> ConsultorRepositoryImpl:
if _repository is None:
_repository = ConsultorRepositoryImpl(es_client=es_client, oracle_client=oracle_client)
return _repository
def get_ranking_repository() -> RankingOracleRepository:
global _ranking_repository
if _ranking_repository is None:
_ranking_repository = RankingOracleRepository(oracle_client=oracle_client)
return _ranking_repository
def get_processar_job() -> ProcessarRankingJob:
global _processar_job
if _processar_job is None:
_processar_job = ProcessarRankingJob(
es_client=es_client,
oracle_client=oracle_client,
ranking_repo=get_ranking_repository()
)
return _processar_job

98
backend/src/interface/api/routes.py
View File

@@ -1,4 +1,4 @@
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query, BackgroundTasks
from typing import Optional
from ...application.use_cases.obter_ranking import ObterRankingUseCase
@@ -10,7 +10,16 @@ from ..schemas.consultor_schema import (
ConsultorDetalhadoSchema,
ConsultorResumoSchema,
)
from .dependencies import get_repository
from ..schemas.ranking_schema import (
RankingPaginadoResponseSchema,
ConsultorRankingResumoSchema,
EstatisticasRankingSchema,
JobStatusSchema,
ProcessarRankingRequestSchema,
ProcessarRankingResponseSchema,
)
from .dependencies import get_repository, get_ranking_repository, get_processar_job
from ...application.jobs.job_status import job_status
router = APIRouter(prefix="/api/v1", tags=["ranking"])
@@ -75,3 +84,88 @@ async def obter_consultor(
@router.get("/health")
async def health_check():
return {"status": "ok", "message": "API Ranking CAPES funcionando"}
@router.get("/ranking/paginado", response_model=RankingPaginadoResponseSchema)
async def ranking_paginado(
page: int = Query(default=1, ge=1, description="Número da página"),
size: int = Query(default=50, ge=1, le=100, description="Tamanho da página"),
ativo: Optional[bool] = Query(default=None, description="Filtrar por status ativo"),
ranking_repo = Depends(get_ranking_repository),
):
"""
Retorna ranking paginado do Oracle (pré-calculado).
"""
total = ranking_repo.contar_total(filtro_ativo=ativo)
consultores = ranking_repo.buscar_paginado(page=page, size=size, filtro_ativo=ativo)
total_pages = (total + size - 1) // size
consultores_schema = [
ConsultorRankingResumoSchema(
id_pessoa=c.id_pessoa,
nome=c.nome,
posicao=c.posicao,
pontuacao_total=c.pontuacao_total,
componente_a=c.componente_a,
componente_b=c.componente_b,
componente_c=c.componente_c,
componente_d=c.componente_d,
ativo=c.ativo,
anos_atuacao=c.anos_atuacao
)
for c in consultores
]
return RankingPaginadoResponseSchema(
total=total,
page=page,
size=size,
total_pages=total_pages,
consultores=consultores_schema
)
@router.get("/ranking/estatisticas", response_model=EstatisticasRankingSchema)
async def ranking_estatisticas(
ranking_repo = Depends(get_ranking_repository),
):
"""
Retorna estatísticas do ranking.
"""
estatisticas = ranking_repo.obter_estatisticas()
distribuicao = ranking_repo.obter_distribuicao()
return EstatisticasRankingSchema(
**estatisticas,
distribuicao=distribuicao
)
@router.get("/ranking/status", response_model=JobStatusSchema)
async def status_processamento():
"""
Retorna o status do job de processamento do ranking.
"""
return JobStatusSchema(**job_status.to_dict())
@router.post("/ranking/processar", response_model=ProcessarRankingResponseSchema)
async def processar_ranking(
background_tasks: BackgroundTasks,
request: ProcessarRankingRequestSchema = ProcessarRankingRequestSchema(),
job = Depends(get_processar_job),
):
"""
Dispara o processamento do ranking em background.
"""
if job_status.is_running:
raise HTTPException(status_code=409, detail="Job já está em execução")
background_tasks.add_task(job.executar, limpar_antes=request.limpar_antes)
return ProcessarRankingResponseSchema(
sucesso=True,
mensagem="Processamento do ranking iniciado em background",
job_id="ranking_job"
)

61
backend/src/interface/schemas/ranking_schema.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,61 @@
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, List
from datetime import datetime
class ConsultorRankingResumoSchema(BaseModel):
id_pessoa: int
nome: str
posicao: Optional[int]
pontuacao_total: float
componente_a: float
componente_b: float
componente_c: float
componente_d: float
ativo: bool
anos_atuacao: float
class RankingPaginadoResponseSchema(BaseModel):
total: int
page: int
size: int
total_pages: int
consultores: List[ConsultorRankingResumoSchema]
class EstatisticasRankingSchema(BaseModel):
total_consultores: int
total_ativos: int
total_inativos: int
ultima_atualizacao: Optional[str]
pontuacao_media: float
pontuacao_maxima: float
pontuacao_minima: float
media_componentes: dict
distribuicao: List[dict]
class JobStatusSchema(BaseModel):
running: bool
progress: int
processados: int
total: int
mensagem: str
batch_atual: int
total_batches: int
tempo_decorrido: Optional[str]
tempo_estimado: Optional[str]
inicio: Optional[str]
fim: Optional[str]
erro: Optional[str]
class ProcessarRankingRequestSchema(BaseModel):
limpar_antes: bool = Field(default=True, description="Se deve limpar a tabela antes de processar")
class ProcessarRankingResponseSchema(BaseModel):
sucesso: bool
mensagem: str
job_id: Optional[str] = None

29
docker-compose.yml
View File

@@ -17,6 +17,9 @@ services:
volumes:
- ./backend/src:/app/src
- /etc/localtime:/etc/localtime:ro
depends_on:
oracle18c:
condition: service_healthy
networks:
- shared_network
restart: unless-stopped
@@ -40,7 +43,33 @@ services:
networks:
- shared_network
restart: unless-stopped
oracle18c:
container_name: mqapilc_oracle18c
image: gvenzl/oracle-xe:18-slim
environment:
- ORACLE_PASSWORD=local123
- ORACLE_CHARACTERSET=AL32UTF8
- APP_USER=locasl123
- APP_USER_PASSWORD=local123
- TZ=America/Sao_Paulo
ports:
- "1521:1521"
- "5500:5500"
volumes:
- oracle_data:/opt/oracle/oradata
healthcheck:
test: ["CMD", "bash", "-c", "echo 'SELECT 1 FROM DUAL;' | sqlplus -s SYSTEM/\"$${ORACLE_PASSWORD}\"@localhost:1521/XEPDB1"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 20
networks:
- shared_network
networks:
shared_network:
external: true
volumes:
oracle_data:
driver: local

30
frontend/src/App.css
View File

@@ -46,6 +46,36 @@
background: var(--accent-2);
}
.mode-selector {
display: flex;
gap: 0.5rem;
margin: 1.5rem 0;
justify-content: center;
}
.mode-selector button {
padding: 0.75rem 1.5rem;
background: rgba(255,255,255,0.06);
border: 1px solid var(--stroke);
border-radius: 8px;
color: var(--muted);
font-size: 0.95rem;
font-weight: 500;
cursor: pointer;
transition: all 200ms;
}
.mode-selector button:hover {
border-color: var(--accent-2);
color: var(--text);
}
.mode-selector button.active {
background: var(--accent);
border-color: var(--accent);
color: white;
}
.controls {
margin: 1.5rem 0;
display: flex;

55
frontend/src/App.jsx
View File

@@ -1,6 +1,7 @@
import { useState, useEffect } from 'react';
import Header from './components/Header';
import ConsultorCard from './components/ConsultorCard';
import RankingPaginado from './components/RankingPaginado';
import { rankingService } from './services/api';
import './App.css';
@@ -10,6 +11,7 @@ function App() {
const [error, setError] = useState(null);
const [total, setTotal] = useState(0);
const [limite, setLimite] = useState(10);
const [modo, setModo] = useState('completo');
useEffect(() => {
loadRanking();
@@ -54,24 +56,45 @@ function App() {
<div className="container">
<Header total={total} />
<div className="controls">
<label>
Limite de consultores:
<select value={limite} onChange={(e) => setLimite(Number(e.target.value))}>
<option value={10}>Top 10</option>
<option value={50}>Top 50</option>
<option value={100}>Top 100</option>
<option value={200}>Top 200</option>
<option value={500}>Top 500</option>
</select>
</label>
<div className="mode-selector">
<button
className={modo === 'top' ? 'active' : ''}
onClick={() => setModo('top')}
>
Top N (Rápido)
</button>
<button
className={modo === 'completo' ? 'active' : ''}
onClick={() => setModo('completo')}
>
Ranking Completo (300k)
</button>
</div>
<div className="ranking-list">
{consultores.map((consultor) => (
<ConsultorCard key={consultor.id_pessoa} consultor={consultor} />
))}
</div>
{modo === 'top' ? (
<>
<div className="controls">
<label>
Limite de consultores:
<select value={limite} onChange={(e) => setLimite(Number(e.target.value))}>
<option value={10}>Top 10</option>
<option value={50}>Top 50</option>
<option value={100}>Top 100</option>
<option value={200}>Top 200</option>
<option value={500}>Top 500</option>
</select>
</label>
</div>
<div className="ranking-list">
{consultores.map((consultor) => (
<ConsultorCard key={consultor.id_pessoa} consultor={consultor} />
))}
</div>
</>
) : (
<RankingPaginado />
)}
<footer>
<p>Dados: ATUACAPES (Elasticsearch) + SUCUPIRA_PAINEL (Oracle)</p>

197
frontend/src/components/RankingPaginado.css Normal file
View File

@@ -0,0 +1,197 @@
.ranking-paginado {
padding: 1rem;
max-width: 1400px;
margin: 0 auto;
}
.job-progress {
background: #fff3cd;
border: 1px solid #ffc107;
border-radius: 8px;
padding: 1.5rem;
margin-bottom: 2rem;
}
.job-progress h3 {
margin: 0 0 1rem 0;
color: #856404;
}
.progress-bar {
width: 100%;
height: 30px;
background: #e0e0e0;
border-radius: 15px;
overflow: hidden;
margin: 1rem 0;
}
.progress-fill {
height: 100%;
background: linear-gradient(90deg, #4caf50, #66bb6a);
display: flex;
align-items: center;
justify-content: center;
color: white;
font-weight: bold;
transition: width 0.3s ease;
}
.estatisticas {
background: #f5f5f5;
border-radius: 8px;
padding: 1.5rem;
margin-bottom: 2rem;
}
.estatisticas h3 {
margin: 0 0 1rem 0;
}
.stats-grid {
display: grid;
grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(200px, 1fr));
gap: 1rem;
margin-bottom: 1rem;
}
.stat {
display: flex;
flex-direction: column;
gap: 0.5rem;
}
.stat-label {
font-size: 0.85rem;
color: #666;
}
.stat-value {
font-size: 1.25rem;
font-weight: 600;
color: #333;
}
.btn-processar {
padding: 0.75rem 1.5rem;
background: #2196f3;
color: white;
border: none;
border-radius: 4px;
cursor: pointer;
font-size: 1rem;
font-weight: 500;
transition: background 0.2s;
}
.btn-processar:hover:not(:disabled) {
background: #1976d2;
}
.btn-processar:disabled {
background: #ccc;
cursor: not-allowed;
}
.loading,
.error {
text-align: center;
padding: 2rem;
font-size: 1.1rem;
}
.error {
color: #d32f2f;
}
.ranking-table {
width: 100%;
border-collapse: collapse;
background: white;
box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
border-radius: 8px;
overflow: hidden;
}
.ranking-table thead {
background: #1976d2;
color: white;
}
.ranking-table th,
.ranking-table td {
padding: 0.75rem 1rem;
text-align: left;
}
.ranking-table th {
font-weight: 600;
font-size: 0.9rem;
text-transform: uppercase;
}
.ranking-table tbody tr:nth-child(even) {
background: #f9f9f9;
}
.ranking-table tbody tr:hover {
background: #e3f2fd;
}
.posicao {
font-weight: 700;
color: #1976d2;
}
.nome {
font-weight: 500;
}
.pontuacao-total {
font-weight: 700;
color: #2e7d32;
font-size: 1.1rem;
}
.ativo {
color: #2e7d32;
font-weight: 600;
}
.inativo {
color: #666;
}
.paginacao {
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
gap: 1rem;
margin-top: 2rem;
padding: 1rem;
}
.paginacao button {
padding: 0.5rem 1rem;
background: #1976d2;
color: white;
border: none;
border-radius: 4px;
cursor: pointer;
font-weight: 500;
transition: background 0.2s;
}
.paginacao button:hover:not(:disabled) {
background: #1565c0;
}
.paginacao button:disabled {
background: #ccc;
cursor: not-allowed;
}
.page-info {
font-weight: 500;
color: #333;
}

196
frontend/src/components/RankingPaginado.jsx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,196 @@
import { useState, useEffect } from 'react';
import './RankingPaginado.css';
const RankingPaginado = () => {
const [consultores, setConsultores] = useState([]);
const [loading, setLoading] = useState(false);
const [error, setError] = useState(null);
const [page, setPage] = useState(1);
const [size] = useState(50);
const [total, setTotal] = useState(0);
const [totalPages, setTotalPages] = useState(0);
const [jobStatus, setJobStatus] = useState(null);
const [estatisticas, setEstatisticas] = useState(null);
const fetchRanking = async () => {
setLoading(true);
setError(null);
try {
const response = await fetch(`/api/v1/ranking/paginado?page=${page}&size=${size}`);
if (!response.ok) throw new Error('Erro ao buscar ranking');
const data = await response.json();
setConsultores(data.consultores);
setTotal(data.total);
setTotalPages(data.total_pages);
} catch (err) {
setError(err.message);
} finally {
setLoading(false);
}
};
const fetchJobStatus = async () => {
try {
const response = await fetch('/api/v1/ranking/status');
if (!response.ok) return;
const data = await response.json();
setJobStatus(data);
} catch (err) {
console.error('Erro ao buscar status do job:', err);
}
};
const fetchEstatisticas = async () => {
try {
const response = await fetch('/api/v1/ranking/estatisticas');
if (!response.ok) return;
const data = await response.json();
setEstatisticas(data);
} catch (err) {
console.error('Erro ao buscar estatísticas:', err);
}
};
const processarRanking = async () => {
try {
const response = await fetch('/api/v1/ranking/processar', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ limpar_antes: true })
});
if (!response.ok) throw new Error('Erro ao processar ranking');
alert('Processamento iniciado! Acompanhe o progresso abaixo.');
} catch (err) {
alert('Erro: ' + err.message);
}
};
useEffect(() => {
fetchRanking();
fetchEstatisticas();
}, [page]);
useEffect(() => {
fetchJobStatus();
const interval = setInterval(fetchJobStatus, 5000);
return () => clearInterval(interval);
}, []);
const irParaPagina = (novaPagina) => {
if (novaPagina >= 1 && novaPagina <= totalPages) {
setPage(novaPagina);
}
};
return (
<div className="ranking-paginado">
{jobStatus && jobStatus.running && (
<div className="job-progress">
<h3>Processamento em andamento...</h3>
<div className="progress-bar">
<div className="progress-fill" style={{ width: `${jobStatus.progress}%` }}>
{jobStatus.progress}%
</div>
</div>
<p>{jobStatus.mensagem}</p>
<p>
{jobStatus.processados.toLocaleString('pt-BR')} / {jobStatus.total.toLocaleString('pt-BR')} consultores
{jobStatus.tempo_decorrido && ` | Tempo: ${jobStatus.tempo_decorrido}`}
{jobStatus.tempo_estimado && ` | Estimado: ${jobStatus.tempo_estimado}`}
</p>
</div>
)}
{estatisticas && (
<div className="estatisticas">
<h3>Estatísticas do Ranking</h3>
<div className="stats-grid">
<div className="stat">
<span className="stat-label">Total:</span>
<span className="stat-value">{estatisticas.total_consultores.toLocaleString('pt-BR')}</span>
</div>
<div className="stat">
<span className="stat-label">Ativos:</span>
<span className="stat-value">{estatisticas.total_ativos.toLocaleString('pt-BR')}</span>
</div>
<div className="stat">
<span className="stat-label">Pontuação Média:</span>
<span className="stat-value">{estatisticas.pontuacao_media.toFixed(1)}</span>
</div>
<div className="stat">
<span className="stat-label">Atualizado:</span>
<span className="stat-value">
{estatisticas.ultima_atualizacao
? new Date(estatisticas.ultima_atualizacao).toLocaleString('pt-BR')
: 'Nunca'}
</span>
</div>
</div>
<button onClick={processarRanking} disabled={jobStatus?.running} className="btn-processar">
{jobStatus?.running ? 'Processando...' : 'Reprocessar Ranking'}
</button>
</div>
)}
{loading && <div className="loading">Carregando...</div>}
{error && <div className="error">Erro: {error}</div>}
{!loading && !error && consultores.length > 0 && (
<>
<table className="ranking-table">
<thead>
<tr>
<th>Posição</th>
<th>Nome</th>
<th>Pontuação Total</th>
<th>Comp. A</th>
<th>Comp. B</th>
<th>Comp. C</th>
<th>Comp. D</th>
<th>Status</th>
<th>Anos</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
{consultores.map((consultor) => (
<tr key={consultor.id_pessoa}>
<td className="posicao">#{consultor.posicao}</td>
<td className="nome">{consultor.nome}</td>
<td className="pontuacao-total">{consultor.pontuacao_total.toFixed(1)}</td>
<td>{consultor.componente_a.toFixed(1)}</td>
<td>{consultor.componente_b.toFixed(1)}</td>
<td>{consultor.componente_c.toFixed(1)}</td>
<td>{consultor.componente_d.toFixed(1)}</td>
<td className={consultor.ativo ? 'ativo' : 'inativo'}>
{consultor.ativo ? 'Ativo' : 'Inativo'}
</td>
<td>{consultor.anos_atuacao.toFixed(1)}</td>
</tr>
))}
</tbody>
</table>
<div className="paginacao">
<button onClick={() => irParaPagina(1)} disabled={page === 1}>
Primeira
</button>
<button onClick={() => irParaPagina(page - 1)} disabled={page === 1}>
Anterior
</button>
<span className="page-info">
Página {page} de {totalPages} | Total: {total.toLocaleString('pt-BR')} consultores
</span>
<button onClick={() => irParaPagina(page + 1)} disabled={page === totalPages}>
Próxima
</button>
<button onClick={() => irParaPagina(totalPages)} disabled={page === totalPages}>
Última
</button>
</div>
</>
)}
</div>
);
};
export default RankingPaginado;