Utilizando o Microsoft Copilot para Escrever Consultas SQL com MariaDB

A Inteligência Artificial tem transformado a forma como desenvolvemos aplicações, inclusive na área de bancos de dados. Neste módulo, aprendi como utilizar o Microsoft Copilot para acelerar tarefas relacionadas à criação de estruturas SQL, geração de dados iniciais e elaboração de consultas, sempre mantendo a revisão humana como etapa obrigatória.

Um dos primeiros conceitos apresentados foi a organização dos scripts SQL. Em vez de manter todos os comandos em um único arquivo, o professor demonstrou a importância de separar o projeto em diretórios específicos, como tables, seeds, views e prompts. Essa organização facilita a manutenção, o versionamento e a localização de cada script ao longo do desenvolvimento.

Outro ponto interessante foi a utilização de prompts em linguagem natural para solicitar ao Copilot a criação das tabelas do banco de dados. Em vez de escrever manualmente cada comando SQL, foi possível informar o contexto do projeto, descrever as entidades e seus relacionamentos e permitir que a IA gerasse uma primeira versão dos scripts. Mesmo com esse ganho de produtividade, ficou evidente que o desenvolvedor continua responsável por revisar toda a estrutura antes de executá-la.

Também aprendi o conceito de Seeds, que são conjuntos de registros utilizados para popular inicialmente as tabelas. Esse recurso é muito útil quando um sistema já possui informações existentes ou quando desejamos criar uma base de testes consistente. O Copilot foi capaz de gerar diversos comandos INSERT, agilizando uma tarefa que normalmente seria bastante repetitiva.

Outro aprendizado importante foi a criação de Views. As Views permitem salvar consultas SQL dentro do banco de dados, simplificando consultas que utilizam diversos relacionamentos entre tabelas. Em vez de escrever repetidamente consultas com vários JOINs, basta consultar a View criada anteriormente. Além disso, foi reforçada uma boa prática de desenvolvimento: evitar o uso de SELECT *, preferindo listar explicitamente apenas as colunas realmente necessárias, contribuindo para consultas mais eficientes e de manutenção mais simples.

O professor também apresentou uma forma de automatizar a geração de um arquivo de migração utilizando PowerShell (.ps1). Esse script percorre todos os arquivos SQL de uma pasta, organiza-os pela sequência de numeração e gera um único arquivo contendo todos os comandos. Embora o exemplo tenha sido executado no Windows utilizando PowerShell, essa técnica pode ser utilizada normalmente em projetos que utilizam MariaDB, pois ela trabalha apenas com arquivos SQL e independe do sistema gerenciador de banco de dados.

Durante as demonstrações, o professor utilizou o PostgreSQL. Entretanto, como já havíamos adotado o MariaDB no artigo introdutório deste Diário de Aprendizagem, optamos por manter o mesmo SGBD ao longo de todo o projeto para garantir consistência entre os estudos e as implementações. Os conceitos apresentados neste módulo — como criação de tabelas, Seeds, Views e consultas SQL — podem ser aplicados normalmente ao MariaDB, com pequenas adaptações de sintaxe quando necessário. No MariaDB, por exemplo, também é recomendável utilizar a codificação utf8mb4, garantindo suporte completo a caracteres acentuados, emojis e demais caracteres Unicode.

A principal lição deste módulo foi compreender que a Inteligência Artificial não substitui o conhecimento em banco de dados. Ela funciona como uma ferramenta de produtividade capaz de acelerar tarefas repetitivas, como gerar tabelas, inserir dados de exemplo e montar consultas complexas. No entanto, continua sendo responsabilidade do desenvolvedor analisar os scripts produzidos, validar sua consistência e garantir que atendam corretamente às necessidades do sistema.

Ao final do módulo, ficou claro que utilizar IA de forma consciente permite reduzir o tempo gasto com tarefas operacionais e dedicar mais atenção ao que realmente agrega valor ao projeto: compreender o problema, modelar corretamente os dados e tomar decisões técnicas fundamentadas.

Registrando, na prática, minha evolução em Dados, IA, Programação e Cibersegurança.