🚀 BulkDB - Poblador Avanzado de Bases de Datos

🗄️ BulkDB-CLI

Herramienta CLI inteligente para operaciones masivas en bases de datos

Genera datos realistas y coherentes para tus bases de datos PostgreSQL

📋 Tabla de Contenidos

• Características
• Instalación
• Uso Rápido
• Compilación
• Estructura del Proyecto
• Roadmap
• Contribución
• Licencia

✨ Características

🎯 Generación Inteligente de Datos

• 🤖 Contexto Inteligente: Datos basados en nombres de columnas y tablas
• 🔗 Relaciones Automáticas: Respeta foreign keys y relaciones
• 🎲 Datos Realistas: Nombres, emails, direcciones, teléfonos realistas
• ⚡ Rendimiento Optimizado: Inserción por lotes y progreso en tiempo real

🛠️ Funcionalidades Técnicas

• 🔍 Análisis de Esquema: Detección automática de estructura de BD
• ✅ Validación Avanzada: Verificación de constraints e integridad
• 🎛️ Configuración Flexible: Personalización por columna y tipo de dato
• 📊 Exportación Múltiple: JSON, SQL, CSV para reutilización

🎨 Experiencia de Usuario

• 🌈 Interfaz Colorida: CLI interactiva con emojis y colores
• 📈 Progreso Visual: Barras de progreso en tiempo real
• 🔄 Gestión de Conexiones: Múltiples conexiones guardadas
• 🐛 Manejo de Errores: Diagnóstico detallado y recuperación

🚀 Instalación

Prerrequisitos

• Python 3.8 o superior
• PostgreSQL 12+ (actualmente soportado)
• pip (gestor de paquetes Python)

Instalación desde Código Fuente

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/VictorHerdz10/BulkDB-CLI.git
cd BulkDB-CLI

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Ejecutar la aplicación
python main.py

Dependencias Principales

psycopg2-binary>=2.9.9      # Conexión PostgreSQL
questionary>=1.10.0         # CLI interactiva
rich>=13.7.0               # Interfaz visual
typing-extensions>=4.8.0   # Tipado avanzado
pyinstaller>=6.16.0        # Creación de ejecutables

💻 Uso Rápido

Flujo Básico de Trabajo

1. 🔗 Conectar a PostgreSQL

   # String de conexión ejemplo:
   postgresql://usuario:contraseña@localhost:5432/mi_base_datos

2. 📊 Seleccionar Tabla

   • Listado automático de todas las tablas
   • Análisis de estructura y relaciones

3. ⚙️ Configurar Columnas

   • Selección de columnas específicas
   • Configuración por tipo de dato
   • Detección de auto-incrementales

4. 🎲 Generar Datos

   • Configurar cantidad de registros
   • Personalizar generación por columna
   • Validar relaciones foreign key

5. 📥 Insertar Masivamente

   • Inserción por lotes optimizada
   • Progreso en tiempo real
   • Manejo de errores automático

Ejemplo de Configuración por Columna

# Tipos de generación disponibles:
- "random": Valores aleatorios contextuales
- "sequence": Valores secuenciales numéricos  
- "fixed": Valores constantes predefinidos
- "smart": Basado en análisis de nombres

🔨 Compilación

Crear Ejecutable con PyInstaller

1. Archivo de Especificación (bulkdb.spec)

# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-

APP_NAME = "BulkDB-CLI"
APP_VERSION = "1.0.0"
APP_DESCRIPTION = "Herramienta CLI para operaciones masivas en bases de datos."
APP_AUTHOR = "Victor Hernandez"
APP_COPYRIGHT = f"Copyright (C) 2025 {APP_AUTHOR}"

# ICON_FILE = "icon.ico"  # Descomenta si tienes un icono

block_cipher = None

a = Analysis(
    ['main.py'],
    pathex=[],
    binaries=[],
    datas=[
        ('core/datasets/master_dataset.json', 'core/datasets'),
        # Agregar más archivos de datos si es necesario
    ],
    hiddenimports=[],
    hookspath=[],
    hooksconfig={},
    runtime_hooks=[],
    excludes=[],
    win_no_prefer_redirects=False,
    win_private_assemblies=False,
    cipher=block_cipher,
    noarchive=False,
    optimize=0,
)

pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)

exe = EXE(
    pyz,
    a.scripts,
    a.binaries,
    a.datas,
    [],
    name=APP_NAME,
    debug=False,
    bootloader_ignore_signals=False,
    strip=False,
    upx=True,
    upx_exclude=[],
    runtime_tmpdir=None,
    console=True,
    disable_windowed_traceback=False,
    argv_emulation=False,
    target_arch=None,
    codesign_identity=None,
    entitlements_file=None,
    # Metadatos de la aplicación
    company_name=APP_AUTHOR,
    product_name=APP_NAME,
    copyright=APP_COPYRIGHT,
    description=APP_DESCRIPTION,
    # icon=ICON_FILE,  # Descomenta si usas icono
)

coll = COLLECT(
    exe,
    a.binaries,
    a.zipfiles,
    a.datas,
    strip=False,
    upx=True,
    upx_exclude=[],
    name=APP_NAME,
)

2. Comandos de Compilación

Para Windows:

pyinstaller bulkdb.spec
# O directamente:
pyinstaller --onefile --name BulkDB --add-data "core/datasets;core/datasets" main.py

Para Linux/macOS:

pyinstaller bulkdb.spec  
# O directamente:
pyinstaller --onefile --name BulkDB --add-data "core/datasets:core/datasets" main.py

3. Estructura de Output

dist/
└── BulkDB-CLI.exe    # Ejecutable final (Windows)
    # O BulkDB-CLI en Linux/macOS

📁 Estructura del Proyecto

BulkDB-CLI/
├── 📄 main.py                    # Punto de entrada principal
├── 📄 requirements.txt           # Dependencias del proyecto
├── 📄 bulkdb.spec               # Configuración PyInstaller
├── 📄 icon.ico                  # Icono del ejecutable de la cli
├── 🔧 core/                     # Núcleo de la aplicación
│   ├── database.py              # Gestión de conexiones PostgreSQL
│   ├── schema_analyzer.py       # Análisis de esquema de BD
│   ├── data_generator.py        # Generación inteligente de datos
│   ├── populator.py             # Inserción masiva de datos
│   ├── validators.py            # Validación de datos y estructura
│   ├── advanced_relationships.py # Gestión de relaciones complejas
│   └── 📊 datasets/             # Datos para generación realista
│       └── master_dataset.json  # Dataset masivo contextual
├── 🖥️ cli/                       # Interfaz de línea de comandos
│   ├── interface.py             # Menús y flujos de usuario
│   └── progress.py              # Gestión de progreso visual
└── ⚙️ utils/                     # Utilidades
    └── config.py                # Gestión de configuración

Dataset Contextual Incluido

El archivo core/datasets/master_dataset.json contiene:

• 👥 Nombres Personales: Españoles, realistas
• 🏢 Empresas: Nombres de empresas realistas
• 📧 Contacto: Dominios de email, formatos de teléfono
• 🌍 Ubicaciones: Ciudades, provincias, direcciones
• 🛍️ Productos: Nombres y descripciones realistas
• 💼 Profesional: Puestos de trabajo, departamentos

🗺️ Roadmap

🔄 Soporte Multi-Base de Datos

• MySQL - Soporte completo
• SQLite - Bases de datos embebidas
• SQL Server - Entornos empresariales
• MongoDB - Expansión NoSQL

🚀 Mejoras Planificadas

• Interfaz Web - Dashboard visual
• API REST - Integración CI/CD
• Plantillas - Configuraciones por industria
• Cloud Integration - Bases de datos en la nube
• Más Formatos de Exportación - XML, YAML

🎨 Mejoras de UX

• Temas Personalizables - Colores y estilos
• Modo Silencioso - Para scripts automáticos
• Logs Detallados - Para debugging avanzado

🤝 Contribución

¡Contribuciones son bienvenidas! Este proyecto está en activo desarrollo.

Áreas de Contribución

1. 🔌 Nuevos Drivers de BD: MySQL, SQLite, etc.
2. 🎲 Mejoras en Generación de Datos: Más datasets, más inteligencia
3. 📊 Nuevas Funcionalidades de Exportación: Más formatos, más opciones
4. 🐛 Reporte de Bugs: Ayuda a mejorar la estabilidad
5. 📚 Documentación: Mejora guías y ejemplos

Proceso de Contribución

1. Fork el proyecto
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit tus cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push a la rama (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abre un Pull Request

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para detalles.

👨‍💻 Autor

Victor Hernandez

• 🐙 GitHub: @VictorHerdz10
• 💼 LinkedIn: Victor Hernandez
• 📧 Email: victor.herdz@example.com

🙏 Agradecimientos

• psycopg2 - Por el excelente driver de PostgreSQL
• rich - Por hacer las CLIs hermosas
• questionary - Por las interfaces interactivas
• PyInstaller - Por hacer la distribución sencilla

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