DuckDB-Wasm + Parquet em S3

não configurado

1. Credenciais S3

Ficam salvas só neste navegador (IndexedDB) e são usadas exclusivamente para assinar (SigV4) as requisições feitas diretamente do seu navegador para o S3 — nunca passam por nenhum servidor intermediário. Use as credenciais do usuário IAM dedicado gerado pelo Terraform do protótipo (terraform output aws_access_key_id / aws_secret_access_key), nunca credenciais de administração. 


    


    

      
2. Consulta não espacial

      

        Lê s3://<bucket>/orders/orders.parquet e agrega receita por categoria.
      

      
      
      

    


    

      
3. Consulta geoespacial

      

        Lê s3://<bucket>/stores/stores.parquet (geometria em WKB) e roda
        ST_Transform + ST_Distance (distância até uma matriz em Sao Paulo),
        ST_Within + ST_Buffer (lojas num raio de 15 km) e
        ST_ConvexHull + ST_Area (área do polígono que envolve as lojas).
      

      

      
Distância até a matriz

      
      


      
Lojas num raio de 15 km

      
      


      
Área do polígono convexo (km²)

      
      

    


    

      
4. Mapa de municípios

      

        Limites dos 5570 municípios do Brasil (pacote geobr/IBGE), carregados em
        s3://<bucket>/geo/municipios.parquet (geometria em WKB). Clique no mapa
        para achar, via interseção espacial (ST_Contains), o município que contém
        aquele ponto, e desenhar o limite dele. Também dá pra usar a localização do próprio
        aparelho (o navegador vai pedir permissão).
      

      
      
      
      

      

    


    

      
5. Consulta Receita Federal (CNPJ / Nome / CPF)

      

        Dataset público "Dados Abertos do CNPJ" (~222 milhões de linhas, ~7 GB em
        Parquet), carregado em s3://<bucket>/receita/. O CPF dos sócios
        pessoa física vem mascarado pela própria Receita Federal (ex.: ***903770**)
        — só os 6 dígitos centrais são públicos. As tabelas grandes só são abertas na 1ª busca
        de cada tipo (alguns segundos a mais só na primeira vez). Os dados vêm ordenados por
        CNPJ, então busca por CNPJ e por nome ficam na casa de
        alguns segundos. A busca por CPF é diferente: como os dígitos mascarados
        não seguem essa ordenação, procurar um trecho raro pode exigir varrer quase o arquivo
        inteiro (~1 GB) — de poucos segundos a vários minutos, dependendo
        de quantas vezes esses dígitos aparecem. A busca continua rodando em segundo plano até
        terminar mesmo se demorar.
      

      

      
Por CNPJ

      

        
        
      

      
      

      

      
Por nome (razão social)

      

        
        
      

      
      


      
Por CPF (dígitos visíveis)

      
Pode levar de segundos a minutos, dependendo de quão raros são os dígitos (ver acima).

      

        
        
      

      
      

    


    

      
6. SQL livre

      
Explore os dois arquivos com qualquer SQL do DuckDB.