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@@ -58,16 +58,58 @@ def get_active_csv_path():
         logging.info(f"[CSV] Usando arquivo CSV padrão: {DEFAULT_CSV_PATH}")
         return DEFAULT_CSV_PATH
 
-def create_engine_and_load_db(csv_path, sql_db_path):
-    logging.info(f"[ENGINE] Criando engine com CSV: {csv_path}")
-    engine = create_engine(f"sqlite:///{sql_db_path}")
-    df = pd.read_csv(csv_path, sep=";", on_bad_lines="skip")
-    print("[DEBUG] Tipos das colunas:")
-    print(df.dtypes)
-    df.to_sql("tabela", engine, index=False, if_exists="replace")
-    logging.info(f"[ENGINE] Banco criado com sucesso com {len(df)} linhas e {len(df.columns)} colunas")
-    
-    return engine
+def create_or_load_sql_database(csv_path, sql_db_path):
+    if os.path.exists(sql_db_path):
+        print("Banco de dados SQL já existe. Carregando...")
+        return create_engine(f"sqlite:///{sql_db_path}")
+    else:
+        print("Banco de dados SQL não encontrado. Criando...")
+        engine = create_engine(f"sqlite:///{sql_db_path}")
+
+        df = pd.read_csv(
+            csv_path,
+            sep=";",
+            encoding='utf-8',
+            parse_dates=["DATA_INICIAL_TABLOIDE_PROMOCAO_ANUNCIO", "DATA_FINAL_TABLOIDE_PROMOCAO_ANUNCIO"],
+            dayfirst=True,
+            on_bad_lines="skip"
+        )
+
+        colunas_para_float = [
+            "PRECO", "PRECO_SEM_DESCONTO"
+        ]
+
+        colunas_para_int = [
+            "QUANTIDADE_DIAS_VALIDADE_TABLOIDE_PROMOCAO_ANUNCIO", "TOTAL_PAGINAS_TABLOIDE_PROMOCAO_ANUNCIO", "MEDIDA_PRODUTO_SKU"
+        ]
+
+        for col in colunas_para_float:
+            if col in df.columns:
+                df[col] = pd.to_numeric(df[col].replace("-", None), errors="coerce")
+
+        for col in colunas_para_int:
+            if col in df.columns:
+                df[col] = pd.to_numeric(df[col].replace("-", None), errors="coerce")
+                df[col] = df[col].where(df[col].dropna() == df[col].dropna().astype(int))
+                df[col] = df[col].astype("Int64")
+
+        sql_dtype = {
+            "DATA_INICIAL_TABLOIDE_PROMOCAO_ANUNCIO": DateTime(),
+            "DATA_FINAL_TABLOIDE_PROMOCAO_ANUNCIO": DateTime(),
+            "QUANTIDADE_DIAS_VALIDADE_TABLOIDE_PROMOCAO_ANUNCIO": Integer(),
+            "PRECO": Float(),
+            "PRECO_SEM_DESCONTO": Float(),
+            "TOTAL_PAGINAS_TABLOIDE_PROMOCAO_ANUNCIO": Integer(),
+            "MEDIDA_PRODUTO_SKU": Float(),
+
+        }
+
+        print("[DEBUG] Tipos das colunas:")
+        print(df.dtypes)
+
+        df.to_sql("base_dados_promocional_AUDITADA", engine, index=False, if_exists="replace", dtype=sql_dtype)
+        print("Banco de dados SQL criado com sucesso!")
+        return engine
 
 def handle_csv_upload(file):
     global engine, db, sql_agent