# Ревью решения (образец для студентов): `bookings-db` → `stg` в Greenplum

Этот документ фиксирует рекомендации по улучшению учебного решения ETL (Airflow + Greenplum + PXF)
на основе ревью изменений ветки `chore/bookings-etl` (добавление полного STG слоя и пайплайна загрузки).

Цель ревью — сделать решение **безоговорочно рекомендуемым** к изучению начинающими:
понятным, предсказуемым, с корректной терминологией и честными инженерными компромиссами.

---

## 1) Сильные стороны решения (что уже хорошо и стоит сохранить)

1. **Единый “шаблон” по таблицам** в `sql/stg/`:
   - `{table}_ddl.sql` — создаёт `*_ext` и внутреннюю таблицу;
   - `{table}_load.sql` — загружает данные;
   - `{table}_dq.sql` — валидирует качество и останавливает пайплайн при проблемах.

   Это отличная учебная структура: студент быстро понимает, “где что лежит” и как добавлять новые таблицы.

2. **DAG как оркестратор, SQL как логика**:
   - `airflow/dags/bookings_to_gp_stage.py` и `airflow/dags/bookings_stg_ddl.py` используют `PostgresOperator`
     и читают SQL с диска через `template_searchpath="/sql"`.
   Это соответствует “канонической” модели: Airflow управляет шагами, а трансформации живут в SQL.

3. **Понятные сообщения при падении DQ** (в большинстве скриптов): студенту легче дебажить.

---

## 2) Критичные замечания (статус на текущий момент)

### 2.1. Некорректные утверждения про MPP и co-location (статус: исправлено)

В Greenplum производительность JOIN сильно зависит от распределения данных по сегментам.
Если ключ распределения двух таблиц совпадает с ключом JOIN — часто удаётся обойтись без перераспределения данных (motion).

Раньше в некоторых DDL-комментариях обещалась co-location там, где её не будет.
Это педагогически опасно: студент запоминает неверную модель, а потом “не понимает”, почему запросы медленные.

Что сделано:
- DDL-комментарии приведены к честной формулировке “ключ выбран так-то, но JOIN по другим ключам может требовать motion”.
- Исправлены места, где co-location заявлялась ошибочно (в т.ч. `routes`, `flights`, `segments`, `boarding_passes`).

Файлы: `sql/stg/routes_ddl.sql`, `sql/stg/flights_ddl.sql`, `sql/stg/segments_ddl.sql`, `sql/stg/boarding_passes_ddl.sql`.

### 2.2. DQ-проверки ссылочной целостности: “текущий батч” vs “вся история” (статус: исправлено)

Часть DQ-скриптов проверяет наличие “родительских” записей в таблице **без фильтра `batch_id`**.
При append-only истории это может скрыть проблемы текущей загрузки:
родитель был загружен в прошлом батче → проверка пройдёт, даже если текущий батч родителя не загрузил.

Что сделано:
- `routes_dq.sql`: проверка airports/airplanes стала батч-строгой (`batch_id = текущий батч`).
- `seats_dq.sql`: проверка airplanes стала батч-строгой (`batch_id = текущий батч`).
- `flights_dq.sql`: проверка routes стала батч-строгой (`batch_id = текущий батч`).

Примечание (почему не везде `batch_id = текущий батч`):
- Если дочерняя таблица грузится инкрементом, то ссылки могут указывать на “исторические” записи,
  загруженные в предыдущих батчах → для таких связей корректнее проверять “существует в STG вообще”.
- Для `boarding_passes` (full snapshot) ссылки на `tickets/segments` также проверяются по STG-истории,
  потому что `tickets/segments` не перезагружаются полным снэпшотом каждый запуск.

### 2.3. Smoke-тесты DAG’ов (статус: исправлено)

Что сделано:
- Тесты усилены: теперь проверяются ключевые зависимости графа через `get_direct_relatives(upstream=False)` и “барьеры” через `get_flat_relatives(upstream=False)`.

### 2.4. Документация по DAG (статус: синхронизировано)

Что сделано:
- `docs/bookings_to_gp_stage.md` обновлён так, чтобы отражать текущий набор таблиц и шагов пайплайна.

---

## 3) Рекомендации по качеству и читаемости (Clean Code для SQL и DAG)

### 3.1. “Empty window” в инкременте: договориться о политике (fail vs skip) (статус: исправлено)

Раньше поведение было разным:
- часть DQ-скриптов падала, если в окне инкремента 0 строк;
- `boarding_passes_dq.sql` делал `RAISE NOTICE` и `RETURN`.

Обе стратегии допустимы, но в учебном решении важно выбрать одну и объяснить:
- **Fail** полезен, когда “ожидаем данные в каждом запуске” (например, учебный генератор должен добавлять день);
- **Skip** полезен, когда “окно может быть пустым и это нормально”.

Выбранная политика для учебного стенда:
- Для инкрементальных таблиц (`bookings`, `tickets`, `flights`, `segments`) “пустое окно” **допустимо**:
  DQ логирует `NOTICE` и завершает проверку, не падая.
- Для snapshot-справочников (`airports`, `airplanes`, `routes`, `seats`) пустой источник считаем ошибкой:
  это почти всегда признак проблем с PXF/источником.

### 3.2. Комментарии в `*_load.sql`: точнее формулировать “идемпотентность”, а не “дедупликацию источника” (статус: исправлено)

Типовой паттерн:
```sql
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1 FROM stg.table WHERE batch_id = '{{ run_id }}' AND key = ext.key
);
```

Это в первую очередь защита от повторного запуска того же таска в рамках одного `batch_id` (retry),
а не “лечение” дублей в источнике.

Что сделано:
- В `sql/stg/*_load.sql` комментарии приведены к формулировке “идемпотентность при повторном запуске/ретрае”.

### 3.3. Проверка составных ключей: избегать склейки строк (статус: исправлено)

Паттерн вида `COUNT(DISTINCT col1 || '|' || col2)` теоретически может давать коллизии (если в данных встречается разделитель).
В учебном стенде риск небольшой, но как “эталон” лучше показывать более безопасный подход.

Что сделано:
- Заменили склейку строк на `COUNT(DISTINCT md5(ROW(col1, col2)::text))` в DQ‑скриптах для составных ключей.
  Такой подход сохраняет DV‑стиль и убирает неоднозначность разделителей.

---

## 4) Практические примеры “как улучшить”

### 4.1. Батч-строгая ссылочная целостность (пример подхода)

Если таблицы грузятся как snapshot в рамках батча, проверки можно сделать батч-строгими:
“в текущем батче ссылки указывают на строки текущего батча”.

Идея (пример для routes → airports):
```sql
LEFT JOIN stg.airports AS a
  ON r.departure_airport = a.airport_code
 AND a.batch_id = v_batch_id
```

### 4.2. Smoke-тест реального графа (минимальный полезный уровень)

Вместо “таски существуют” лучше проверять ключевые зависимости:
```python
tickets_dq = dag.get_task("check_tickets_dq")
airports_load = dag.get_task("load_airports_to_stg")
assert airports_load in tickets_dq.get_direct_relatives(upstream=False)
```

---

## 5) Чек-лист “готово как эталон”

- [x] В DDL-комментариях нет неверных обещаний про co-location/уникальность ключей.
- [x] Для DQ определена и описана политика “0 строк”: где fail, где skip.
- [x] DQ ссылочной целостности не маскирует проблемы текущего батча (batch-строгие проверки там, где это уместно).
- [x] `docs/bookings_to_gp_stage.md` соответствует фактическому DAG.
- [x] Smoke-тесты проверяют хотя бы критические зависимости графа.
