docs(main): очистка docs, адаптация для студентов, починка ссылок
Шаг 5 плана main/solution split: - Удалены внутренние документы с main: plans/, archive/, PRD, assignment_design, pxf_bookings, bookings_tz, benchmarks, TODO.md - AGENTS.md: убраны упоминания plans/archive, agent-dag-testing - Починены 19 битых markdown-ссылок во всех оставшихся файлах - bookings_ods_design: airplanes/seats помечены как студенческие, обновлён DAG-граф (routes без зависимости от airplanes) - bookings_dds_design: обновлено описание DQ факта (student SK) - bookings_to_gp_dds: обновлена DQ-семантика для main - qa-plan: уточнено — ods.airplanes/seats пусты by design на main Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Claude Opus 4.6
@@ -12,9 +12,9 @@
|
||||
- `airflow/dags/` — DAG-файлы (напр. `bookings_to_gp_stage.py`).
|
||||
- `sql/` — DDL и SQL-скрипты. Разделены на слои: src/ (исходные системы), stg/ (стейджинг), ods/ (операционное хранилище), dds/ (детальное хранилище), dm/ (слой витрин).
|
||||
- *Правило ИИ:* DDL таблиц хранится строго рядом с объектом (напр. `sql/stg/bookings_ddl.sql`).
|
||||
- `docs/` — документация. Подкаталоги: `design/` (дизайн, стандарты), `reference/` (справочники), `plans/` (активные планы), `archive/` (выполненные планы), `assignment/` (задание для студента).
|
||||
- `docs/` — документация. Подкаталоги: `design/` (дизайн, стандарты), `reference/` (справочники), `assignment/` (задание для студента).
|
||||
- `docs/design/naming_conventions.md` — единый источник нейминга служебных и SCD-полей. *Правило ИИ: всегда сверяться при генерации DDL/SQL.*
|
||||
- Нейминг файлов планов: `YYYY-MM-DD_краткое-описание.md` (дата — ISO 8601, `_` отделяет дату от описания, описание в kebab-case, без суффикса `-plan`).
|
||||
- Полные дизайн-документы (PRD, assignment_design, планы, архив) — в ветке `solution`.
|
||||
- `tests/` — pytest-тесты (smoke-тесты DAG'ов и юнит-тесты).
|
||||
- `.env` — Настройки окружения (все секреты `GP_*`, `AIRFLOW_*` берем только отсюда).
|
||||
|
||||
@@ -61,7 +61,6 @@
|
||||
- Есть smoke‑тесты DAG‑структуры (`tests/test_dags_smoke.py`).
|
||||
- Smoke‑тесты DAG автоматически пропускаются, если Airflow не установлен в venv.
|
||||
- Для ручного прогона стенда см. `TESTING.md` (пошаговый чек‑лист для студентов).
|
||||
- Для программной проверки DAG (без браузера) — см. `docs/agent-dag-testing.md`: CLI, REST API, проверка параллельности, запросы в Greenplum.
|
||||
|
||||
## Pull Requests
|
||||
- Conventional Commits: `feat:`, `fix:`, `docs:`, `chore:`, `refactor:`. Пример: `feat(dags): load orders to Greenplum`.
|
||||
|
||||
@@ -1,141 +0,0 @@
|
||||
# TODO (maintainers / mentors)
|
||||
|
||||
Этот файл собирает задачи по подготовке стенда к курсовой работе
|
||||
и идеи по доработке, которые не критичны для текущих задач менти.
|
||||
|
||||
Контекст и стратегия: [docs/design/PRD.md](docs/design/PRD.md).
|
||||
Дизайн задания: [docs/design/assignment_design.md](docs/design/assignment_design.md).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Подготовка курсовой
|
||||
|
||||
> Дедлайн: ~2-3 недели (первый студент может подойти к курсовой).
|
||||
|
||||
### Этап 1. Вынос CSV-пайплайна
|
||||
|
||||
**Инструмент:** Sonnet / Gemini / ChatGPT — механическая работа, перенос файлов.
|
||||
|
||||
- [x] Перенести в [airflow-manual](https://github.com/dementev-dev/airflow-manual):
|
||||
`csv_to_greenplum.py`, `csv_to_greenplum_dq.py`, `ddl_greenplum_base.py`,
|
||||
`helpers/greenplum.py`, `sql/base/orders_ddl.sql`, связанные тесты
|
||||
- [x] Убрать CSV-зависимости из docker-compose / .env (`CSV_DIR`, `CSV_ROWS`)
|
||||
- [x] Обновить README (убрать упоминания CSV-пайплайна)
|
||||
|
||||
### Этап 1.5. Полировка эталона
|
||||
|
||||
**Инструмент:** Opus (глубокий анализ кода и контекста проекта)
|
||||
+ ручное тестирование (make up, запуск DAG'ов, проверка данных).
|
||||
|
||||
- [x] Протестировать полный ETL-цикл с нуля
|
||||
(make up → bookings-init (восстановление из дампа) → STG → ODS → DDS → DM)
|
||||
- [x] Прогнать инкремент (bookings-generate-day → повторный запуск DAG'ов)
|
||||
- [x] Почистить код эталонного среза
|
||||
- [x] Актуализировать README и документацию
|
||||
- [x] Убедиться, что `make test` и `make lint` проходят
|
||||
- [x] Проверить, что стенд поднимается на чистой машине
|
||||
(проверено 2026-03-09: `cp .env.example .env` → `make up` → `make bookings-init` →
|
||||
`make ddl-gp` → STG → ODS → DDS → DM — всё success)
|
||||
|
||||
### Этап 2. ТЗ от аналитика
|
||||
|
||||
**Инструмент:** Opus — нужно глубокое понимание предметной области, маппингов
|
||||
между слоями, SCD-паттернов и педагогического контекста.
|
||||
|
||||
> Делаем пока полный пайплайн работает — можно сверяться с реальными данными.
|
||||
|
||||
- [x] Создать `docs/assignment/analyst_spec.md`
|
||||
- [x] Для каждой таблицы-задания: имя, описание, поля, маппинг,
|
||||
бизнес-правила, тип SCD, гранулярность, distribution key
|
||||
- [x] Для dim_routes (SCD2): пошаговый алгоритм текстом, формула hashdiff
|
||||
- [x] Рекомендуемый порядок выполнения
|
||||
|
||||
### Этап 3. Валидационный DAG
|
||||
|
||||
**Инструмент:** Sonnet (шаблонная работа, структура в assignment_design.md)
|
||||
+ Opus для финальной вычитки.
|
||||
|
||||
> Делаем и тестируем на полных данных, пока ничего не удалено.
|
||||
|
||||
- [x] Создать `airflow/dags/bookings_validate.py`
|
||||
- [x] Создать SQL-скрипты в `sql/validate/`
|
||||
- [x] Таски по слоям: STG, ODS, DDS, DM
|
||||
- [x] Дружелюбные сообщения об ошибках с подсказками
|
||||
- [x] Протестировать на работающем стенде
|
||||
|
||||
### Этап 4. Подготовка main и ветка solution
|
||||
|
||||
**Инструмент:** Opus — раскладка по веткам, заглушки, ослабление DQ.
|
||||
|
||||
> Финальный этап: всё готово и протестировано, теперь раскладываем по веткам.
|
||||
> План: `docs/plans/2026-03-12_main-solution-split.md`
|
||||
|
||||
- [ ] Смержить chore/bookings-etl → main
|
||||
- [ ] Общие правки на main (документация, TODO.md)
|
||||
- [ ] Создать ветку solution (снимок полного эталона)
|
||||
- [ ] Main-only правки: заглушки, ослабление DQ, адаптация тестов
|
||||
- [ ] Очистка docs на main (удалить внутренние документы)
|
||||
- [ ] Верификация main (`make test`, `make lint`)
|
||||
- [ ] Верификация solution (`make test`)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Прочее (бэклог)
|
||||
|
||||
- [ ] Протестировать устойчивость `bookings-db` после остановки контейнеров:
|
||||
- прогнать сценарии `make stop` -> `make up` и `make down` -> `make up`;
|
||||
- зафиксировать, ломается ли генератор/данные в `bookings-db`;
|
||||
- при необходимости добавить шаги восстановления и обновить документацию.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Выполнено
|
||||
|
||||
- [x] Сделать REST API Airflow основным способом тестирования ETL вместо CLI-вызовов
|
||||
через `docker compose exec ... airflow ...`:
|
||||
- обновить `TESTING.md`, сместив фокус на REST API сценарии;
|
||||
- оставить CLI как резервный вариант для локальной отладки;
|
||||
- проверить, что шаги тестирования воспроизводимы без входа в контейнер Airflow.
|
||||
|
||||
- [x] Собрать свой образ Airflow поверх `apache/airflow:2.9.2`:
|
||||
- вынести установку Python‑зависимостей из runtime (`pip install ...` при старте контейнеров)
|
||||
в отдельный `Dockerfile`;
|
||||
- переключить `docker-compose.yml` на использование этого образа для `airflow-webserver`,
|
||||
`airflow-scheduler` и `airflow-init`;
|
||||
- обновить документацию (README/TESTING) под новую схему сборки.
|
||||
|
||||
- [x] Переключить Airflow с `SequentialExecutor` (SequentialScheduler) на `LocalExecutor`
|
||||
для docker‑стенда:
|
||||
- проверить, какие параметры достаточно поменять в env/конфиге (`AIRFLOW__CORE__EXECUTOR`)
|
||||
для образа `apache/airflow:2.9.2`;
|
||||
- убедиться, что примерные DAG'и (`csv_to_greenplum`, `bookings_to_gp_stage`) ведут себя
|
||||
предсказуемо в режиме параллельного исполнения;
|
||||
- при необходимости скорректировать тесты и документацию (README/TESTING) с учётом нового executor'а.
|
||||
|
||||
- [x] Разобрать и стабилизировать интеграцию с Greenplum/PXF:
|
||||
- убедиться, что PXF в контейнере `greenplum` всегда корректно инициализируется
|
||||
(нет ошибок вида `protocol "pxf" does not exist` при первом запуске `make ddl-gp`);
|
||||
- при необходимости доработать init‑скрипты в `pxf/init/` и/или документацию,
|
||||
чтобы порядок действий для ментей был однозначным и воспроизводимым;
|
||||
- добавить краткий раздел в README/TESTING о типичных ошибках PXF/Greenplum и шагах по их устранению.
|
||||
- диагностика текущего кейса: `docs/reference/pxf_bookings.md` (раздел «Известная проблема»).
|
||||
|
||||
- [x] Разобраться с генератором demodb:
|
||||
- после `make bookings-generate` таблица `bookings.bookings` остаётся пустой;
|
||||
- патчи `bookings/patches/engine_jobs1_sync.patch` и `bookings/patches/install_drop_if_exists.patch`
|
||||
падают при применении (hunk failed / garbage in patch);
|
||||
- из‑за этого DAG `bookings_to_gp_stage` валится на проверках (источник пустой).
|
||||
- детали: `docs/reference/bookings_db_issues.md`
|
||||
|
||||
- [x] Добавить раздел «Благодарности» в `README.md`:
|
||||
- явно поблагодарить Postgres Pro за демо‑БД bookings (репозиторий `postgrespro/demodb`);
|
||||
- указать автора Docker‑сборки Greenplum (`woblerr/docker-greenplum`, образ `woblerr/greenplum`);
|
||||
- при необходимости сослаться на соответствующие лицензии/README исходных проектов.
|
||||
|
||||
- [x] Добавить в образ Airflow установку `psql`, чтобы тестировать загрузку CSV из CLI внутри контейнера (без root и дополнительных зависимостей на хосте).
|
||||
|
||||
- [x] Денормализовать `dds.dim_routes` (добавить departure_city, arrival_city, airplane_model, total_seats):
|
||||
- привести измерение в соответствие с принципом Кимбалла («самодостаточное измерение»);
|
||||
- упростить `dm.route_performance` с 4-JOIN до 1-JOIN;
|
||||
- обновить DAG-зависимости: airports+airplanes DQ → routes load;
|
||||
- подробный план: `docs/archive/dim_routes_denormalization_plan.md`.
|
||||
+2
-16
@@ -20,26 +20,12 @@
|
||||
- [Дизайн-документ ODS](design/bookings_ods_design.md)
|
||||
- [Дизайн-документ DDS](design/bookings_dds_design.md)
|
||||
- [Дизайн-документ DM](design/bookings_dm_design.md)
|
||||
- [Архитектурные решения (ADR)](design/architecture_review.md)
|
||||
- [PRD: стратегия курсовой](design/PRD.md)
|
||||
- [Дизайн задания](design/assignment_design.md)
|
||||
|
||||
> Полные дизайн-документы (PRD, assignment_design, архитектурные решения) — в ветке `solution`.
|
||||
|
||||
## Справочники (`reference/`)
|
||||
|
||||
- [Как устроен Docker-стенд (образы, Connections, переменные окружения)](stack.md)
|
||||
- [PXF в этом проекте (проектная реализация)](reference/pxf_bookings.md)
|
||||
- [Про время/UTC в bookings](reference/bookings_tz.md)
|
||||
- [Известные проблемы bookings-db](reference/bookings_db_issues.md)
|
||||
- [Бенчмарк генерации данных](reference/bookings_generation_benchmark.md)
|
||||
- [QA-план отладки пайплайна](reference/qa-plan.md)
|
||||
- [Порядок запуска DAG-ов](dag_execution_order.md)
|
||||
- [End-to-end протокол тестирования](e2e-etl-test-protocol.md)
|
||||
- [Тестирование DAG-ов через API](agent-dag-testing.md)
|
||||
|
||||
## Планы (`plans/`)
|
||||
|
||||
Активные планы работ. После выполнения переносятся в `archive/`.
|
||||
|
||||
## Архив (`archive/`)
|
||||
|
||||
Выполненные планы, закрытые ревью. Ссылки внутри файлов могут быть устаревшими.
|
||||
|
||||
@@ -1,89 +0,0 @@
|
||||
# Тестирование DAG (гайд для AI-агентов)
|
||||
|
||||
Этот документ описывает, как агенту взаимодействовать с Airflow (без UI) для точечной проверки и отладки DAG'ов в процессе разработки.
|
||||
|
||||
## 0. Состояние среды (Предварительная проверка)
|
||||
|
||||
Прежде чем тестировать DAG, убедитесь, что стек работает:
|
||||
```bash
|
||||
docker compose ps
|
||||
```
|
||||
Если контейнеров нет, поднимите стек: `make up`.
|
||||
Если исходная база данных пуста (например, после `make clean`), проинициализируйте её: `make bookings-init`.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. Быстрая проверка структуры графа (Локально)
|
||||
|
||||
При любом изменении Python-кода DAG'а сначала проверьте, что он компилируется и структура графа корректна:
|
||||
```bash
|
||||
make test
|
||||
```
|
||||
Это запустит smoke-тесты (`tests/test_dags_smoke.py`), которые проверят целостность всех DAG'ов без обращения к базе данных.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Запуск конкретного DAG'а (REST API)
|
||||
|
||||
Для тестирования загрузки данных запустите измененный DAG через REST API (базовый URL `http://localhost:8080/api/v1`, креды взять из `.venv`).
|
||||
|
||||
**Шаг 2.1. Снять DAG с паузы (при старте стенда все DAG'и на паузе — этот шаг обязателен!):**
|
||||
```bash
|
||||
curl -s -X PATCH "http://localhost:8080/api/v1/dags/<dag_id>" \
|
||||
-u admin:admin -H "Content-Type: application/json" -d '{"is_paused": false}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Шаг 2.2. Запустить DAG:**
|
||||
```bash
|
||||
curl -s -X POST "http://localhost:8080/api/v1/dags/<dag_id>/dagRuns" \
|
||||
-u admin:admin -H "Content-Type: application/json" -d '{}' | jq '{dag_run_id}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Шаг 2.3. Проверить статус выполнения:**
|
||||
Используйте `dag_run_id` из предыдущего шага:
|
||||
```bash
|
||||
curl -s "http://localhost:8080/api/v1/dags/<dag_id>/dagRuns/<dag_run_id>" \
|
||||
-u admin:admin | jq '{state}'
|
||||
```
|
||||
Повторяйте запрос, пока `state` не станет `success` или `failed`.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. Отладка упавших задач
|
||||
|
||||
Если DAG перешел в статус `failed`, найдите упавшую задачу:
|
||||
|
||||
**Шаг 3.1. Получить статусы всех задач:**
|
||||
```bash
|
||||
curl -s "http://localhost:8080/api/v1/dags/<dag_id>/dagRuns/<dag_run_id>/taskInstances" \
|
||||
-u admin:admin | jq '.task_instances[] | {task_id, state}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Шаг 3.2. Посмотреть логи упавшей задачи (через CLI Airflow):**
|
||||
REST API отдает логи сложно, поэтому для логов проще использовать `docker compose exec`:
|
||||
```bash
|
||||
docker compose exec airflow-webserver airflow tasks logs <dag_id> <task_id> <run_id>
|
||||
```
|
||||
|
||||
*(Совет: ищите в логах слова `ERROR`, `Exception` или вывод SQL-ошибок от PostgresOperator).*
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. Проверка результата в DWH (Greenplum)
|
||||
|
||||
Успешное выполнение DAG'а (зеленый статус) не гарантирует, что данные загрузились правильно (например, если источник был пуст). Проверьте целевые таблицы напрямую:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker compose exec greenplum bash -lc "su - gpadmin -c \"/usr/local/greenplum-db/bin/psql -t -A -d gp_dwh -c 'SELECT COUNT(*) FROM <схема>.<таблица>;'\""
|
||||
```
|
||||
Убедитесь, что таблица содержит ожидаемое количество строк.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Полный сквозной тест (E2E)
|
||||
|
||||
Если вы вносили масштабные изменения, затрагивающие несколько слоев DWH, или меняли DDL таблиц, рекомендуется прогнать полный конвейер (STG -> ODS -> DDS -> DM):
|
||||
```bash
|
||||
make e2e-etl
|
||||
```
|
||||
Этот скрипт сам запустит все нужные DAG'и в правильном порядке и проверит результаты.
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
# 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 `_load_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 (`_load_id = текущий батч`).
|
||||
- `seats_dq.sql`: проверка airplanes стала батч-строгой (`_load_id = текущий батч`).
|
||||
- `flights_dq.sql`: проверка routes стала батч-строгой (`_load_id = текущий батч`).
|
||||
|
||||
Примечание (почему не везде `_load_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 _load_id = '{{ run_id }}' AND key = ext.key
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
Это в первую очередь защита от повторного запуска того же таска в рамках одного `_load_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._load_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.
|
||||
@@ -1,205 +0,0 @@
|
||||
# План: Денормализация dim_routes + упрощение route_performance
|
||||
|
||||
> **Статус:** реализовано.
|
||||
|
||||
## Контекст
|
||||
|
||||
`dds.dim_routes` хранит только FK-ссылки (`departure_airport`, `arrival_airport`, `airplane_code`) без атрибутов (город, модель самолёта, кол-во мест). Из-за этого витрина `dm.route_performance` вынуждена делать 4-JOIN цепочку вместо одного JOIN к измерению. Это противоречит принципу Кимбалла (измерение должно быть «самодостаточным») и усложняет учебный материал.
|
||||
|
||||
**Цель:** добавить в dim_routes 4 денормализованных колонки, упростить route_performance до 1 JOIN, показать студентам правильную Star Schema.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Файлы для изменения
|
||||
|
||||
| # | Файл | Суть |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| 1 | `sql/dds/dim_routes_ddl.sql` | +4 колонки через ALTER TABLE |
|
||||
| 2 | `sql/dds/dim_routes_load.sql` | JOIN к airports/airplanes при INSERT + refresh-шаг |
|
||||
| 3 | `sql/dds/dim_routes_dq.sql` | NOT NULL проверка для новых колонок (current-срез) |
|
||||
| 4 | `airflow/dags/bookings_to_gp_dds.py` | Зависимость: airports+airplanes DQ → routes load |
|
||||
| 5 | `sql/dm/route_performance_load.sql` | Упрощение 4-JOIN → 1-JOIN |
|
||||
| 6 | `tests/test_dags_smoke.py` | Новые assert для зависимости routes от airports/airplanes |
|
||||
| 7 | `docs/internal/db_schema.md` | Обновить схему dim_routes |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Шаг 1. DDL — `sql/dds/dim_routes_ddl.sql`
|
||||
|
||||
После существующего `COMMENT ON TABLE` добавить учебный комментарий и 4 ALTER TABLE:
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- Денормализация атрибутов из SCD1-измерений (dim_airports, dim_airplanes).
|
||||
--
|
||||
-- Учебный комментарий (Kimball Star Schema):
|
||||
-- Измерение должно быть «самодостаточным»: один JOIN к dim_routes —
|
||||
-- и аналитик видит маршрут, города, модель самолёта и кол-во мест.
|
||||
--
|
||||
-- Эти колонки НЕ участвуют в hashdiff. Версия SCD2 фиксирует изменения
|
||||
-- атрибутов маршрута (аэропорт, самолёт, расписание). Если изменится
|
||||
-- название города — обновим отдельным refresh-шагом, не создавая новую версию.
|
||||
ALTER TABLE dds.dim_routes ADD COLUMN IF NOT EXISTS departure_city TEXT;
|
||||
ALTER TABLE dds.dim_routes ADD COLUMN IF NOT EXISTS arrival_city TEXT;
|
||||
ALTER TABLE dds.dim_routes ADD COLUMN IF NOT EXISTS airplane_model TEXT;
|
||||
ALTER TABLE dds.dim_routes ADD COLUMN IF NOT EXISTS total_seats INTEGER;
|
||||
```
|
||||
|
||||
Колонки nullable — `ALTER TABLE ADD COLUMN ... NOT NULL` без DEFAULT упадёт на существующих строках. DQ проверит NOT NULL для current-среза.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Шаг 2. Load — `sql/dds/dim_routes_load.sql`
|
||||
|
||||
Структура: 3 фазы вместо 2.
|
||||
|
||||
**Фаза 1 (без изменений):** temp table + hashdiff из ods.routes, UPDATE закрытие версий. Hashdiff **не включает** денормализованные атрибуты.
|
||||
|
||||
**Фаза 2 (изменён INSERT):** при вставке новой версии — LEFT JOIN к dim_airports (×2) и dim_airplanes для заполнения departure_city, arrival_city, airplane_model, total_seats.
|
||||
|
||||
Конкретно: в INSERT (Statement 2, строки 59-107) добавить:
|
||||
- В список колонок: `departure_city, arrival_city, airplane_model, total_seats`
|
||||
- В SELECT: `dep.city, arr.city, air.model, air.total_seats`
|
||||
- LEFT JOIN к dim_airports и dim_airplanes (LEFT — чтобы не терять маршруты при отсутствии аэропорта; DQ поймает)
|
||||
|
||||
**Фаза 3 (новая):** refresh денормализованных атрибутов для всех current-версий:
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- Фаза 3: Обновление денормализованных атрибутов (refresh).
|
||||
-- Нужна для SCD1-изменений в dim_airports/dim_airplanes (напр. переименование города).
|
||||
-- Обновляем ТОЛЬКО current-версии (valid_to IS NULL).
|
||||
UPDATE dds.dim_routes AS d
|
||||
SET departure_city = dep.city,
|
||||
arrival_city = arr.city,
|
||||
airplane_model = air.model,
|
||||
total_seats = air.total_seats,
|
||||
updated_at = now(),
|
||||
_load_id = '{{ run_id }}',
|
||||
_load_ts = now()
|
||||
FROM dds.dim_airports AS dep,
|
||||
dds.dim_airports AS arr,
|
||||
dds.dim_airplanes AS air
|
||||
WHERE d.valid_to IS NULL
|
||||
AND dep.airport_bk = d.departure_airport
|
||||
AND arr.airport_bk = d.arrival_airport
|
||||
AND air.airplane_bk = d.airplane_code
|
||||
AND (
|
||||
d.departure_city IS DISTINCT FROM dep.city
|
||||
OR d.arrival_city IS DISTINCT FROM arr.city
|
||||
OR d.airplane_model IS DISTINCT FROM air.model
|
||||
OR d.total_seats IS DISTINCT FROM air.total_seats
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
Этот же шаг при первом запуске заполнит колонки для существующих данных (backfill).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Шаг 3. DQ — `sql/dds/dim_routes_dq.sql`
|
||||
|
||||
Перед финальным `RAISE NOTICE` добавить проверку:
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- Денормализованные поля не пустые в текущих (актуальных) версиях.
|
||||
-- Исторические версии могли быть загружены ДО добавления колонок — пропускаем.
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_null_count
|
||||
FROM dds.dim_routes
|
||||
WHERE valid_to IS NULL
|
||||
AND (departure_city IS NULL OR arrival_city IS NULL
|
||||
OR airplane_model IS NULL OR total_seats IS NULL);
|
||||
|
||||
IF v_null_count <> 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION
|
||||
'DQ FAILED: в current-срезе dim_routes найдены NULL денормализованные поля: %',
|
||||
v_null_count;
|
||||
END IF;
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Шаг 4. DAG — `airflow/dags/bookings_to_gp_dds.py`
|
||||
|
||||
Убрать `load_dds_dim_routes` из параллельного fan-out, добавить зависимость от DQ airports и airplanes:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Было:
|
||||
dq_dds_dim_calendar >> [
|
||||
load_dds_dim_airports,
|
||||
load_dds_dim_airplanes,
|
||||
load_dds_dim_tariffs,
|
||||
load_dds_dim_passengers,
|
||||
load_dds_dim_routes, # параллельно
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Стало:
|
||||
dq_dds_dim_calendar >> [
|
||||
load_dds_dim_airports,
|
||||
load_dds_dim_airplanes,
|
||||
load_dds_dim_tariffs,
|
||||
load_dds_dim_passengers,
|
||||
]
|
||||
|
||||
# dim_routes зависит от airports и airplanes (денормализация).
|
||||
[dq_dds_dim_airports, dq_dds_dim_airplanes] >> load_dds_dim_routes
|
||||
```
|
||||
|
||||
Транзитивная зависимость от calendar сохраняется через airports/airplanes.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Шаг 5. Витрина — `sql/dm/route_performance_load.sql`
|
||||
|
||||
Упростить Шаг 3. Было 4 JOIN → станет 1 JOIN:
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
FROM tmp_route_metrics m
|
||||
JOIN dds.dim_routes r_curr
|
||||
ON m.route_bk = r_curr.route_bk AND r_curr.valid_to IS NULL
|
||||
```
|
||||
|
||||
SELECT использует `r_curr.departure_airport AS departure_airport_bk`, `r_curr.departure_city`, `r_curr.airplane_code AS airplane_bk`, `r_curr.airplane_model`, `r_curr.total_seats`. Добавить учебный комментарий: «Благодаря денормализации dim_routes — один JOIN вместо четырёх.»
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Шаг 6. Тесты — `tests/test_dags_smoke.py`
|
||||
|
||||
Добавить в `test_bookings_to_gp_dds_dag_structure`:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# dim_routes зависит от airports и airplanes (денормализация).
|
||||
_assert_reachable(dag, "dq_dds_dim_airports", "load_dds_dim_routes")
|
||||
_assert_reachable(dag, "dq_dds_dim_airplanes", "load_dds_dim_routes")
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Шаг 7. Документация — `docs/internal/db_schema.md`
|
||||
|
||||
Обновить описание dim_routes: добавить 4 новые колонки, пометить «денормализовано из dim_airports/dim_airplanes». Обновить граф зависимостей DAG.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Что НЕ меняется
|
||||
|
||||
- **fact_flight_sales_load.sql** — факт резолвит SK через свои JOIN-ы. Без изменений.
|
||||
- **passenger_loyalty, monthly_overview** — используют только `route_bk` из dim_routes.
|
||||
- **airport_traffic** — вообще не джойнит dim_routes.
|
||||
- **hashdiff** — остаётся прежним (только атрибуты из ods.routes).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Верификация
|
||||
|
||||
1. `make ddl-gp` — накатить DDL (ALTER TABLE добавит колонки)
|
||||
2. Запустить DAG `bookings_to_gp_dds` — проверить:
|
||||
- airports/airplanes грузятся ДО routes (Graph view)
|
||||
- Фаза 3 (refresh) заполняет departure_city, arrival_city, airplane_model, total_seats
|
||||
- DQ проходит без ошибок
|
||||
3. Запустить DAG `bookings_to_gp_dm` — проверить:
|
||||
- route_performance загружается с 1 JOIN
|
||||
- Витрина содержит корректные города и модели самолётов
|
||||
4. `make test` — smoke-тесты DAG проходят (включая новые assert'ы)
|
||||
5. SQL-проверка:
|
||||
```sql
|
||||
SELECT route_bk, departure_city, arrival_city, airplane_model, total_seats
|
||||
FROM dds.dim_routes WHERE valid_to IS NULL LIMIT 5;
|
||||
```
|
||||
@@ -1,220 +0,0 @@
|
||||
# План ревизии документации
|
||||
|
||||
> Статус: **ЧЕРНОВИК v3** | Дата: 2026-03-10
|
||||
> Контекст: перед Этапом 2 (подготовка main) нужно навести порядок в docs/
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Проблемы
|
||||
|
||||
- `docs/internal/` — свалка: дизайн-документы, планы, ревью, баг-трекеры, стандарты
|
||||
- 3 архивных плана лежат рядом с живыми документами (неотличимы)
|
||||
- 3 осиротевших документа (никто не ссылается)
|
||||
- `educational-tasks.md` в корне — устарел (раздел 2.2 говорит «ODS/DDS/DM будут позже»)
|
||||
- 5 документов содержат устаревшие фрагменты
|
||||
- `docs/README.md` не знает про несколько живых документов
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Принципы
|
||||
|
||||
- **Архив замораживается.** Файлы в `docs/archive/` не правим — ссылки внутри них
|
||||
могут быть битыми, это ожидаемо. Они сохраняются как исторические артефакты.
|
||||
- **Активные планы** живут в `docs/plans/`, после выполнения переезжают в `docs/archive/`.
|
||||
- **Студенческий entry point** не должен исчезать: пока `analyst_spec.md` (Этап 3)
|
||||
не создан, в `docs/assignment/` будет заглушка `README.md` со ссылкой на эталонный
|
||||
срез для самостоятельного изучения.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Фаза 1. Структура каталогов
|
||||
|
||||
Создать новые каталоги:
|
||||
|
||||
```
|
||||
docs/design/ — дизайн-документы, стандарты, архитектура
|
||||
docs/reference/ — техническая справка, баг-трекеры, бенчмарки
|
||||
docs/plans/ — активные планы работ
|
||||
docs/archive/ — выполненные планы, закрытые ревью
|
||||
docs/assignment/ — заглушка README.md (подготовка для Этапа 3)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Фаза 2. Перемещение файлов
|
||||
|
||||
### В `docs/archive/` (4 файла)
|
||||
|
||||
| Откуда | Файл | Причина |
|
||||
|--------|-------|---------|
|
||||
| корень | `educational-tasks.md` | Устарел, заменён `assignment_design.md` |
|
||||
| `docs/internal/` | `stg_naming_unification_plan.md` | Выполнен |
|
||||
| `docs/internal/` | `dim_routes_denormalization_plan.md` | Выполнен |
|
||||
| `docs/internal/` | `bookings_stg_code_review.md` | Все замечания закрыты |
|
||||
|
||||
### В `docs/plans/` (1 файл)
|
||||
|
||||
| Откуда | Файл | Примечание |
|
||||
|--------|-------|---------|
|
||||
| `docs/internal/` | `docs_restructuring_plan.md` | Этот план — активный; после выполнения → `docs/archive/` |
|
||||
|
||||
### В `docs/design/` (9 файлов из `docs/internal/`)
|
||||
|
||||
| Файл | Роль |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `PRD.md` | Стратегия продукта |
|
||||
| `assignment_design.md` | Дизайн курсового задания |
|
||||
| `naming_conventions.md` | Стандарт нейминга (единый источник) |
|
||||
| `db_schema.md` | Схема БД всех слоёв DWH |
|
||||
| `bookings_stg_design.md` | Дизайн STG-слоя |
|
||||
| `bookings_ods_design.md` | Дизайн ODS-слоя |
|
||||
| `bookings_dds_design.md` | Дизайн DDS-слоя |
|
||||
| `bookings_dm_design.md` | Дизайн DM-слоя |
|
||||
| `architecture_review.md` | Архитектурные решения (ADR) |
|
||||
|
||||
### В `docs/reference/` (5 файлов из `docs/internal/`)
|
||||
|
||||
| Файл | Роль |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `pxf_bookings.md` | PXF: настройка, проблемы |
|
||||
| `bookings_tz.md` | Источник bookings-db |
|
||||
| `bookings_db_issues.md` | Известные проблемы bookings-db |
|
||||
| `bookings_generation_benchmark.md` | Бенчмарк генерации |
|
||||
| `qa-plan.md` | План отладки пайплайна |
|
||||
|
||||
**Итог:** `docs/internal/` опустеет → удалить.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Фаза 3. Обновление перекрёстных ссылок
|
||||
|
||||
### Категория A. Корневые и публичные файлы (ссылаются на `docs/internal/`)
|
||||
|
||||
| Файл | Ссылок | Детали замен |
|
||||
|------|--------|------|
|
||||
| `AGENTS.md` | 2 | строки 15, 45: `docs/internal/naming_conventions.md` → `docs/design/naming_conventions.md` |
|
||||
| `TODO.md` | 6 | строки 6, 7, 43: → `docs/design/`; строка 121: → `docs/reference/pxf_bookings.md`; строка 128: → `docs/reference/bookings_db_issues.md`; строка 141: → `docs/archive/dim_routes_denormalization_plan.md` |
|
||||
| `docs/README.md` | 7 | строки 18-24: все `internal/*` → `design/*` или `reference/*` |
|
||||
| `docs/bookings_to_gp_stage.md` | 2 | строка 151: → `reference/pxf_bookings.md`; строка 156: → `archive/bookings_stg_code_review.md` |
|
||||
| `docs/stack.md` | 1 | строка 85: → `reference/pxf_bookings.md` |
|
||||
|
||||
### Категория B. Файлы внутри `docs/design/` и `docs/reference/`
|
||||
|
||||
Полный реестр ссылок с `docs/internal/` в файлах, которые переедут в `design/` или
|
||||
`reference/`. Все требуют обновления — либо кросс-каталожные пути, либо display-тексты.
|
||||
|
||||
**B1. Кросс-каталожные ссылки (ссылка ведёт в другой каталог — путь сломается):**
|
||||
|
||||
| Файл (→ design/) | Строка | Ссылка | Новый путь |
|
||||
|------|--------|--------|------|
|
||||
| `db_schema.md` | 426 | `bookings_tz.md` (отн.) | `../reference/bookings_tz.md` |
|
||||
| `db_schema.md` | 427 | `pxf_bookings.md` (отн.) | `../reference/pxf_bookings.md` |
|
||||
| `db_schema.md` | 425 | `bookings_stg_code_review.md` (отн.) | `../archive/bookings_stg_code_review.md` |
|
||||
| `bookings_stg_design.md` | 5 | `docs/internal/bookings_tz.md` | `../reference/bookings_tz.md` |
|
||||
| `bookings_stg_design.md` | 130 | `docs/internal/bookings_tz.md` | `../reference/bookings_tz.md` |
|
||||
| `bookings_stg_design.md` | 131 | `docs/internal/pxf_bookings.md` | `../reference/pxf_bookings.md` |
|
||||
|
||||
| Файл (→ reference/) | Строка | Ссылка | Новый путь |
|
||||
|------|--------|--------|------|
|
||||
| `qa-plan.md` | 10 | `docs/internal/bookings_db_issues.md` | `bookings_db_issues.md` (тот же каталог) |
|
||||
|
||||
**B2. Внутрикаталожные, но с полным путём `docs/internal/...` (путь не сломается
|
||||
для ссылок с относительным target, но display-текст устареет):**
|
||||
|
||||
| Файл (→ design/) | Строки | Что обновить |
|
||||
|------|--------|------|
|
||||
| `PRD.md` | 209 | `docs/internal/naming_conventions.md` → `docs/design/naming_conventions.md` |
|
||||
| `bookings_ods_design.md` | 48 | display-текст `docs/internal/naming_conventions.md` → `docs/design/naming_conventions.md` |
|
||||
| `bookings_dds_design.md` | 8 | `docs/internal/bookings_ods_design.md` → `docs/design/bookings_ods_design.md` |
|
||||
| `bookings_dds_design.md` | 185 | display-текст `docs/internal/naming_conventions.md` → `docs/design/naming_conventions.md` |
|
||||
| `bookings_dds_design.md` | 828-829 | `docs/internal/bookings_dds_design.md`, `docs/internal/db_schema.md` → `docs/design/...` |
|
||||
| `bookings_dds_design.md` | 945 | `docs/internal/db_schema.md` → `docs/design/db_schema.md` |
|
||||
| `bookings_dm_design.md` | 279 | `docs/internal/db_schema.md` → `docs/design/db_schema.md` |
|
||||
| `bookings_dm_design.md` | 283, 291 | `docs/internal/bookings_dm_design.md` → `docs/design/bookings_dm_design.md` |
|
||||
| `bookings_dm_design.md` | 395 | `docs/internal/naming_conventions.md` → `docs/design/naming_conventions.md` |
|
||||
| `db_schema.md` | 26 | display-текст `docs/internal/naming_conventions.md` → `docs/design/naming_conventions.md` |
|
||||
| `db_schema.md` | 421-423 | display-тексты `docs/internal/bookings_*_design.md` → `docs/design/...` |
|
||||
| `architecture_review.md` | 70 | `docs/internal/bookings_dm_design.md` → `docs/design/bookings_dm_design.md` |
|
||||
| `architecture_review.md` | 146 | `docs/internal/distribution_strategy.md` → **удалить путь** (файл не существует, оставить как текстовый backlog-пункт без ссылки) |
|
||||
|
||||
### Категория C. Ссылки на `educational-tasks.md`
|
||||
|
||||
| Файл | Действие |
|
||||
|------|----------|
|
||||
| `README.md` (корень) | Заменить ссылку на `educational-tasks.md` → `docs/assignment/` |
|
||||
| `docs/README.md` | Заменить ссылку на `educational-tasks.md` → `assignment/` |
|
||||
|
||||
### Категория D. Файлы в `docs/archive/` — НЕ ТРОГАЕМ
|
||||
|
||||
Архивные файлы замораживаются. Ссылки внутри них могут быть битыми — это ожидаемо.
|
||||
|
||||
### Комментарий в SQL
|
||||
|
||||
`sql/dm/sales_report_ddl.sql` строка 52: `naming_conventions.md` (без пути) —
|
||||
оставить как есть (комментарий, не ссылка; путь и так неточный).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Фаза 4. Актуализация содержания
|
||||
|
||||
| Файл (новый путь) | Что сделать |
|
||||
|------|-------------|
|
||||
| `docs/design/architecture_review.md` | DM завершён (5/5 витрин), пометить выполненные P2; строка 146 — убрать путь к несуществующему `distribution_strategy.md`, оставить как текстовый backlog-пункт |
|
||||
| `docs/design/db_schema.md` | Добавить DM-слой, убрать выполненный TODO |
|
||||
| `TESTING.md` | Убрать артефакт «Docker-стенд не запускался» |
|
||||
| `docs/dag_execution_order.md` | Добавить все 4 DDL DAG-а |
|
||||
| `docs/reference/pxf_bookings.md` | Исправить нумерацию разделов (7→9→8→10 → последовательную) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Фаза 5. Обновление индексов и заглушка assignment
|
||||
|
||||
### `docs/README.md`
|
||||
|
||||
Переписать структуру: разделы по каталогам (`design/`, `reference/`, `plans/`,
|
||||
`archive/`, `assignment/`). Включить ранее пропущенные документы: `db_schema.md`,
|
||||
`dag_execution_order.md`, `e2e-etl-test-protocol.md`, `agent-dag-testing.md`.
|
||||
|
||||
### `README.md` (корень)
|
||||
|
||||
Заменить ссылку на `educational-tasks.md` → `docs/assignment/`, проверить остальные.
|
||||
|
||||
### `docs/assignment/README.md` (новый файл)
|
||||
|
||||
Временная заглушка:
|
||||
- Указание, что курсовые задания появятся в Этапе 3
|
||||
- Ссылка на эталонный срез (DAG-и STG→ODS→DDS→DM) для самостоятельного изучения
|
||||
- Ссылка на `docs/design/assignment_design.md` для менторов
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Фаза 6. Финальная проверка
|
||||
|
||||
Шаги выполняются строго по порядку:
|
||||
|
||||
1. [ ] `make test` — тесты проходят
|
||||
2. [ ] `make lint` — стиль кода
|
||||
3. [ ] Удалить пустой каталог `docs/internal/`
|
||||
4. [ ] Перенести план из `docs/plans/` в `docs/archive/docs_restructuring_plan.md`
|
||||
5. [ ] grep по `internal/` в живых .md файлах (`rg --glob '!docs/archive/*'`) — нет битых ссылок
|
||||
6. [ ] grep по `educational-tasks` в живых .md файлах (`rg --glob '!docs/archive/*'`) — нет битых ссылок
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Порядок выполнения
|
||||
|
||||
Фазы 1→2→3 делаются вместе (иначе ссылки будут битыми).
|
||||
Фаза 4 — независима, можно параллельно.
|
||||
Фаза 5 — после всех перемещений.
|
||||
Фаза 6 — в конце.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Что это даёт следующим этапам
|
||||
|
||||
| Этап | Как помогает |
|
||||
|------|-------------|
|
||||
| **Этап 2** (подготовка main) | Чистая структура — понятно, что удалять, что оставлять |
|
||||
| **Этап 3** (ТЗ от аналитика) | Готовый каталог `docs/assignment/` с заглушкой, место для `analyst_spec.md` |
|
||||
| **Этап 4** (валидационный DAG) | `docs/reference/qa-plan.md` — рядом с другими справочными |
|
||||
| **Этап 5** (ветка solution) | Архив отделён — не попадёт в ветку solution |
|
||||
@@ -1,91 +0,0 @@
|
||||
# Учебные задания по стенду
|
||||
|
||||
Этот документ собирает в одном месте задания для менти.
|
||||
Он разбит на блоки: от архитектуры Greenplum и демо‑БД bookings до реализации аналитических слоев DWH.
|
||||
|
||||
Если вы только начинаете, выполняйте задания по порядку.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. Greenplum и модель данных (введение)
|
||||
|
||||
В следующих заданиях мы будем опираться на демо‑БД bookings (Postgres) и слой STG в Greenplum.
|
||||
На этом этапе достаточно бегло посмотреть на структуру и понять общую идею, детальная проработка пойдёт позже.
|
||||
|
||||
### 1.1. Знакомство с демо‑БД bookings
|
||||
|
||||
1. Прочитайте `bookings/README.md` — какие сервисы и команды относятся к демобазе.
|
||||
2. Поднимите стенд и выполните:
|
||||
- `make up`
|
||||
- `make bookings-init`
|
||||
3. Подключитесь к демобазе:
|
||||
- `make bookings-psql`
|
||||
- посмотрите таблицы в схеме `bookings` (например, `\dt bookings.*`).
|
||||
4. Найдите таблицу `bookings.bookings` и посмотрите на её структуру:
|
||||
- какие типы колонок используются;
|
||||
- какие поля выглядят как ключи, даты, суммы.
|
||||
|
||||
### 1.2. Знакомство с STG в Greenplum
|
||||
|
||||
1. Прочитайте `sql/stg/bookings_ddl.sql` и краткое описание потока `docs/bookings_to_gp_stage.md` (если интересно — `docs/internal/bookings_stg_design.md`).
|
||||
2. Ответьте себе на вопросы:
|
||||
- чем внешняя таблица `stg.bookings_ext` отличается от внутренней `stg.bookings`;
|
||||
- зачем нужны тех.колонки `event_ts`, `_load_ts`, `_load_id`;
|
||||
- чем слой STG отличается от итоговых витрин (DDS/DM) с точки зрения моделирования.
|
||||
3. Выполните `make ddl-gp`, затем зайдите в Greenplum (`make gp-psql`) и проверьте наличие схемы и таблиц:
|
||||
- `\dn` и `\dt stg.*`
|
||||
- `SELECT * FROM stg.bookings LIMIT 5;` (после запуска соответствующего DAG).
|
||||
|
||||
### 1.3. Как генерируются учебные данные bookings
|
||||
|
||||
1. Откройте файл `bookings/generate_next_day.sql` и ответьте себе на вопросы:
|
||||
- с какой даты начинается генерация данных (посмотрите на GUC `bookings.start_date` и переменную `v_start_cfg`);
|
||||
- сколько дней генерируется при первой установке (переменная `bookings.init_days`);
|
||||
- что происходит, если таблица `bookings.bookings` уже не пустая.
|
||||
2. В демобазе (`make bookings-psql`) выполните:
|
||||
- `SELECT min(book_date), max(book_date) FROM bookings.bookings;`
|
||||
- затем запустите `make bookings-generate-day` и повторите запрос — как изменился максимальный день?
|
||||
3. Откройте `sql/src/bookings_generate_day_if_missing.sql` и обратите внимание, что:
|
||||
- логическая дата запуска DAG (`{{ ds }}`) не влияет на выбор дня генерации;
|
||||
- скрипт всегда смотрит на `max(book_date)` и добавляет **следующий** день (или несколько стартовых дней, если база пуста).
|
||||
4. Сделайте вывод: генератор всегда «шагает» по датам вперёд от максимальной даты, поэтому:
|
||||
- при `make bookings-init` вы получаете готовые данные из seed-дампа (при `make bookings-generate` генератор создаст `BOOKINGS_INIT_DAYS` дней начиная с `BOOKINGS_START_DATE`);
|
||||
- при последующих вызовах (`make bookings-generate-day` или DAG) добавляется ровно один новый день.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. DAG bookings_to_gp_stage (заготовка заданий)
|
||||
|
||||
Этот DAG показывает путь данных от демо‑БД bookings в Postgres до сырого слоя STG в Greenplum.
|
||||
Сейчас он уже реализован как учебный пример, а в будущем вокруг него появятся отдельные задания по моделированию DWH.
|
||||
|
||||
### 2.1. Что есть сейчас
|
||||
|
||||
1. Откройте `airflow/dags/bookings_to_gp_stage.py`.
|
||||
2. Найдите в коде ссылки на SQL‑файлы:
|
||||
- `sql/src/bookings_generate_day_if_missing.sql`
|
||||
- `sql/stg/bookings_load.sql`
|
||||
- `sql/stg/bookings_dq.sql`
|
||||
3. Соотнесите шаги DAG с документом `docs/bookings_to_gp_stage.md`:
|
||||
- генерация учебного дня в `bookings.bookings`;
|
||||
- загрузка инкремента в `stg.bookings`;
|
||||
- проверка количества строк между источником и STG.
|
||||
4. Обратите внимание, как в DAG используется логическая дата запуска:
|
||||
- `{{ run_id }}` используется как `_load_id` — метка загрузки в таблице `stg.bookings` для конкретного запуска;
|
||||
- сами даты данных (какие дни есть в `bookings.bookings`) определяются генератором по `max(book_date)`, а не по `ds`.
|
||||
|
||||
На этом этапе достаточно понять общую цепочку. Детальные задания по переработке модели данных и построению ODS/DDS/DM слоёв будут добавлены позже.
|
||||
|
||||
### 2.2. Идеи для будущих заданий (черновик)
|
||||
|
||||
> Ниже — набросок задач, к которым мы вернёмся, когда базовые темы по Airflow будут освоены.
|
||||
|
||||
Планируемые направления:
|
||||
|
||||
- Спроектировать модель данных для основных сущностей демобазы bookings (рейсы, билеты, перелёты) в слоях ODS/DDS/DM.
|
||||
- Реализовать слой ODS поверх STG, аккуратно работая с временными атрибутами и ключами.
|
||||
- Построить витрины (DM) для типичных аналитических вопросов: загрузка рейсов, выручка по направлениям, динамика бронирований.
|
||||
- Добавить DAG’и, которые используют `stg.bookings` как источник и строят следующие слои DWH.
|
||||
- Расширить проверки качества данных для потоков bookings → STG → витрины.
|
||||
|
||||
Когда будете готовы к этим темам, вернитесь к этому разделу — он станет основой для следующего «модуля» лабораторных заданий.
|
||||
@@ -1,118 +0,0 @@
|
||||
# Унификация нейминга служебных полей в STG
|
||||
|
||||
## Контекст
|
||||
|
||||
В STG-слое используются legacy-имена служебных полей (`batch_id`, `load_dttm`, `src_created_at_ts`), а начиная с ODS — каноничные (`_load_id`, `_load_ts`, `event_ts`). Студент видит разные имена для одного понятия. Цель — привести STG к канону, убрав расхождение.
|
||||
|
||||
> **Breaking change (dev-only).** Это ломающее переименование колонок. Миграционный шаг (ALTER TABLE … RENAME COLUMN) не предусмотрен. DDL-файлы используют `CREATE TABLE IF NOT EXISTS`, поэтому сами по себе они не пересоздадут существующие таблицы с новыми именами колонок. План предполагает заранее пересозданную среду (например, `make down && make up`) или ручной `DROP TABLE` / `DROP SCHEMA` перед `make ddl-gp`. Обратная совместимость не обеспечивается.
|
||||
|
||||
## Маппинг
|
||||
|
||||
| Legacy (STG сейчас) | Канон (ODS/DDS/DM) |
|
||||
|---|---|
|
||||
| `batch_id` | `_load_id` |
|
||||
| `load_dttm` | `_load_ts` |
|
||||
| `src_created_at_ts` | `event_ts` |
|
||||
|
||||
### Оговорка про `event_ts` в snapshot-справочниках
|
||||
|
||||
В транзакционных STG-таблицах (bookings, tickets, flights, segments, boarding_passes) поле `src_created_at_ts` действительно хранит время события из источника — переименование в `event_ts` семантически точно.
|
||||
|
||||
В snapshot-справочниках (airports, airplanes, routes, seats) это поле заполняется `now()` при загрузке, т.е. по факту это ещё одно load-time, а не время события. Тем не менее мы сохраняем единое имя `event_ts` как **учебное упрощение** — ради консистентной структуры STG-таблиц. Это зафиксировано как осознанный trade-off: единообразие важнее семантической точности в справочниках. В `naming_conventions.md` нужно добавить соответствующую оговорку (раздел 4, «Time Rule»).
|
||||
|
||||
## Что НЕ переименовываем
|
||||
|
||||
- PL/pgSQL переменная `v_batch_id` — это локальная переменная, не колонка
|
||||
- Python-функция `_resolve_stg_batch_id`, переменная `stg_batch_id`, task_id `resolve_stg_batch_id` — это Python/Airflow-идентификаторы
|
||||
- XCom-ключи, ссылающиеся на task_id
|
||||
|
||||
## Порядок выполнения
|
||||
|
||||
### Шаг 1: STG DDL (9 файлов)
|
||||
|
||||
`sql/stg/{bookings,tickets,flights,segments,airports,airplanes,routes,seats,boarding_passes}_ddl.sql`
|
||||
|
||||
В каждом: `batch_id` → `_load_id`, `load_dttm` → `_load_ts`, `src_created_at_ts` → `event_ts`.
|
||||
|
||||
### Шаг 2: STG Load (9 файлов)
|
||||
|
||||
`sql/stg/{bookings,tickets,flights,segments,airports,airplanes,routes,seats,boarding_passes}_load.sql`
|
||||
|
||||
INSERT-списки, SELECT, WHERE, комментарии — те же 3 замены.
|
||||
|
||||
### Шаг 3: STG DQ (9 файлов)
|
||||
|
||||
`sql/stg/{bookings,tickets,flights,segments,airports,airplanes,routes,seats,boarding_passes}_dq.sql`
|
||||
|
||||
WHERE-условия (`batch_id = v_batch_id` → `_load_id = v_batch_id`), RAISE-сообщения, комментарии.
|
||||
|
||||
### Шаг 4: ODS Load (9 файлов)
|
||||
|
||||
Два подтипа — обрабатывать по-разному.
|
||||
|
||||
#### 4a: Транзакционные таблицы (5 файлов)
|
||||
|
||||
`sql/ods/{bookings,tickets,flights,segments,boarding_passes}_load.sql`
|
||||
|
||||
SELECT из STG: `s.batch_id` → `s._load_id`, `s.load_dttm` → `s._load_ts`, `s.src_created_at_ts` → `s.event_ts`. Убрать лишние алиасы (`s.src_created_at_ts AS event_ts` → просто `s.event_ts`).
|
||||
|
||||
#### 4b: Snapshot-справочники (4 файла)
|
||||
|
||||
`sql/ods/{airports,airplanes,routes,seats}_load.sql`
|
||||
|
||||
Здесь `event_ts` отсутствует в целевой ODS-таблице — менять только ссылки на STG-колонки: `s.batch_id` → `s._load_id`, `s.load_dttm` → `s._load_ts`, `s.src_created_at_ts` → `s.event_ts` (только в ORDER BY / WHERE, где они читают из STG). ODS-колонка `_load_ts` по-прежнему заполняется через `now()`, это не меняется.
|
||||
|
||||
### Шаг 5: ODS DQ (9 файлов)
|
||||
|
||||
`sql/ods/{bookings,tickets,flights,segments,airports,airplanes,routes,seats,boarding_passes}_dq.sql`
|
||||
|
||||
`WHERE batch_id =` → `WHERE _load_id =`, RAISE-сообщения.
|
||||
|
||||
### Шаг 6: DAG-файлы (2 файла)
|
||||
|
||||
- `airflow/dags/bookings_to_gp_stage.py` — комментарий про `batch_id`
|
||||
- `airflow/dags/bookings_to_gp_ods.py` — встроенный SQL-запрос резолвера: все `batch_id` как колонка → `_load_id`, `load_dttm` → `_load_ts`. Python-имена не трогаем.
|
||||
|
||||
### Шаг 7: Тесты (3 файла)
|
||||
|
||||
- `tests/test_ods_snapshot_integration.py` — inline DDL и INSERT в тестах
|
||||
- `tests/test_dags_smoke.py` — комментарии
|
||||
- `tests/test_ods_sql_contract.py` — docstring
|
||||
|
||||
### Шаг 8: Документация (~15 файлов)
|
||||
|
||||
- `docs/internal/naming_conventions.md` — убрать legacy-исключение (секция 5/STG), убрать переходный маппинг (секция 6), добавить оговорку про `event_ts` в snapshot-справочниках (секция 4)
|
||||
- `docs/internal/db_schema.md` — описания STG-полей
|
||||
- `docs/internal/bookings_stg_design.md` — дизайн STG
|
||||
- `docs/internal/bookings_ods_design.md` — маппинг STG→ODS, SQL-примеры
|
||||
- `docs/internal/qa-plan.md` — SQL-запросы проверок
|
||||
- `docs/internal/architecture_review.md` — архитектурные заметки
|
||||
- `docs/internal/bookings_stg_code_review.md` — код-ревью
|
||||
- `docs/bookings_to_gp_stage.md` — описание STG DAG, примеры полей
|
||||
- `docs/bookings_to_gp_ods.md` — описание ODS DAG
|
||||
- `docs/dag_execution_order.md` — порядок выполнения DAG
|
||||
- `educational-tasks.md` — учебные задания
|
||||
- `README.md` — SQL-примеры в README
|
||||
- `TESTING.md` — чек-лист тестирования
|
||||
|
||||
### Шаг 9: Верификация
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Проверить SQL и Python — не должно быть колонок batch_id
|
||||
# (допустимы только: v_batch_id, stg_batch_id, resolve_stg_batch_id)
|
||||
grep -rn 'batch_id' sql/stg/ sql/ods/ airflow/dags/ tests/ --include='*.sql' --include='*.py'
|
||||
|
||||
# 2. Ноль совпадений по старым именам в коде
|
||||
grep -rn 'load_dttm' sql/ airflow/dags/ tests/ --include='*.sql' --include='*.py'
|
||||
grep -rn 'src_created_at_ts' sql/ airflow/dags/ tests/ --include='*.sql' --include='*.py'
|
||||
|
||||
# 3. Проверить документацию — не должно быть старых имён как актуальных
|
||||
# (допустимы упоминания в историческом контексте)
|
||||
grep -rn 'batch_id\|load_dttm\|src_created_at_ts' docs/ educational-tasks.md README.md TESTING.md
|
||||
|
||||
# 4. Тесты и линтер
|
||||
make test
|
||||
make fmt && make lint
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Итого: ~55 файлов, ~3 механические замены в каждом
|
||||
@@ -1,88 +0,0 @@
|
||||
# План: выравнивание качества документации ETL DAG'ов
|
||||
|
||||
## Контекст
|
||||
|
||||
Документ `bookings_to_gp_stage.md` — эталон: пошаговый разбор задач, ASCII-граф,
|
||||
ссылки на SQL-файлы, описание edge cases. Три остальных документа
|
||||
(`_ods`, `_dds`, `_dm`) значительно беднее. Цель — подтянуть их до того же уровня.
|
||||
|
||||
## Единый шаблон секций (целевая структура)
|
||||
|
||||
Каждый документ должен содержать:
|
||||
|
||||
1. **Заголовок + вводный абзац** (что за DAG, какой слой, зачем)
|
||||
2. **Что делает DAG** (буллеты, краткое описание)
|
||||
3. **Что должно быть готово** (prerequisites)
|
||||
4. **Как запустить** (UI + опциональные параметры)
|
||||
5. **Граф зависимостей** (ASCII-диаграмма, не буллет-лист)
|
||||
6. **Как это работает внутри (по шагам)** ← ГЛАВНОЕ ДОБАВЛЕНИЕ
|
||||
- Пронумерованные шаги: task_id → SQL-файл → что делает → паттерн (SCD1/SCD2/rebuild/HWM)
|
||||
- Учебные пояснения к нетривиальным паттернам
|
||||
7. **Как проверить результат** (SQL-запросы)
|
||||
8. **Типичные ошибки** (уже есть, оставляем)
|
||||
|
||||
## Что именно добавить/исправить в каждом документе
|
||||
|
||||
### A. `bookings_to_gp_ods.md`
|
||||
|
||||
**Текущее состояние:** 95 строк, нет пошагового разбора, нет ASCII-графа, нет SQL-путей.
|
||||
|
||||
| # | Что сделать | Детали |
|
||||
|---|-------------|--------|
|
||||
| A1 | ASCII-граф зависимостей | Заменить буллет-лист на диаграмму (как в stage). Показать параллельные ветки airports/airplanes, схождение на routes/seats, цепочку flights→segments→boarding_passes |
|
||||
| A2 | Секция "Как это работает внутри" | 10 шагов: resolve_stg_batch_id (Python, INTERSECT-логика), затем 9 пар load→dq с указанием SQL-файлов |
|
||||
| A3 | Пояснить паттерн SCD1 UPSERT | Кратко: TEMP TABLE → UPDATE (IS DISTINCT FROM) → INSERT. Одного абзаца достаточно, потом ссылка "паттерн одинаков для всех 9 таблиц" |
|
||||
| A4 | Описать разницу snapshot vs HWM | Snapshot-справочники фильтруются по `stg_batch_id`; транзакционные таблицы — по HWM (`_load_ts`). Объяснить почему (чтобы не терять инкременты при повторных запусках STG) |
|
||||
| A5 | Edge case: пустой батч | Для инкрементальных таблиц допустим; для snapshot — нет |
|
||||
|
||||
**Ожидаемый объём:** ~140–160 строк.
|
||||
|
||||
### B. `bookings_to_gp_dds.md`
|
||||
|
||||
**Текущее состояние:** 73 строки — самый бедный документ. Нет пошаговости, нет ASCII-графа, SCD2 не объяснён.
|
||||
|
||||
| # | Что сделать | Детали |
|
||||
|---|-------------|--------|
|
||||
| B1 | ASCII-граф зависимостей | calendar → параллельно 4 SCD1-измерения + dim_routes (после airports+airplanes) → fact (после всех dims) → summary |
|
||||
| B2 | Секция "Как это работает внутри" | 8 шагов: calendar (rebuild), 4×SCD1-измерения, dim_routes (SCD2), fact_flight_sales, summary |
|
||||
| B3 | Объяснить SCD2 для dim_routes | Учебный блок: hashdiff (MD5), закрытие старых версий, вставка новых, point-in-time valid_from. Это ключевой паттерн DDS — заслуживает 10–15 строк |
|
||||
| B4 | Объяснить Phase 3 (денормализация) | Обновление SCD1-атрибутов (города, модель) во ВСЕХ версиях dim_routes. Зачем: чтобы не хранить устаревшие названия городов |
|
||||
| B5 | Объяснить late-arriving dimensions | LEFT JOIN в fact_flight_sales: факт может прийти раньше справочника. 3–5 строк |
|
||||
| B6 | Объяснить point-in-time join | Как факт привязывается к правильной версии SCD2-маршрута по дате рейса |
|
||||
| B7 | Edge case: генерация SK | MAX() + ROW_NUMBER() безопасна только при concurrency=1 |
|
||||
|
||||
**Ожидаемый объём:** ~160–180 строк.
|
||||
|
||||
### C. `bookings_to_gp_dm.md`
|
||||
|
||||
**Текущее состояние:** 80 строк. ASCII-граф есть (хорошо!), описание стратегий загрузки есть (хорошо!), но нет пошагового разбора с SQL-файлами.
|
||||
|
||||
| # | Что сделать | Детали |
|
||||
|---|-------------|--------|
|
||||
| C1 | Секция "Как это работает внутри" | 5 шагов (по одному на витрину) + start_dm + finish_dm_summary. Для каждой витрины: task_id → SQL-файл → паттерн → зерно (grain) |
|
||||
| C2 | Расширить описание sales_report | HWM-паттерн: какие даты пересчитываются, NULLIF-guard для boarding_rate, автоматическая "догонка" при первичной загрузке |
|
||||
| C3 | Расширить описание route_performance | Почему Full Rebuild: AO Column (нет UPDATE/DELETE), таблица маленькая. 3-шаговый паттерн: TRUNCATE → агрегация по route_bk → JOIN с текущей версией SCD2 |
|
||||
| C4 | Добавить grain для каждой витрины | sales_report: (flight_date, departure_airport_sk, arrival_airport_sk, tariff_sk); route_performance: route_bk; и т.д. |
|
||||
| C5 | Добавить SQL-пути к задачам | Сейчас нигде не указаны пути к SQL-файлам |
|
||||
|
||||
**Ожидаемый объём:** ~140–160 строк.
|
||||
|
||||
### D. Мелкие правки в `bookings_to_gp_stage.md` (опционально)
|
||||
|
||||
| # | Что сделать | Детали |
|
||||
|---|-------------|--------|
|
||||
| D1 | Убедиться в консистентности шаблона | Если в ходе работы над ODS/DDS/DM выработается чуть лучшая структура — привести stage к тому же формату (только структурные правки, контент не менять) |
|
||||
|
||||
## Порядок работы
|
||||
|
||||
1. **ODS** (средняя сложность, знакомый паттерн SCD1)
|
||||
2. **DDS** (наибольшая учебная ценность — SCD2, late-arriving dims)
|
||||
3. **DM** (наименьший объём правок — ASCII-граф уже есть)
|
||||
4. **Stage** — только если нужна косметика для консистентности
|
||||
|
||||
## Принципы
|
||||
|
||||
- Не раздувать: целевой объём каждого документа — 140–180 строк (stage = 157).
|
||||
- Учебная ценность > полнота: объяснять «почему», а не перечислять все колонки.
|
||||
- SQL-пути обязательны — это главный навигационный инструмент для студента.
|
||||
- Один паттерн объясняем один раз подробно, дальше ссылаемся: "паттерн аналогичен X".
|
||||
@@ -1,503 +0,0 @@
|
||||
# Plan: Перенос STG в эталон, ODS airplanes+seats — студенту
|
||||
|
||||
> Версия: 4 (после третьего ревью ChatGPT 5.4)
|
||||
> Дата: 2026-03-11
|
||||
|
||||
> **Статус выполнения (2026-03-12):**
|
||||
> - Секция «Сейчас (на chore/bookings-etl)» — ✅ выполнена (п.1, п.6, п.7, п.9)
|
||||
> - Секция «Этап 3 (валидационный DAG)» — ✅ выполнена (см. `docs/archive/2026-03-12_validation-dag.md`)
|
||||
> - Секция «Этап 4 (подготовка main + solution)» — ⬜ не выполнена.
|
||||
> Детальные спецификации кода (п.2–5) и документации (п.8, п.10–11) остаются
|
||||
> актуальным справочником. Порядок выполнения и стратегия веток —
|
||||
> в новом плане `docs/plans/2026-03-12_main-solution-split.md`.
|
||||
|
||||
## Контекст и мотивация
|
||||
|
||||
### Обнаруженная проблема
|
||||
|
||||
При подготовке к Этапу 4 (раскладка по веткам main / solution) обнаружен **конфликт
|
||||
между текущим дизайном БД** (`docs/design/db_schema.md`, `docs/design/bookings_dds_design.md`)
|
||||
**и планом курсового задания** (`docs/design/assignment_design.md`).
|
||||
|
||||
Суть конфликта: эталонный пайплайн (который должен работать «из коробки» на main-ветке
|
||||
для студента) **неработоспособен**, если студент ещё не реализовал ни одного задания.
|
||||
Три DDS-измерения (`dim_routes`, `dim_passengers`, `dim_airplanes`) отнесены к заданию
|
||||
студента, но эталонная фактовая таблица `fact_flight_sales` зависит от них через
|
||||
цепочку LEFT JOIN. Без этих измерений факт загружается с массовыми NULL в ключевых FK,
|
||||
а DQ-проверки блокируют pipeline. Эталонные витрины (`sales_report`, `airport_traffic`)
|
||||
становятся бесполезными.
|
||||
|
||||
Проблема усугубляется архитектурой batch resolver ODS DAG и тестовыми контрактами,
|
||||
которые требуют данных во **всех** snapshot-таблицах STG.
|
||||
|
||||
Ниже — детальный разбор и выбранное решение.
|
||||
|
||||
### Фактовая таблица: зависимость от студенческих измерений
|
||||
|
||||
`fact_flight_sales` зависит от **всех 7 измерений** DDS,
|
||||
включая 3 студенческих: `dim_routes`, `dim_passengers`, `dim_airplanes`.
|
||||
|
||||
Критическая цепочка: аэропорты в факте разрешаются **через `dim_routes`**:
|
||||
|
||||
```
|
||||
flt.route_no → dim_routes.route_bk → rte.departure_airport → dim_airports.airport_bk → airport_sk
|
||||
```
|
||||
|
||||
Если `dim_routes` пуст (студент ещё не реализовал), то **NULL** получают не только
|
||||
`route_sk`, но и оба `airport_sk` и `airplane_sk`. Эталонная витрина `sales_report`
|
||||
становится бесполезной.
|
||||
|
||||
Причина: `ods.flights` содержит только `route_no`, но не `departure_airport` /
|
||||
`arrival_airport` / `aircraft_code`. Эти поля доступны только через таблицу `routes`.
|
||||
|
||||
### Почему нельзя просто использовать DDL-заглушки
|
||||
|
||||
Если `dim_routes` — пустая заглушка, все LEFT JOIN через неё возвращают NULL.
|
||||
Факт загружается, но:
|
||||
|
||||
- `departure_airport_sk = NULL` → `sales_report` не может группировать по аэропортам
|
||||
- `arrival_airport_sk = NULL` → `airport_traffic` не может считать трафик
|
||||
- UPDATE факта **не перезаписывает SK** (by design, строка 4-5 load-скрипта) →
|
||||
NULL-и остаются навсегда до TRUNCATE + перезагрузки
|
||||
|
||||
### Дополнительные архитектурные ограничения (из ревью)
|
||||
|
||||
1. **Fact DQ блокирует загрузку** (`fact_flight_sales_dq.sql`):
|
||||
- Строка 71: `passenger_sk IS NULL` → **hard fail** (100% NULL → exception)
|
||||
- Строка 98: `route_sk / airplane_sk IS NULL` → при >1% строк → **exception**
|
||||
- На main с пустыми студенческими dims — 100% NULL → pipeline падает
|
||||
|
||||
2. **Batch resolver ODS DAG** (`bookings_to_gp_ods.py:59-77`):
|
||||
- `INTERSECT` по `stg.airports`, `stg.airplanes`, `stg.routes`, `stg.seats`
|
||||
- Если **любая** STG-таблица пуста — общего batch нет → весь ODS pipeline падает
|
||||
- Контракт зафиксирован тестом `test_ods_sql_contract.py:30`
|
||||
|
||||
### Выбранное решение
|
||||
|
||||
**Весь STG-слой — эталонный** (все 9 таблиц загружаются reference-кодом).
|
||||
Это гарантирует:
|
||||
- Batch resolver всегда находит согласованный batch (все 4 snapshot-таблицы заполнены)
|
||||
- DAG-зависимости и smoke-тесты STG не требуют изменений
|
||||
- Никакого расхождения batch-контракта между main и solution
|
||||
|
||||
**ODS: `airplanes` + `seats` остаются заданием студента** (TRUNCATE+INSERT практика).
|
||||
|
||||
**DDS: `dim_airplanes`, `dim_passengers`, `dim_routes`** — задание студента (DDL-заглушки).
|
||||
|
||||
**Fact lookup**: аэропорты через `ods.routes` (эталон); `airplane_sk` остаётся
|
||||
point-in-time через `dim_routes` (NULL на main — допустимо).
|
||||
|
||||
**Fact DQ**: на main ослабить проверки студенческих SK.
|
||||
|
||||
### Что теряет студент (и почему это приемлемо)
|
||||
|
||||
| Потеря | Компенсация |
|
||||
|--------|-------------|
|
||||
| STG-практика (PXF external tables) | Изучает эталонный STG-код; отдельный PXF-практикум в бэклоге (`assignment_design.md`, раздел 6) |
|
||||
| `ods.routes` (TRUNCATE+INSERT) | Остаются `ods.airplanes` + `ods.seats` — тот же паттерн |
|
||||
|
||||
Ключевые элементы задания **сохранены**:
|
||||
- ODS: 2 таблицы (airplanes, seats) — практика TRUNCATE+INSERT
|
||||
- DDS: `dim_airplanes` (SCD1), `dim_passengers` (SCD1), **`dim_routes` (SCD2)** — ключевой вызов
|
||||
- DM: 4 витрины разной сложности (от простой к сложной)
|
||||
|
||||
### Пересчёт факта после реализации студентом
|
||||
|
||||
После реализации всех измерений студенту нужно:
|
||||
1. Запустить загрузку DDS-измерений (dim_airplanes, dim_passengers, dim_routes)
|
||||
2. `TRUNCATE dds.fact_flight_sales;`
|
||||
3. Перезапустить загрузку факта → теперь все SK заполнены
|
||||
4. Перезапустить DM-витрины
|
||||
|
||||
Это стандартная практика при late-arriving dimensions и хорошая обучающая точка.
|
||||
|
||||
### airport_traffic — студенческое задание
|
||||
|
||||
`airport_traffic` архитектурно не зависит от студенческих dims (использует только
|
||||
`calendar_sk`, `departure_airport_sk`, `arrival_airport_sk`). Но это **не значит**,
|
||||
что витрина готова: SQL витрины пишет студент. Данные в факте есть (эталон),
|
||||
студент пишет агрегирующий SQL. Статус: **задание студента** (как и остальные 3 DM).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Матрица зависимостей DM-витрин
|
||||
|
||||
| DM витрина | calendar | airports | tariffs | routes | passengers | airplanes | Работает без студ. dims? |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| `sales_report` (эталон) | + | + | + | — | — | — | **ДА** |
|
||||
| `airport_traffic` (студент) | + | + | — | — | — | — | Данные есть, SQL пишет студент |
|
||||
| `route_performance` (студент) | + | — | — | **+** | — | — | Нет |
|
||||
| `monthly_overview` (студент) | + | — | — | **+** | **+** | **+** | Нет |
|
||||
| `passenger_loyalty` (студент) | + | — | + | **+** | **+** | — | Нет |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Изменения (код)
|
||||
|
||||
### 1. `sql/dds/fact_flight_sales_load.sql` — lookup аэропортов через ods.routes
|
||||
|
||||
**Ветка:** chore/bookings-etl (сейчас) + main (Этап 4)
|
||||
|
||||
**Текущее состояние** (строки 51-62):
|
||||
```sql
|
||||
LEFT JOIN dds.dim_routes AS rte
|
||||
ON rte.route_bk = flt.route_no
|
||||
AND flt.scheduled_departure::DATE >= rte.valid_from
|
||||
AND (rte.valid_to IS NULL OR flt.scheduled_departure::DATE < rte.valid_to)
|
||||
...
|
||||
LEFT JOIN dds.dim_airports AS dep
|
||||
ON dep.airport_bk = rte.departure_airport -- через dim_routes!
|
||||
LEFT JOIN dds.dim_airports AS arr
|
||||
ON arr.airport_bk = rte.arrival_airport -- через dim_routes!
|
||||
LEFT JOIN dds.dim_airplanes AS ap
|
||||
ON ap.airplane_bk = rte.airplane_code -- через dim_routes!
|
||||
```
|
||||
|
||||
**После изменения:**
|
||||
```sql
|
||||
-- Учебный комментарий: Airport lookup через ods.routes (эталонный справочник),
|
||||
-- а не через dds.dim_routes (студенческое задание SCD2).
|
||||
-- Это архитектурное решение: эталонный пайплайн работает независимо от студенческого кода.
|
||||
-- ROW_NUMBER по validity DESC: выбираем актуальную версию расписания маршрута.
|
||||
-- Аэропорты вылета/прилёта одинаковы во всех версиях одного route_no.
|
||||
LEFT JOIN (
|
||||
SELECT route_no, departure_airport, arrival_airport
|
||||
FROM (
|
||||
SELECT route_no, departure_airport, arrival_airport,
|
||||
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY route_no ORDER BY validity DESC) AS rn
|
||||
FROM ods.routes
|
||||
) ranked
|
||||
WHERE rn = 1
|
||||
) AS ods_rte ON ods_rte.route_no = flt.route_no
|
||||
LEFT JOIN dds.dim_routes AS rte
|
||||
ON rte.route_bk = flt.route_no
|
||||
AND flt.scheduled_departure::DATE >= rte.valid_from
|
||||
AND (rte.valid_to IS NULL OR flt.scheduled_departure::DATE < rte.valid_to)
|
||||
...
|
||||
LEFT JOIN dds.dim_airports AS dep
|
||||
ON dep.airport_bk = ods_rte.departure_airport -- через ods.routes (эталон)
|
||||
LEFT JOIN dds.dim_airports AS arr
|
||||
ON arr.airport_bk = ods_rte.arrival_airport -- через ods.routes (эталон)
|
||||
LEFT JOIN dds.dim_airplanes AS ap
|
||||
ON ap.airplane_bk = rte.airplane_code -- через dim_routes (point-in-time, как прежде)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Почему аэропорты через ods.routes, а airplane через dim_routes:**
|
||||
|
||||
- **Аэропорты**: `departure_airport` и `arrival_airport` одинаковы во всех версиях
|
||||
одного `route_no` (маршрут SVO→LED всегда SVO→LED). Безопасно брать из ODS.
|
||||
Это даёт эталонным витринам (`sales_report`, `airport_traffic`) корректные `airport_sk`
|
||||
даже без студенческого `dim_routes`.
|
||||
|
||||
- **Самолёт**: `airplane_code` теоретически может отличаться между версиями маршрута.
|
||||
Текущий контракт DDS (`bookings_dds_design.md:499`) фиксирует, что `airplane_sk`
|
||||
приходит из **той же point-in-time версии** маршрута, что и `route_sk`.
|
||||
Менять эту семантику — изменение модели данных, а не стабилизация.
|
||||
На main `airplane_sk` будет NULL (dim_routes — заглушка). Это допустимо:
|
||||
ни `sales_report`, ни `airport_traffic` не используют `airplane_sk`.
|
||||
|
||||
### 2. `sql/dds/fact_flight_sales_dq.sql` — ослабить проверки студенческих SK (только main)
|
||||
|
||||
**Ветка:** только main (Этап 4). На solution-ветке полные проверки сохраняются.
|
||||
|
||||
Изменения:
|
||||
|
||||
- **Строки 65-75** (`passenger_sk IS NULL`): заменить `RAISE EXCEPTION` на `RAISE NOTICE`.
|
||||
На main `dim_passengers` — заглушка, 100% строк будут с `passenger_sk IS NULL`.
|
||||
Любой порог (даже >1%) даст exception. **Только логирование, без блокировки.**
|
||||
|
||||
- **Строки 89-108** (route-related FK): разделить на два блока:
|
||||
|
||||
**Блок A — эталонные FK (проверка с порогом 1%, как calendar_sk):**
|
||||
```sql
|
||||
-- departure_airport_sk и arrival_airport_sk заполняются через ods.routes (эталон).
|
||||
-- NULL здесь — аномалия данных (пропущен маршрут в ODS), а не отсутствие студенческого кода.
|
||||
-- Порог 1% — защита от единичных аномалий источника (аналогично calendar_sk).
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_null_airport
|
||||
FROM dds.fact_flight_sales
|
||||
WHERE departure_airport_sk IS NULL OR arrival_airport_sk IS NULL;
|
||||
|
||||
IF v_null_airport > 0 THEN
|
||||
IF v_null_airport * 100.0 / NULLIF(v_row_count, 0) > 1.0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'DQ FAILED: NULL airport_sk: % (>1%%)', v_null_airport;
|
||||
ELSE
|
||||
RAISE NOTICE 'DQ WARNING: NULL airport_sk: % (<=1%%, допустимо)', v_null_airport;
|
||||
END IF;
|
||||
END IF;
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Блок B — студенческие FK (только логирование, RAISE NOTICE):**
|
||||
```sql
|
||||
-- route_sk и airplane_sk будут NULL, пока студент не реализует dim_routes.
|
||||
-- Не блокируем pipeline.
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_null_student
|
||||
FROM dds.fact_flight_sales
|
||||
WHERE route_sk IS NULL OR airplane_sk IS NULL;
|
||||
|
||||
IF v_null_student > 0 THEN
|
||||
RAISE NOTICE 'DQ INFO: студенческие SK (route/airplane) NULL: %. '
|
||||
'После реализации dim_routes: TRUNCATE fact → перезагрузка.',
|
||||
v_null_student;
|
||||
END IF;
|
||||
```
|
||||
|
||||
Итоговое правило на main:
|
||||
- `departure_airport_sk`, `arrival_airport_sk` — **проверка с порогом 1%** (эталон, через ods.routes; >1% → EXCEPTION, <=1% → NOTICE)
|
||||
- `passenger_sk`, `route_sk`, `airplane_sk` — **только RAISE NOTICE** (студенческие заглушки, 100% NULL допустимо)
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- Учебный комментарий: route_sk, airplane_sk и passenger_sk будут NULL,
|
||||
-- пока вы не реализуете соответствующие DDS-измерения.
|
||||
-- После реализации: TRUNCATE dds.fact_flight_sales → перезагрузка → все SK заполнены.
|
||||
-- Полную версию DQ (с блокировкой) см. в ветке solution.
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. ODS Routes DQ: убрать RI-проверку airplane_code (только main)
|
||||
|
||||
**Ветка:** только main (Этап 4). На solution-ветке полные проверки сохраняются.
|
||||
|
||||
> **Почему только ODS, не STG?** Весь STG — эталон, `stg.airplanes` всегда заполнен,
|
||||
> `stg/routes_dq.sql` RI-проверка к `stg.airplanes` проходит штатно. Менять STG не нужно.
|
||||
> На уровне ODS `ods.airplanes` — студенческая заглушка (пустая), поэтому
|
||||
> `ods/routes_dq.sql` RI-проверка к `ods.airplanes` упадёт.
|
||||
|
||||
**Файл:**
|
||||
- `sql/ods/routes_dq.sql` — удалить блок строк 143-156 (RI к `ods.airplanes`)
|
||||
|
||||
Добавить комментарий:
|
||||
```sql
|
||||
-- Учебный комментарий: проверка RI airplane_code → ods.airplanes не выполняется,
|
||||
-- т.к. таблица ods.airplanes реализуется студентом. После реализации — раскомментируйте
|
||||
-- (см. ветку solution для полной версии).
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. ODS DAG-зависимость: убрать airplanes → routes (только main)
|
||||
|
||||
**Ветка:** только main (Этап 4)
|
||||
|
||||
> **Почему только ODS, не STG?** STG DAG не меняется: `stg.airplanes` — эталон,
|
||||
> барьер `check_airplanes_dq >> load_routes_to_stg` работает штатно.
|
||||
> На уровне ODS `dq_ods_airplanes` — заглушка (`SELECT 1;`), формально проходит,
|
||||
> но зависимость вводит в заблуждение. Убираем для ясности.
|
||||
|
||||
`airflow/dags/bookings_to_gp_ods.py` (строка 266):
|
||||
```python
|
||||
# Было:
|
||||
[dq_ods_airports, dq_ods_airplanes] >> load_ods_routes
|
||||
# Стало:
|
||||
dq_ods_airports >> load_ods_routes
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5. Заглушки для студенческих файлов (только main)
|
||||
|
||||
**Ветка:** только main (Этап 4)
|
||||
|
||||
#### STG-слой: весь код остаётся (эталон), заглушки не нужны
|
||||
|
||||
Все 9 STG-таблиц загружаются эталонным кодом. Batch resolver работает без изменений.
|
||||
|
||||
#### ODS-слой: заглушки для airplanes + seats
|
||||
|
||||
| Файл | main (студент) | solution |
|
||||
|------|----------------|----------|
|
||||
| `sql/ods/airplanes_ddl.sql` | Полный DDL (таблица нужна) | Тот же |
|
||||
| `sql/ods/airplanes_load.sql` | Заглушка: `SELECT 1; -- TODO` | Полная реализация |
|
||||
| `sql/ods/airplanes_dq.sql` | Заглушка: `SELECT 1;` | Полная реализация |
|
||||
| `sql/ods/seats_ddl.sql` | Полный DDL | Тот же |
|
||||
| `sql/ods/seats_load.sql` | Заглушка | Полная реализация |
|
||||
| `sql/ods/seats_dq.sql` | Заглушка | Полная реализация |
|
||||
|
||||
#### DDS-слой: заглушки для 3 измерений
|
||||
|
||||
| Файл | main (студент) | solution |
|
||||
|------|----------------|----------|
|
||||
| `sql/dds/dim_routes_ddl.sql` | Полный DDL (нужен для LEFT JOIN) | Тот же |
|
||||
| `sql/dds/dim_routes_load.sql` | Заглушка: `SELECT 1; -- TODO: реализуйте SCD2` | Полная реализация |
|
||||
| `sql/dds/dim_routes_dq.sql` | Заглушка: `SELECT 1;` | Полная реализация |
|
||||
| `sql/dds/dim_passengers_ddl.sql` | Полный DDL | Тот же |
|
||||
| `sql/dds/dim_passengers_load.sql` | Заглушка | Полная реализация |
|
||||
| `sql/dds/dim_passengers_dq.sql` | Заглушка | Полная реализация |
|
||||
| `sql/dds/dim_airplanes_ddl.sql` | Полный DDL | Тот же |
|
||||
| `sql/dds/dim_airplanes_load.sql` | Заглушка | Полная реализация |
|
||||
| `sql/dds/dim_airplanes_dq.sql` | Заглушка | Полная реализация |
|
||||
|
||||
#### DM-слой: заглушки для 4 витрин
|
||||
|
||||
Аналогично: DDL остаётся, load/dq заменяются заглушками.
|
||||
Файлы: `airport_traffic`, `route_performance`, `monthly_overview`, `passenger_loyalty`.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Изменения (документация)
|
||||
|
||||
### 6. `docs/assignment/analyst_spec.md`
|
||||
|
||||
- **Удалить** разделы 1.1-1.3 (все STG-задания) — весь STG теперь эталон
|
||||
- **Удалить** разделы 2.3 (`ods.routes`) — routes теперь эталон
|
||||
- **Обновить** рекомендуемый порядок: начинается с ODS (airplanes, seats)
|
||||
- **Добавить** мотивационную секцию «Почему STG уже реализован»:
|
||||
- Эталонный пайплайн требует согласованного batch по всем snapshot-таблицам
|
||||
- Без данных в STG невозможна загрузка ODS и далее по цепочке
|
||||
- Студент изучает эталонный STG-код как образец
|
||||
- **Добавить** секцию «Пересчёт факта после реализации измерений»:
|
||||
- Инструкция: TRUNCATE fact + re-run после реализации всех DDS-измерений
|
||||
- Педагогическая ценность: late-arriving dimensions, dependency management
|
||||
|
||||
### 7. `docs/design/assignment_design.md`
|
||||
|
||||
- **Обновить** таблицу «Эталонные таблицы»: добавить весь STG + ods.routes
|
||||
- **Обновить** таблицу «Задание студенту»: убрать STG целиком, ODS оставить airplanes+seats
|
||||
- **Обновить** рекомендуемый порядок: начинается с ODS
|
||||
- **Обновить** структуру валидационного DAG (раздел 4): убрать `validate_stg` секцию
|
||||
|
||||
### 8. `docs/design/bookings_dds_design.md`
|
||||
|
||||
- **Строки 463, 468** (SQL-скелет факта): обновить JOIN-блок —
|
||||
`dep.airport_bk` и `arr.airport_bk` теперь через `ods_rte`, а не через `rte`;
|
||||
`ap.airplane_bk` остаётся через `rte` (point-in-time)
|
||||
- **Строка 499-501** (текстовое пояснение): обновить —
|
||||
`departure_airport_sk` и `arrival_airport_sk` берутся из `ods.routes` (эталон);
|
||||
`airplane_sk` остаётся point-in-time через `dim_routes`
|
||||
- **Строка 558** (passenger_sk = 0): убрать утверждение о нулевой толерантности —
|
||||
на main `passenger_sk` будет 100% NULL (dim_passengers — заглушка)
|
||||
- **Строка 559** (DQ текстовое описание): обновить — на main student SK
|
||||
(`passenger_sk`, `route_sk`, `airplane_sk`) не блокируют pipeline;
|
||||
`airport_sk` проверяются с порогом 1%
|
||||
- **Строка 741** (DQ SQL-пример): обновить встроенный SQL — разделить route-related
|
||||
блок на эталонный (airport_sk, порог 1%) и студенческий (route_sk, airplane_sk, NOTICE)
|
||||
|
||||
### 9. `docs/design/db_schema.md`
|
||||
|
||||
- Пометить весь STG и `ods.routes` как эталонные (не студенческие)
|
||||
- Строка 3: «Все слои реализованы» — уточнить, что на main ODS airplanes/seats,
|
||||
DDS student dims и DM student vitrines — заглушки
|
||||
- Строка 253: DQ-контракт «SQL-скрипты с RAISE EXCEPTION» — добавить оговорку,
|
||||
что на main студенческие DQ-скрипты являются заглушками
|
||||
|
||||
### 10. Тесты
|
||||
|
||||
- `tests/test_dags_smoke.py` строки 242-243:
|
||||
На main убрать assert барьера `dq_ods_airplanes → dq_ods_routes` (ODS routes
|
||||
не зависит от ODS airplanes на main). STG-барьеры (строки 123-124) **не трогаем**:
|
||||
STG целиком эталонный, барьер `check_airplanes_dq → check_routes_dq` работает.
|
||||
- `tests/test_ods_sql_contract.py` строка 6:
|
||||
На main изменить `SNAPSHOT_ENTITIES` — исключить студенческие ODS:
|
||||
```python
|
||||
# Было:
|
||||
SNAPSHOT_ENTITIES = ("airports", "airplanes", "routes", "seats")
|
||||
# Стало (main):
|
||||
SNAPSHOT_ENTITIES = ("airports", "routes")
|
||||
```
|
||||
Тесты `test_snapshot_load_scripts_use_truncate` (строка 13) и
|
||||
`test_snapshot_dq_checks_extra_keys` (строка 22) проверяют паттерны TRUNCATE+INSERT
|
||||
и `v_extra_keys_count` в SQL-файлах. Заглушки `SELECT 1;` не содержат этих паттернов →
|
||||
тесты упадут для airplanes/seats. Исключение из `SNAPSHOT_ENTITIES` решает проблему.
|
||||
Batch resolver тест (строка 30) проверяет DAG-код (не SQL-файлы) — без изменений.
|
||||
|
||||
### 11. Прочие документы
|
||||
|
||||
- `docs/design/PRD.md` — обновить чеклист (раздел 10)
|
||||
- `docs/design/bookings_ods_design.md` — комплексное обновление:
|
||||
- Строка 29, 515, 534: пометить `airplanes` и `seats` как студенческие
|
||||
(на main — заглушки; STG-уровень — эталон, ODS load/dq — студент)
|
||||
- Строки 521, 523: скорректировать общий DQ-контракт — на main `airplanes_dq.sql`
|
||||
и `seats_dq.sql` являются заглушками, а не полноценными RAISE EXCEPTION скриптами
|
||||
- Строка 620: обновить DAG-граф — routes больше не зависит от airplanes на ODS
|
||||
- Строка 634: убрать зависимость routes от airplanes в описании FK
|
||||
- `docs/bookings_to_gp_ods.md` — обновить описание
|
||||
- `docs/bookings_to_gp_dds.md`:
|
||||
- Строки 111-113: убрать гарантию отсутствия NULL SK в штатном режиме —
|
||||
на main student SK (`passenger_sk`, `route_sk`, `airplane_sk`) будут NULL
|
||||
- Строка 116: обновить DQ-семантику — student SK не блокируют (NOTICE);
|
||||
airport_sk — порог 1%
|
||||
- Строка 126: обновить описание lookup (airports через ods.routes)
|
||||
- `docs/reference/qa-plan.md`:
|
||||
- Строка 80: «ODS: все 9 таблиц не пустые» — на main `ods.airplanes` и `ods.seats`
|
||||
будут пустыми by design (студенческие заглушки). Уточнить формулировку.
|
||||
- `docs/e2e-etl-test-protocol.md` — обновить контекст
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Порядок выполнения
|
||||
|
||||
### Сейчас (на chore/bookings-etl)
|
||||
|
||||
1. **Код**: изменить `fact_flight_sales_load.sql` (lookup через ods.routes) — п.1
|
||||
2. **Документация**: обновить `analyst_spec.md` — п.6
|
||||
3. **Документация**: обновить `assignment_design.md` — п.7
|
||||
4. **Документация**: обновить `db_schema.md` — п.9
|
||||
5. **Тестирование**: `make test` + ручная проверка SQL
|
||||
6. **Коммит**
|
||||
|
||||
### Этап 3 (валидационный DAG)
|
||||
|
||||
- Проектировать с учётом DDL-заглушек
|
||||
- `validate_stg` секцию **не делать** (STG — эталон)
|
||||
- `check_dim_routes_scd2` — активный тест (мутация ODS → проверка → откат)
|
||||
|
||||
### Этап 4 (подготовка main + solution)
|
||||
|
||||
- Fact DQ: ослабить проверки student SK (main only) — п.2
|
||||
- Routes DQ: убрать airplane RI (main only) — п.3
|
||||
- DAG-зависимости: убрать airplanes → routes (main only) — п.4
|
||||
- Заглушки: ODS (airplanes, seats) + DDS (3 dims) + DM (4 vitrines) — п.5
|
||||
- Тесты: обновить smoke-тесты (main only) — п.10
|
||||
- Документация: bookings_dds_design, PRD, прочее — п.8, п.11
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Верификация
|
||||
|
||||
### После п.1 (fact_flight_sales fix)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
make test # smoke-тесты DAG
|
||||
```
|
||||
|
||||
Ручная проверка (при поднятом стенде):
|
||||
|
||||
> **Важно:** UPDATE факта не перезаписывает dimension SK (by design, строка 4-5).
|
||||
> Уже загруженные строки сохранят старые значения `airport_sk` (через dim_routes).
|
||||
> Для полной проверки новой логики нужен **TRUNCATE + перезагрузка**:
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
TRUNCATE dds.fact_flight_sales;
|
||||
-- Перезапустить DDS DAG (или только task load_dds_fact_flight_sales)
|
||||
|
||||
-- Проверка: airport_sk заполнены (через ods.routes), route_sk тоже (dim_routes заполнен на этой ветке)
|
||||
SELECT
|
||||
COUNT(*) AS total,
|
||||
COUNT(departure_airport_sk) AS has_dep_sk,
|
||||
COUNT(arrival_airport_sk) AS has_arr_sk,
|
||||
COUNT(route_sk) AS has_route_sk
|
||||
FROM dds.fact_flight_sales;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### После Этапа 4 (main branch)
|
||||
|
||||
1. `make up` → `make ddl-gp` → запустить STG+ODS+DDS DAG-и
|
||||
2. Проверить: `sales_report` содержит данные с корректными аэропортами
|
||||
3. Проверить: студенческие ODS/DDS-таблицы пусты (заглушки)
|
||||
4. Fact DQ проходит (student SK = NULL, но DQ не блокирует)
|
||||
5. Реализовать один студенческий dim → TRUNCATE fact → re-run → проверить SK
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Ключевые файлы
|
||||
|
||||
| Файл | Роль | Ветка |
|
||||
|------|------|-------|
|
||||
| `sql/dds/fact_flight_sales_load.sql` | Главное изменение: airport lookup через ods.routes | обе |
|
||||
| `sql/dds/fact_flight_sales_dq.sql` | Student SK: EXCEPTION → NOTICE | main only |
|
||||
| `sql/ods/routes_dq.sql` | Убрать RI airplane_code → ods.airplanes | main only |
|
||||
| `airflow/dags/bookings_to_gp_ods.py` | DAG: убрать airplanes → routes | main only |
|
||||
| `tests/test_ods_sql_contract.py` | SNAPSHOT_ENTITIES: убрать airplanes, seats | main only |
|
||||
| `tests/test_dags_smoke.py` | ODS-барьер airplanes → routes | main only |
|
||||
| `docs/assignment/analyst_spec.md` | Убрать STG-задания, убрать ods.routes | обе |
|
||||
| `docs/design/assignment_design.md` | Обновить таблицы эталон/задание | обе |
|
||||
| `docs/design/bookings_dds_design.md` | Обновить описание fact lookup | обе |
|
||||
| `docs/design/bookings_ods_design.md` | Убрать зависимость routes от airplanes | main only |
|
||||
| `docs/design/db_schema.md` | Пометить STG + ods.routes как эталон | обе |
|
||||
|
||||
> **STG не трогаем**: `sql/stg/routes_dq.sql`, `bookings_to_gp_stage.py`,
|
||||
> STG smoke-тесты — без изменений. Весь STG эталонный, зависимости работают штатно.
|
||||
@@ -1,999 +0,0 @@
|
||||
# План: Валидационный DAG `bookings_validate`
|
||||
|
||||
## Контекст и мотивация
|
||||
|
||||
### Проблема
|
||||
|
||||
Студент реализует 9 объектов (2 ODS, 3 DDS-измерения, 4 DM-витрины) и **не имеет
|
||||
автоматической обратной связи** — правильно ли работает его код. Сейчас единственный
|
||||
способ проверки — ручные SQL-запросы и визуальный контроль данных в таблицах.
|
||||
|
||||
Это приводит к типичным ошибкам, которые студент не замечает:
|
||||
|
||||
| Ошибка | Где проявляется | Когда обнаруживается |
|
||||
|--------|-----------------|----------------------|
|
||||
| NULL в PK | ODS/DDS | Только при построении витрины (неожиданные NULL в агрегатах) |
|
||||
| Дубли по BK | DDS dim_passengers | Факт раздувается, витрины считают неверно |
|
||||
| SCD2 не закрывает версии | DDS dim_routes | `valid_to` всегда NULL → point-in-time JOIN перестаёт работать |
|
||||
| «Дыры» в SCD2-интервалах | DDS dim_routes | `sales_report` теряет строки за «пустые» даты |
|
||||
| TRUNCATE+INSERT не вытащил все строки | ODS airplanes/seats | DDS-измерение неполное → NULL в факте |
|
||||
| Витрина пуста при непустом источнике | DM | Видно сразу, но причина непонятна |
|
||||
|
||||
Без валидационного DAG студент узнаёт о проблеме **через 2-3 слоя** — на этапе DM-витрин,
|
||||
где отладка многократно сложнее.
|
||||
|
||||
### Решение
|
||||
|
||||
**Отдельный DAG `bookings_validate`** — набор проверок, сгруппированных по слоям.
|
||||
Студент запускает его вручную (trigger в Airflow UI) после реализации заданий.
|
||||
Каждый таск — одна проверка, с дружелюбным сообщением об ошибке и подсказкой,
|
||||
что делать дальше.
|
||||
|
||||
### Педагогическая ценность
|
||||
|
||||
1. **Практика чтения логов Airflow** — студент учится находить ошибки в логах тасков
|
||||
2. **Инкрементальная обратная связь** — можно запускать после каждого шага, не дожидаясь
|
||||
реализации всех заданий
|
||||
3. **Паттерн DQ в пайплайне** — студент видит, как устроены production-проверки качества данных
|
||||
4. **Активный тест SCD2** — единственный способ убедиться, что SCD2-логика действительно
|
||||
работает (справочник `routes` в демо-базе статичен)
|
||||
|
||||
### Дизайн-решения
|
||||
|
||||
| Решение | Обоснование |
|
||||
|---------|-------------|
|
||||
| Отдельный DAG (не часть основного пайплайна) | Запускается по желанию, не блокирует основную загрузку |
|
||||
| `schedule=None` (ручной триггер) | Студент запускает, когда готов проверить свой код |
|
||||
| `PostgresOperator` + SQL-скрипты | Единый паттерн с основными DAG-ами |
|
||||
| SQL в `sql/validate/` | Отдельный каталог — валидация не смешивается с DQ пайплайна |
|
||||
| `DO $$ ... RAISE EXCEPTION ... $$` | Тот же паттерн, что в эталонных DQ-скриптах |
|
||||
| TaskGroup по слоям | Студент видит, на каком слое проблема |
|
||||
| Проверки «существует + не пуста» для DM | Минимально необходимо; бизнес-инварианты студент добавит сам в DQ витрин |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Структура DAG
|
||||
|
||||
```
|
||||
bookings_validate
|
||||
├── validate_ods (TaskGroup)
|
||||
│ ├── check_ods_airplanes_rowcount
|
||||
│ ├── check_ods_seats_rowcount
|
||||
│ ├── check_ods_no_dup_bk
|
||||
│ └── check_ods_no_null_pks
|
||||
├── validate_dds (TaskGroup)
|
||||
│ ├── check_dim_airplanes_exists
|
||||
│ ├── check_dim_passengers_exists
|
||||
│ ├── check_dim_passengers_no_dup_bk
|
||||
│ ├── check_dim_routes_exists
|
||||
│ ├── check_dim_routes_scd2 ← активный тест!
|
||||
│ └── check_dim_routes_no_gaps
|
||||
└── validate_dm (TaskGroup)
|
||||
├── check_airport_traffic_exists
|
||||
├── check_route_performance_exists
|
||||
├── check_monthly_overview_exists
|
||||
└── check_passenger_loyalty_exists
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Зависимости между группами
|
||||
|
||||
Нет жёстких зависимостей. Все три группы запускаются параллельно — студент может
|
||||
реализовать только ODS и увидеть зелёные чеки для `validate_ods`, пока DDS/DM ещё
|
||||
красные. Это даёт инкрементальную обратную связь.
|
||||
|
||||
Внутри каждой группы таски также параллельны (независимые проверки).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Детализация проверок
|
||||
|
||||
### ODS: `check_ods_airplanes_rowcount`
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/ods_airplanes_rowcount.sql`
|
||||
|
||||
**Логика:** ODS загружает один конкретный snapshot-батч из STG (по `_load_id`).
|
||||
STG — append-only: содержит историю всех загрузок. Поэтому сравнивать ODS
|
||||
со всей STG некорректно — нужно проверять точное множество BK для того батча,
|
||||
который ODS фактически загрузил.
|
||||
|
||||
Определяем батч: `_load_id` из `ods.airplanes` (единственный, т.к. TRUNCATE+INSERT).
|
||||
Затем проверяем, что множество BK в ODS = множество BK в STG для этого батча.
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_batch_count BIGINT;
|
||||
v_batch TEXT;
|
||||
v_ods_count BIGINT;
|
||||
v_missing_in_ods BIGINT;
|
||||
v_extra_in_ods BIGINT;
|
||||
BEGIN
|
||||
-- ODS пуста?
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_ods_count FROM ods.airplanes;
|
||||
IF v_ods_count = 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: ods.airplanes пуста. Реализуйте загрузку: sql/ods/airplanes_load.sql';
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Инвариант: ODS после TRUNCATE+INSERT содержит ровно один _load_id
|
||||
SELECT COUNT(DISTINCT _load_id) INTO v_batch_count FROM ods.airplanes;
|
||||
IF v_batch_count <> 1 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: ods.airplanes содержит % разных _load_id (ожидается 1 после TRUNCATE+INSERT). Проверьте, что load начинается с TRUNCATE.', v_batch_count;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Определяем батч, из которого загружена ODS
|
||||
SELECT DISTINCT _load_id INTO v_batch FROM ods.airplanes;
|
||||
|
||||
-- BK есть в STG-батче, но нет в ODS (потеряны при загрузке)
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_missing_in_ods
|
||||
FROM (
|
||||
SELECT DISTINCT airplane_code FROM stg.airplanes WHERE _load_id = v_batch
|
||||
) AS stg_bk
|
||||
WHERE NOT EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM ods.airplanes AS o WHERE o.airplane_code = stg_bk.airplane_code
|
||||
);
|
||||
|
||||
IF v_missing_in_ods > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: % самолётов из STG-батча (%) отсутствуют в ods.airplanes. Проверьте логику TRUNCATE+INSERT.', v_missing_in_ods, v_batch;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- BK есть в ODS, но нет в STG-батче (откуда взялись?)
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_extra_in_ods
|
||||
FROM (
|
||||
SELECT DISTINCT airplane_code FROM ods.airplanes
|
||||
) AS ods_bk
|
||||
WHERE NOT EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM stg.airplanes AS s WHERE s._load_id = v_batch AND s.airplane_code = ods_bk.airplane_code
|
||||
);
|
||||
|
||||
IF v_extra_in_ods > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: % самолётов в ods.airplanes отсутствуют в STG-батче (%). Возможно, TRUNCATE не выполнился перед INSERT.', v_extra_in_ods, v_batch;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
RAISE NOTICE 'PASSED: ods.airplanes содержит % самолётов, множество BK = STG-батч %', v_ods_count, v_batch;
|
||||
END $$;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ODS: `check_ods_seats_rowcount`
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/ods_seats_rowcount.sql`
|
||||
|
||||
Аналогичная проверка по составному ключу `(airplane_code, seat_no)` —
|
||||
точное множество BK из STG-батча (по `_load_id` из `ods.seats`).
|
||||
|
||||
### ODS: `check_ods_no_dup_bk`
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/ods_no_dup_bk.sql`
|
||||
|
||||
**Логика:** Проверить, что в ODS нет дублей по бизнес-ключу. Типичная ошибка
|
||||
студента — INSERT без предшествующего TRUNCATE, или TRUNCATE забыт при повторном
|
||||
запуске. Дубли по BK в ODS каскадно ломают DDS (лишние строки в измерениях).
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_dup_airplanes BIGINT;
|
||||
v_dup_seats BIGINT;
|
||||
BEGIN
|
||||
-- airplanes: BK = airplane_code
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_dup_airplanes
|
||||
FROM (
|
||||
SELECT airplane_code FROM ods.airplanes
|
||||
GROUP BY airplane_code HAVING COUNT(*) > 1
|
||||
) AS d;
|
||||
|
||||
IF v_dup_airplanes > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: ods.airplanes содержит % дублирующихся airplane_code. Проверьте, что load начинается с TRUNCATE.', v_dup_airplanes;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- seats: BK = (airplane_code, seat_no)
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_dup_seats
|
||||
FROM (
|
||||
SELECT airplane_code, seat_no FROM ods.seats
|
||||
GROUP BY airplane_code, seat_no HAVING COUNT(*) > 1
|
||||
) AS d;
|
||||
|
||||
IF v_dup_seats > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: ods.seats содержит % дублирующихся (airplane_code, seat_no). Проверьте, что load начинается с TRUNCATE.', v_dup_seats;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
RAISE NOTICE 'PASSED: Нет дублей по BK в ods.airplanes и ods.seats';
|
||||
END $$;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ODS: `check_ods_no_null_pks`
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/ods_no_null_pks.sql`
|
||||
|
||||
**Логика:** Проверить, что PK-поля не содержат NULL в обеих студенческих ODS-таблицах.
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_null_airplanes BIGINT;
|
||||
v_null_seats BIGINT;
|
||||
BEGIN
|
||||
-- airplanes: PK = airplane_code
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_null_airplanes
|
||||
FROM ods.airplanes WHERE airplane_code IS NULL;
|
||||
|
||||
IF v_null_airplanes > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: ods.airplanes содержит % строк с NULL в airplane_code.', v_null_airplanes;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- seats: PK = (airplane_code, seat_no)
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_null_seats
|
||||
FROM ods.seats WHERE airplane_code IS NULL OR seat_no IS NULL;
|
||||
|
||||
IF v_null_seats > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: ods.seats содержит % строк с NULL в PK (airplane_code, seat_no).', v_null_seats;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
RAISE NOTICE 'PASSED: PK не содержат NULL в ods.airplanes и ods.seats';
|
||||
END $$;
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### DDS: `check_dim_airplanes_exists`
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/dim_airplanes_exists.sql`
|
||||
|
||||
**Логика:**
|
||||
1. Таблица не пуста
|
||||
2. Нет дублей по `airplane_bk`
|
||||
3. Покрытие ODS: все `airplane_code` из `ods.airplanes` есть в `dds.dim_airplanes`
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_count BIGINT;
|
||||
v_dup BIGINT;
|
||||
v_missing BIGINT;
|
||||
BEGIN
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_count FROM dds.dim_airplanes;
|
||||
IF v_count = 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: dds.dim_airplanes пуста. Реализуйте загрузку: sql/dds/dim_airplanes_load.sql';
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
SELECT COUNT(*) - COUNT(DISTINCT airplane_bk) INTO v_dup FROM dds.dim_airplanes;
|
||||
IF v_dup > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: dds.dim_airplanes содержит % дублей по airplane_bk. Проверьте SCD1-логику (UPSERT).', v_dup;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_missing
|
||||
FROM (SELECT DISTINCT airplane_code FROM ods.airplanes) AS s
|
||||
WHERE NOT EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM dds.dim_airplanes AS d WHERE d.airplane_bk = s.airplane_code
|
||||
);
|
||||
IF v_missing > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: % самолётов из ods.airplanes отсутствуют в dds.dim_airplanes.', v_missing;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
RAISE NOTICE 'PASSED: dds.dim_airplanes содержит % строк, покрывает все BK из ODS', v_count;
|
||||
END $$;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### DDS: `check_dim_passengers_exists`
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/dim_passengers_exists.sql`
|
||||
|
||||
Аналогичная структура: не пуста + нет дублей по `passenger_id` + покрытие
|
||||
`ods.tickets` (все уникальные `passenger_id` из тикетов есть в измерении).
|
||||
|
||||
### DDS: `check_dim_passengers_no_dup_bk`
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/dim_passengers_no_dup_bk.sql`
|
||||
|
||||
Отдельная проверка дублей `passenger_id` — типичная ошибка студентов при SCD1:
|
||||
INSERT без проверки EXISTS создаёт дубли. Выделена в отдельный таск для ясности
|
||||
сообщения об ошибке.
|
||||
|
||||
**Примечание:** Эту проверку можно объединить с `check_dim_passengers_exists`.
|
||||
Отдельный таск оправдан, если хотим дать студенту более точную диагностику.
|
||||
Решение — на усмотрение реализатора.
|
||||
|
||||
### DDS: `check_dim_routes_exists`
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/dim_routes_exists.sql`
|
||||
|
||||
Таблица не пуста + покрытие ODS (`route_no`) + **не более одной текущей версии
|
||||
на `route_bk`** (инвариант SCD2: `COUNT(*) WHERE valid_to IS NULL` <= 1 для каждого BK).
|
||||
|
||||
Типичная ошибка студента — INSERT без проверки `NOT EXISTS ... AND hashdiff = ...`,
|
||||
что создаёт дубли текущей версии. Активный SCD2-тест проверяет только один маршрут,
|
||||
эта проверка ловит проблему глобально.
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_count BIGINT;
|
||||
v_missing BIGINT;
|
||||
v_multi_current BIGINT;
|
||||
BEGIN
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_count FROM dds.dim_routes;
|
||||
IF v_count = 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: dds.dim_routes пуста. Реализуйте загрузку: sql/dds/dim_routes_load.sql';
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Покрытие ODS
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_missing
|
||||
FROM (SELECT DISTINCT route_no FROM ods.routes) AS s
|
||||
WHERE NOT EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM dds.dim_routes AS d WHERE d.route_bk = s.route_no
|
||||
);
|
||||
IF v_missing > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: % маршрутов из ods.routes отсутствуют в dds.dim_routes.', v_missing;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Инвариант SCD2: не более одной текущей версии на route_bk
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_multi_current
|
||||
FROM (
|
||||
SELECT route_bk FROM dds.dim_routes
|
||||
WHERE valid_to IS NULL
|
||||
GROUP BY route_bk HAVING COUNT(*) > 1
|
||||
) AS d;
|
||||
|
||||
IF v_multi_current > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION E'FAILED: % маршрутов имеют более одной текущей версии (valid_to IS NULL).\n'
|
||||
'Подсказка: при INSERT новой версии проверяйте NOT EXISTS ... AND hashdiff = ...\n'
|
||||
'чтобы не создавать дубликат, если hashdiff не изменился.', v_multi_current;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
RAISE NOTICE 'PASSED: dds.dim_routes содержит % строк, покрывает ODS, по одной текущей версии на маршрут', v_count;
|
||||
END $$;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### DDS: `check_dim_routes_scd2` (АКТИВНЫЙ ТЕСТ)
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/dim_routes_scd2.sql`
|
||||
|
||||
Это ключевая проверка плана. Справочник `bookings.routes` в демо-базе **статичен** —
|
||||
маршруты не меняются между запусками генератора. При обычном прогоне пайплайна
|
||||
студент **никогда не увидит**, как SCD2 закрывает старую версию и создаёт новую.
|
||||
|
||||
**Алгоритм активного теста:**
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. Бэкап: CREATE TABLE _validate_bk_ods_routes AS SELECT * FROM ods.routes;
|
||||
CREATE TABLE _validate_bk_dim_routes AS SELECT * FROM dds.dim_routes;
|
||||
(обычные таблицы — TEMP не сохраняются между тасками Airflow)
|
||||
|
||||
2. Мутация: Выбрать один маршрут из ods.routes (WHERE departure_time IS NOT NULL LIMIT 1).
|
||||
Сохранить его route_no в служебную таблицу _validate_scd2_target.
|
||||
Обновить в ods.routes его departure_time на +1 час.
|
||||
|
||||
3. Запуск студенческого кода: PostgresOperator(sql="dds/dim_routes_load.sql")
|
||||
|
||||
4. Проверки (все 5):
|
||||
a) Ровно 2 версии тестового маршрута (было 1, стало 2)
|
||||
b) Старая версия закрыта: valid_to IS NOT NULL
|
||||
c) Ровно 1 открытая версия: valid_to IS NULL
|
||||
d) hashdiff старой ≠ hashdiff новой (мутация отразилась в хеше)
|
||||
e) Нет «дыры»: старая.valid_to = новая.valid_from
|
||||
|
||||
5. Откат (с проверкой существования бэкапов через to_regclass):
|
||||
IF _validate_bk_ods_routes exists: TRUNCATE ods.routes + INSERT FROM backup;
|
||||
IF _validate_bk_dim_routes exists: TRUNCATE dds.dim_routes + INSERT FROM backup;
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS _validate_bk_*, _validate_scd2_target;
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Реализация:** Этот таск **не может быть простым PostgresOperator** с одним SQL,
|
||||
потому что шаг 3 — это вызов студенческого SQL-скрипта *внутри* теста. Варианты:
|
||||
|
||||
**Выбранный подход: цепочка тасков.**
|
||||
- Jinja-шаблоны работают из коробки
|
||||
- Каждый шаг прозрачен в Airflow UI
|
||||
- `trigger_rule="all_done"` на restore гарантирует откат
|
||||
- Студент видит в UI, на каком именно шаге проблема
|
||||
|
||||
### DDS: `check_dim_routes_no_gaps`
|
||||
|
||||
**Файл:** `sql/validate/dim_routes_no_gaps.sql`
|
||||
|
||||
**Логика:** Для каждого `route_bk` с несколькими версиями проверить, что
|
||||
`valid_to` предыдущей версии = `valid_from` следующей (полуоткрытый интервал
|
||||
`[valid_from, valid_to)` без «дыр»).
|
||||
|
||||
**Важно:** SCD2-загрузка поддерживает «исчезнувшие» маршруты (`dim_routes_load.sql`,
|
||||
Statement 1.1): если маршрут пропал из ODS, его текущая версия закрывается
|
||||
(`valid_to = CURRENT_DATE`), но новая **не вставляется**. Это корректное поведение —
|
||||
у такого маршрута `valid_to IS NOT NULL` и `next_valid_from IS NULL`. Проверка
|
||||
должна считать «дырой» только случаи, когда следующая версия **существует**,
|
||||
но `valid_to ≠ next_valid_from`.
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_gaps BIGINT;
|
||||
BEGIN
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_gaps
|
||||
FROM (
|
||||
SELECT route_bk, valid_to,
|
||||
LEAD(valid_from) OVER (PARTITION BY route_bk ORDER BY valid_from) AS next_valid_from
|
||||
FROM dds.dim_routes
|
||||
) AS t
|
||||
WHERE valid_to IS NOT NULL
|
||||
AND next_valid_from IS NOT NULL -- следующая версия существует (не «исчезнувший» маршрут)
|
||||
AND valid_to <> next_valid_from;
|
||||
|
||||
IF v_gaps > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: В dds.dim_routes найдено % «дыр» между версиями SCD2. valid_to старой версии должен совпадать с valid_from новой.', v_gaps;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
RAISE NOTICE 'PASSED: Нет «дыр» в SCD2-версиях dim_routes';
|
||||
END $$;
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### DM: `check_{vitrine}_exists` (4 таска)
|
||||
|
||||
**Файлы:**
|
||||
- `sql/validate/airport_traffic_exists.sql`
|
||||
- `sql/validate/route_performance_exists.sql`
|
||||
- `sql/validate/monthly_overview_exists.sql`
|
||||
- `sql/validate/passenger_loyalty_exists.sql`
|
||||
|
||||
**Логика:** Минимальная проверка — таблица не пуста + нет NULL в ключевых полях.
|
||||
|
||||
Пример для `airport_traffic`:
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_count BIGINT;
|
||||
v_null_pk BIGINT;
|
||||
BEGIN
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_count FROM dm.airport_traffic;
|
||||
IF v_count = 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: dm.airport_traffic пуста. Реализуйте загрузку: sql/dm/airport_traffic_load.sql';
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_null_pk
|
||||
FROM dm.airport_traffic
|
||||
WHERE traffic_date IS NULL OR airport_sk IS NULL;
|
||||
|
||||
IF v_null_pk > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: dm.airport_traffic содержит % строк с NULL в ключе (traffic_date, airport_sk).', v_null_pk;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
RAISE NOTICE 'PASSED: dm.airport_traffic содержит % строк', v_count;
|
||||
END $$;
|
||||
```
|
||||
|
||||
Для `route_performance` ключ — `route_bk`, для `monthly_overview` — `(year_actual, month_actual, airplane_sk)`,
|
||||
для `passenger_loyalty` — `passenger_sk`.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Файлы для создания
|
||||
|
||||
### SQL-скрипты (`sql/validate/`)
|
||||
|
||||
| # | Файл | Описание |
|
||||
|---|------|----------|
|
||||
| 1 | `ods_airplanes_rowcount.sql` | BK coverage: ODS vs STG-батч |
|
||||
| 2 | `ods_seats_rowcount.sql` | BK coverage: ODS vs STG-батч |
|
||||
| 3 | `ods_no_dup_bk.sql` | Нет дублей по BK в ODS (airplanes + seats) |
|
||||
| 4 | `ods_no_null_pks.sql` | NULL в PK обеих ODS-таблиц |
|
||||
| 5 | `dim_airplanes_exists.sql` | Не пуста + нет дублей BK + покрытие ODS |
|
||||
| 6 | `dim_passengers_exists.sql` | Не пуста + нет дублей BK + покрытие ODS |
|
||||
| 7 | `dim_passengers_no_dup_bk.sql` | Дубли `passenger_id` (отдельная диагностика) |
|
||||
| 8 | `dim_routes_exists.sql` | Не пуста + покрытие ODS + не более 1 текущей версии на BK |
|
||||
| 9 | `dim_routes_scd2_backup.sql` | Бэкап ods.routes + dds.dim_routes |
|
||||
| 10 | `dim_routes_scd2_mutate.sql` | Мутация тестового маршрута + сохранение route_no |
|
||||
| 11 | `dim_routes_scd2_check.sql` | 5 проверок SCD2 после загрузки |
|
||||
| 12 | `dim_routes_scd2_restore.sql` | Безопасный откат данных из бэкапа |
|
||||
| 13 | `dim_routes_no_gaps.sql` | Проверка SCD2-интервалов (без «исчезнувших») |
|
||||
| 14 | `airport_traffic_exists.sql` | Не пуста + NULL в ключе |
|
||||
| 15 | `route_performance_exists.sql` | Не пуста + NULL в ключе |
|
||||
| 16 | `monthly_overview_exists.sql` | Не пуста + NULL в ключе |
|
||||
| 17 | `passenger_loyalty_exists.sql` | Не пуста + NULL в ключе |
|
||||
|
||||
### DAG-файл
|
||||
|
||||
| # | Файл | Описание |
|
||||
|---|------|----------|
|
||||
| 18 | `airflow/dags/bookings_validate.py` | DAG с TaskGroup по слоям |
|
||||
|
||||
### Тест
|
||||
|
||||
| # | Файл | Описание |
|
||||
|---|------|----------|
|
||||
| 19 | Дополнение `tests/test_dags_smoke.py` | Smoke-тест структуры DAG |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## DAG-файл: `bookings_validate.py`
|
||||
|
||||
```python
|
||||
"""
|
||||
Валидационный DAG: самопроверка студенческих заданий.
|
||||
|
||||
Запускается вручную в Airflow UI после реализации заданий.
|
||||
Таски сгруппированы по слоям — студент видит, где именно проблема.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import timedelta
|
||||
from logging import getLogger
|
||||
|
||||
import pendulum
|
||||
from airflow import DAG
|
||||
from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator
|
||||
from airflow.utils.task_group import TaskGroup
|
||||
|
||||
GREENPLUM_CONN_ID = "greenplum_conn"
|
||||
log = getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
default_args = {
|
||||
"owner": "airflow",
|
||||
"retries": 0, # Без ретраев — студент должен увидеть ошибку сразу
|
||||
"retry_delay": timedelta(seconds=10),
|
||||
}
|
||||
|
||||
with DAG(
|
||||
dag_id="bookings_validate",
|
||||
start_date=pendulum.datetime(2017, 1, 1, tz="UTC"),
|
||||
schedule=None, # Только ручной запуск
|
||||
catchup=False,
|
||||
max_active_runs=1,
|
||||
template_searchpath="/sql",
|
||||
default_args=default_args,
|
||||
tags=["demo", "bookings", "greenplum", "validate"],
|
||||
description="Валидация студенческих заданий: ODS, DDS, DM",
|
||||
) as dag:
|
||||
|
||||
with TaskGroup("validate_ods") as validate_ods:
|
||||
check_ods_airplanes = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_ods_airplanes_rowcount",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/ods_airplanes_rowcount.sql",
|
||||
)
|
||||
check_ods_seats = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_ods_seats_rowcount",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/ods_seats_rowcount.sql",
|
||||
)
|
||||
check_ods_dup_bk = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_ods_no_dup_bk",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/ods_no_dup_bk.sql",
|
||||
)
|
||||
check_ods_pks = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_ods_no_null_pks",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/ods_no_null_pks.sql",
|
||||
)
|
||||
|
||||
with TaskGroup("validate_dds") as validate_dds:
|
||||
check_dim_airplanes = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_dim_airplanes_exists",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/dim_airplanes_exists.sql",
|
||||
)
|
||||
check_dim_passengers = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_dim_passengers_exists",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/dim_passengers_exists.sql",
|
||||
)
|
||||
check_dim_passengers_dup = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_dim_passengers_no_dup_bk",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/dim_passengers_no_dup_bk.sql",
|
||||
)
|
||||
check_dim_routes = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_dim_routes_exists",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/dim_routes_exists.sql",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# SCD2 активный тест: цепочка backup → mutate → load → check → restore
|
||||
scd2_backup = PostgresOperator(
|
||||
task_id="scd2_backup",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/dim_routes_scd2_backup.sql",
|
||||
)
|
||||
scd2_mutate = PostgresOperator(
|
||||
task_id="scd2_mutate",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/dim_routes_scd2_mutate.sql",
|
||||
)
|
||||
scd2_run_load = PostgresOperator(
|
||||
task_id="scd2_run_student_load",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="dds/dim_routes_load.sql", # студенческий load-скрипт!
|
||||
)
|
||||
scd2_check = PostgresOperator(
|
||||
task_id="scd2_check",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/dim_routes_scd2_check.sql",
|
||||
)
|
||||
scd2_restore = PostgresOperator(
|
||||
task_id="scd2_restore",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/dim_routes_scd2_restore.sql",
|
||||
trigger_rule="all_done", # Откат ВСЕГДА, даже если check упал
|
||||
)
|
||||
|
||||
check_dim_routes_gaps = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_dim_routes_no_gaps",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/dim_routes_no_gaps.sql",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# SCD2 цепочка
|
||||
scd2_backup >> scd2_mutate >> scd2_run_load >> scd2_check >> scd2_restore
|
||||
|
||||
# no_gaps запускается после restore (на чистых данных)
|
||||
scd2_restore >> check_dim_routes_gaps
|
||||
|
||||
with TaskGroup("validate_dm") as validate_dm:
|
||||
check_airport_traffic = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_airport_traffic_exists",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/airport_traffic_exists.sql",
|
||||
)
|
||||
check_route_performance = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_route_performance_exists",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/route_performance_exists.sql",
|
||||
)
|
||||
check_monthly_overview = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_monthly_overview_exists",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/monthly_overview_exists.sql",
|
||||
)
|
||||
check_passenger_loyalty = PostgresOperator(
|
||||
task_id="check_passenger_loyalty_exists",
|
||||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||||
sql="validate/passenger_loyalty_exists.sql",
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Активный тест SCD2: детализация SQL
|
||||
|
||||
### `dim_routes_scd2_backup.sql`
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- Бэкап текущего состояния перед тестом SCD2.
|
||||
-- Используем обычные таблицы (не TEMP) — между тасками Airflow
|
||||
-- TEMP-таблицы не сохраняются (каждый таск = отдельная транзакция).
|
||||
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS _validate_bk_ods_routes;
|
||||
CREATE TABLE _validate_bk_ods_routes AS SELECT * FROM ods.routes;
|
||||
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS _validate_bk_dim_routes;
|
||||
CREATE TABLE _validate_bk_dim_routes AS SELECT * FROM dds.dim_routes;
|
||||
|
||||
-- Cleanup служебной таблицы от предыдущего запуска (на случай если restore не доехал)
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS _validate_scd2_target;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### `dim_routes_scd2_mutate.sql`
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- Мутация: сдвигаем departure_time у одного маршрута на 1 час.
|
||||
-- Это должно изменить hashdiff → SCD2 должен закрыть старую версию.
|
||||
--
|
||||
-- Сохраняем route_no тестового маршрута в служебную таблицу _validate_scd2_target,
|
||||
-- чтобы check-скрипт точно знал, какой маршрут проверять (а не угадывал по побочным эффектам).
|
||||
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_route TEXT;
|
||||
v_old_time TIME;
|
||||
BEGIN
|
||||
-- Берём первый маршрут, у которого departure_time заполнен
|
||||
SELECT route_no, departure_time
|
||||
INTO v_route, v_old_time
|
||||
FROM ods.routes
|
||||
WHERE departure_time IS NOT NULL
|
||||
ORDER BY route_no
|
||||
LIMIT 1;
|
||||
|
||||
IF v_route IS NULL THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: ods.routes пуста или нет маршрутов с departure_time. Загрузите STG→ODS перед проверкой.';
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Запоминаем тестовый маршрут в служебную таблицу
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS _validate_scd2_target;
|
||||
CREATE TABLE _validate_scd2_target AS
|
||||
SELECT v_route AS route_no;
|
||||
|
||||
-- Сдвигаем время на 1 час у всех записей этого маршрута
|
||||
UPDATE ods.routes
|
||||
SET departure_time = departure_time + INTERVAL '1 hour'
|
||||
WHERE route_no = v_route;
|
||||
|
||||
RAISE NOTICE 'SCD2 TEST: маршрут % — departure_time сдвинут с % на %',
|
||||
v_route, v_old_time, v_old_time + INTERVAL '1 hour';
|
||||
END $$;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### `dim_routes_scd2_check.sql`
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- Проверяем, что SCD2-логика студента сработала корректно.
|
||||
-- Читаем route_no тестового маршрута из служебной таблицы _validate_scd2_target
|
||||
-- (создана на шаге mutate), а не угадываем по побочным эффектам.
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_route TEXT;
|
||||
v_version_count BIGINT;
|
||||
v_closed_count BIGINT;
|
||||
v_open_count BIGINT;
|
||||
v_old_hash TEXT;
|
||||
v_new_hash TEXT;
|
||||
v_gap_count BIGINT;
|
||||
BEGIN
|
||||
-- Читаем тестовый маршрут из служебной таблицы
|
||||
SELECT route_no INTO v_route FROM _validate_scd2_target LIMIT 1;
|
||||
|
||||
IF v_route IS NULL THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION 'FAILED: служебная таблица _validate_scd2_target пуста. Шаг mutate не выполнился?';
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Если dim_routes пуста — load не запустился
|
||||
IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM dds.dim_routes WHERE route_bk = v_route) THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION E'FAILED: dds.dim_routes не содержит маршрут % после запуска load.\n'
|
||||
'Проверьте sql/dds/dim_routes_load.sql.', v_route;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Проверка a: Ровно 2 версии тестового маршрута (было 1, стало 2 после мутации)
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_version_count
|
||||
FROM dds.dim_routes WHERE route_bk = v_route;
|
||||
|
||||
IF v_version_count < 2 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION E'FAILED: Маршрут % — найдена % версия (ожидается 2: старая закрытая + новая открытая).\n'
|
||||
'SCD2 должен был создать новую версию после изменения departure_time.', v_route, v_version_count;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
IF v_version_count > 2 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION E'FAILED: Маршрут % — найдено % версий (ожидается 2).\n'
|
||||
'Возможно, load создаёт лишние дубликаты. Проверьте условие NOT EXISTS при INSERT.', v_route, v_version_count;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Проверка b: Старая версия закрыта (valid_to IS NOT NULL)
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_closed_count
|
||||
FROM dds.dim_routes WHERE route_bk = v_route AND valid_to IS NOT NULL;
|
||||
|
||||
IF v_closed_count = 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION E'FAILED: Маршрут % — SCD2 не закрыл старую версию (valid_to IS NULL у всех версий).\n'
|
||||
'Подсказка: hashdiff изменился (departure_time сдвинут на 1 час),\n'
|
||||
'но ваш load-скрипт не обнаружил это изменение.\n'
|
||||
'Проверьте:\n'
|
||||
' 1. Формулу hashdiff — включает ли она departure_time?\n'
|
||||
' 2. Логику сравнения hashdiff (UPDATE ... SET valid_to = CURRENT_DATE WHERE hashdiff <> новый_hashdiff)', v_route;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Проверка c: Новая версия открыта (valid_to IS NULL)
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_open_count
|
||||
FROM dds.dim_routes WHERE route_bk = v_route AND valid_to IS NULL;
|
||||
|
||||
IF v_open_count <> 1 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION E'FAILED: Маршрут % — ожидается ровно 1 открытая версия (valid_to IS NULL), найдено %.\n'
|
||||
'Подсказка: SCD2 должен вставить новую строку с valid_to = NULL.', v_route, v_open_count;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Проверка d: hashdiff старой ≠ hashdiff новой (мутация действительно отразилась)
|
||||
SELECT hashdiff INTO v_old_hash
|
||||
FROM dds.dim_routes WHERE route_bk = v_route AND valid_to IS NOT NULL
|
||||
ORDER BY valid_from DESC LIMIT 1;
|
||||
|
||||
SELECT hashdiff INTO v_new_hash
|
||||
FROM dds.dim_routes WHERE route_bk = v_route AND valid_to IS NULL;
|
||||
|
||||
IF v_old_hash = v_new_hash THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION E'FAILED: Маршрут % — hashdiff старой и новой версий совпадают.\n'
|
||||
'Мутация сдвинула departure_time на 1 час, но hashdiff не изменился.\n'
|
||||
'Проверьте, что departure_time входит в формулу hashdiff.', v_route;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Проверка e: Нет «дыры» между valid_to старой и valid_from новой
|
||||
SELECT COUNT(*) INTO v_gap_count
|
||||
FROM dds.dim_routes AS old_v
|
||||
JOIN dds.dim_routes AS new_v
|
||||
ON old_v.route_bk = new_v.route_bk
|
||||
WHERE old_v.route_bk = v_route
|
||||
AND old_v.valid_to IS NOT NULL
|
||||
AND new_v.valid_to IS NULL
|
||||
AND old_v.valid_to <> new_v.valid_from;
|
||||
|
||||
IF v_gap_count > 0 THEN
|
||||
RAISE EXCEPTION E'FAILED: Маршрут % — «дыра» между версиями:\n'
|
||||
'valid_to старой ≠ valid_from новой.\n'
|
||||
'Подсказка: полуоткрытый интервал [valid_from, valid_to).\n'
|
||||
'valid_from новой версии должен = valid_to старой (обычно CURRENT_DATE).', v_route;
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
RAISE NOTICE 'PASSED: SCD2 корректен для маршрута %. 2 версии, hashdiff различаются, «дыр» нет.', v_route;
|
||||
END $$;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### `dim_routes_scd2_restore.sql`
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- Откат данных после теста SCD2.
|
||||
-- Выполняется ВСЕГДА (trigger_rule="all_done"), даже если check упал.
|
||||
--
|
||||
-- Безопасность: если backup-шаг не создал таблицы (сбой на backup),
|
||||
-- откат НЕ трогает live-данные — просто чистит служебные таблицы.
|
||||
-- Это гарантирует, что restore никогда не сломает ods.routes / dds.dim_routes.
|
||||
|
||||
DO $$
|
||||
DECLARE
|
||||
v_has_ods_backup BOOLEAN;
|
||||
v_has_dim_backup BOOLEAN;
|
||||
BEGIN
|
||||
-- Проверяем существование backup-таблиц через to_regclass
|
||||
-- (ищет по search_path — совпадает с тем, как CREATE TABLE их создал)
|
||||
v_has_ods_backup := to_regclass('_validate_bk_ods_routes') IS NOT NULL;
|
||||
v_has_dim_backup := to_regclass('_validate_bk_dim_routes') IS NOT NULL;
|
||||
|
||||
-- Восстанавливаем ods.routes только если бэкап существует
|
||||
IF v_has_ods_backup THEN
|
||||
TRUNCATE ods.routes;
|
||||
INSERT INTO ods.routes SELECT * FROM _validate_bk_ods_routes;
|
||||
RAISE NOTICE 'RESTORE: ods.routes восстановлена из бэкапа';
|
||||
ELSE
|
||||
RAISE NOTICE 'RESTORE: бэкап ods.routes не найден — пропускаем (backup-шаг не завершился?)';
|
||||
END IF;
|
||||
|
||||
-- Восстанавливаем dds.dim_routes только если бэкап существует
|
||||
IF v_has_dim_backup THEN
|
||||
TRUNCATE dds.dim_routes;
|
||||
INSERT INTO dds.dim_routes SELECT * FROM _validate_bk_dim_routes;
|
||||
RAISE NOTICE 'RESTORE: dds.dim_routes восстановлена из бэкапа';
|
||||
ELSE
|
||||
RAISE NOTICE 'RESTORE: бэкап dds.dim_routes не найден — пропускаем';
|
||||
END IF;
|
||||
END $$;
|
||||
|
||||
-- Cleanup служебных таблиц (безусловно, IF EXISTS)
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS _validate_bk_ods_routes;
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS _validate_bk_dim_routes;
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS _validate_scd2_target;
|
||||
|
||||
-- Учебный комментарий: Мы восстанавливаем данные из бэкапа, чтобы тест
|
||||
-- не оставлял «мусорных» версий в dim_routes. Это стандартный паттерн
|
||||
-- для интеграционных тестов: setup → act → assert → teardown.
|
||||
-- IF EXISTS проверки гарантируют, что restore безопасен при любом сценарии сбоя.
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Smoke-тест DAG (дополнение `test_dags_smoke.py`)
|
||||
|
||||
Добавить новый тест-класс:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class TestBookingsValidate:
|
||||
"""Smoke-тесты DAG bookings_validate."""
|
||||
|
||||
def test_dag_loads(self):
|
||||
dag = _load_dag("airflow.dags.bookings_validate")
|
||||
assert dag is not None
|
||||
|
||||
def test_expected_tasks(self):
|
||||
dag = _load_dag("airflow.dags.bookings_validate")
|
||||
expected = {
|
||||
# ODS
|
||||
"validate_ods.check_ods_airplanes_rowcount",
|
||||
"validate_ods.check_ods_seats_rowcount",
|
||||
"validate_ods.check_ods_no_dup_bk",
|
||||
"validate_ods.check_ods_no_null_pks",
|
||||
# DDS
|
||||
"validate_dds.check_dim_airplanes_exists",
|
||||
"validate_dds.check_dim_passengers_exists",
|
||||
"validate_dds.check_dim_passengers_no_dup_bk",
|
||||
"validate_dds.check_dim_routes_exists",
|
||||
"validate_dds.scd2_backup",
|
||||
"validate_dds.scd2_mutate",
|
||||
"validate_dds.scd2_run_student_load",
|
||||
"validate_dds.scd2_check",
|
||||
"validate_dds.scd2_restore",
|
||||
"validate_dds.check_dim_routes_no_gaps",
|
||||
# DM
|
||||
"validate_dm.check_airport_traffic_exists",
|
||||
"validate_dm.check_route_performance_exists",
|
||||
"validate_dm.check_monthly_overview_exists",
|
||||
"validate_dm.check_passenger_loyalty_exists",
|
||||
}
|
||||
assert expected.issubset(dag.task_dict.keys())
|
||||
|
||||
def test_scd2_chain(self):
|
||||
"""SCD2 цепочка backup → mutate → load → check → restore."""
|
||||
dag = _load_dag("airflow.dags.bookings_validate")
|
||||
_assert_direct_edge(dag, "validate_dds.scd2_backup", "validate_dds.scd2_mutate")
|
||||
_assert_direct_edge(dag, "validate_dds.scd2_mutate", "validate_dds.scd2_run_student_load")
|
||||
_assert_direct_edge(dag, "validate_dds.scd2_run_student_load", "validate_dds.scd2_check")
|
||||
_assert_direct_edge(dag, "validate_dds.scd2_check", "validate_dds.scd2_restore")
|
||||
|
||||
def test_no_gaps_after_restore(self):
|
||||
"""no_gaps должен выполняться после restore (на чистых данных)."""
|
||||
dag = _load_dag("airflow.dags.bookings_validate")
|
||||
_assert_direct_edge(dag, "validate_dds.scd2_restore", "validate_dds.check_dim_routes_no_gaps")
|
||||
|
||||
def test_restore_trigger_rule(self):
|
||||
"""restore должен выполняться всегда (all_done), даже если check упал."""
|
||||
dag = _load_dag("airflow.dags.bookings_validate")
|
||||
restore_task = dag.task_dict["validate_dds.scd2_restore"]
|
||||
assert restore_task.trigger_rule == "all_done"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Порядок реализации
|
||||
|
||||
1. Создать каталог `sql/validate/`
|
||||
2. Написать SQL-скрипты (17 файлов) — начать с простых (ODS, DM), затем DDS, затем SCD2
|
||||
3. Написать DAG `bookings_validate.py`
|
||||
4. Дополнить `tests/test_dags_smoke.py`
|
||||
5. `make test` — smoke-тесты проходят
|
||||
6. Ручная проверка на стенде (если поднят):
|
||||
- Trigger DAG в Airflow UI
|
||||
- Все ODS/DDS/DM зелёные (на solution-ветке)
|
||||
- SCD2 активный тест: backup → mutate → load → check (зелёный) → restore
|
||||
7. Коммит
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Верификация
|
||||
|
||||
### Автоматическая
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
make test # smoke-тест DAG-структуры
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Ручная (на стенде)
|
||||
|
||||
1. `make up && make ddl-gp` → запустить STG → ODS → DDS → DM
|
||||
2. Trigger `bookings_validate` в Airflow UI
|
||||
3. Проверить: все таски зелёные
|
||||
4. Проверить SCD2: в логах `scd2_check` видно `PASSED: SCD2 корректен для маршрута ...`
|
||||
5. Проверить restore: `ods.routes` и `dds.dim_routes` не изменились после теста
|
||||
|
||||
### Сценарий «студент ещё не реализовал»
|
||||
|
||||
На main-ветке (с DDL-заглушками):
|
||||
- ODS-таски: FAILED (таблицы пусты) → дружелюбное сообщение
|
||||
- DDS-таски: FAILED → сообщение «Реализуйте загрузку»
|
||||
- DM-таски: FAILED → сообщение «Реализуйте загрузку»
|
||||
- SCD2-тест: `scd2_run_student_load` пройдёт (заглушка `SELECT 1;` — валидный SQL),
|
||||
но `scd2_check` упадёт (dim_routes не обновилась, версий < 2)
|
||||
→ `scd2_restore` всё равно выполнится (`trigger_rule="all_done"`)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Открытые вопросы
|
||||
|
||||
1. **`dim_passengers_no_dup_bk` — отдельный таск или объединить с `exists`?**
|
||||
Отдельный таск даёт точнее диагностику, но увеличивает число тасков.
|
||||
Рекомендация: объединить проверки в один файл `dim_passengers_exists.sql`
|
||||
(как сделано для `dim_airplanes_exists`).
|
||||
|
||||
2. **Нужна ли проверка `total_seats` в `dim_airplanes`?**
|
||||
`total_seats` вычисляется агрегацией из `ods.seats`. Если студент забудет
|
||||
этот JOIN — поле будет NULL. Можно добавить `SELECT COUNT(*) WHERE total_seats IS NULL`.
|
||||
Рекомендация: добавить в `dim_airplanes_exists.sql`.
|
||||
|
||||
3. **Бэкап SCD2: обычные таблицы vs TEMP?**
|
||||
Каждый таск Airflow — отдельная транзакция → TEMP-таблицы не сохраняются.
|
||||
Используем обычные таблицы с префиксом `_validate_bk_`. Риск: если DAG упадёт
|
||||
между backup и restore, таблицы останутся. Cleanup: `scd2_restore` делает
|
||||
`DROP TABLE IF EXISTS`, поэтому при следующем запуске проблем не будет.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Ключевые файлы
|
||||
|
||||
| Файл | Роль |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `airflow/dags/bookings_validate.py` | DAG: TaskGroup по слоям |
|
||||
| `sql/validate/*.sql` | 17 SQL-скриптов проверок |
|
||||
| `sql/dds/dim_routes_load.sql` | Студенческий load (вызывается из SCD2-теста) |
|
||||
| `tests/test_dags_smoke.py` | Smoke-тесты DAG-структуры |
|
||||
| `docs/design/assignment_design.md` | Дизайн (секция 4 — источник требований) |
|
||||
@@ -1,304 +0,0 @@
|
||||
# Ревью архитектуры слоёв DWH: оценка учебной ценности
|
||||
|
||||
> Дата: 2026-03-01 (ревью), 2026-03-11 (закрытие)
|
||||
> Статус: **завершён** — P0/P1/P2 выполнены, P3 отложены (покрыты другими документами)
|
||||
> Контекст: оценка текущей конструкции слоёв с точки зрения учебных целей
|
||||
|
||||
## Context
|
||||
|
||||
Стенд — курсовая работа и эталон для менти-джунов. Они понесут эти паттерны на свою первую работу. Оцениваем по двум осям: **production-ready** (чтобы не стыдно было показать на собеседовании) и **KISS** (чтобы джун не утонул в сложности).
|
||||
|
||||
Текущее состояние: 95 SQL-файлов, 5 слоёв (STG→ODS→DDS→DM), 9 DAG-ов, полная Star Schema с SCD2, DQ на каждом шаге. Реализована 1 из 5 витрин DM.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## СИЛЬНЫЕ СТОРОНЫ (что уже отлично)
|
||||
|
||||
### 1. Паттерн load → DQ на каждом шаге — эталонный
|
||||
Каждая сущность в каждом слое имеет тройку файлов `_ddl.sql` / `_load.sql` / `_dq.sql`. DAG-и обеспечивают порядок load→dq→next. Smoke-тесты проверяют рёбра графа. Студенты усвоят: **DQ — не опция, а часть пайплайна**.
|
||||
|
||||
### 2. UPSERT через UPDATE + INSERT — production-grade для Greenplum
|
||||
Не DELETE+INSERT (дорого на AO-таблицах), не MERGE (нет в GP6). `IS DISTINCT FROM` для null-safe сравнения — деталь, которую даже опытные инженеры забывают.
|
||||
|
||||
### 3. Антипаттерн-обучение в DM (distribution by date)
|
||||
Комментарий в `dm/sales_report_ddl.sql` объясняет **почему** нельзя распределять по дате, с конкретными причинами (Load Skew, Processing Skew). Это «почему нет» — именно то, что не дают учебники.
|
||||
|
||||
### 4. SCD2 в dim_routes — полный и корректный
|
||||
Все три кейса: закрытие изменённых версий (hashdiff), закрытие исчезнувших маршрутов, вставка новых версий с правильной логикой valid_from. DQ проверяет пересечение интервалов. Готовый reference implementation.
|
||||
|
||||
### 5. Point-in-time lookup в факте — ключевой навык
|
||||
```sql
|
||||
LEFT JOIN dds.dim_routes AS rte
|
||||
ON rte.route_bk = flt.route_no
|
||||
AND flt.scheduled_departure::DATE >= rte.valid_from
|
||||
AND (rte.valid_to IS NULL OR flt.scheduled_departure::DATE < rte.valid_to)
|
||||
```
|
||||
Многие продакшн-DWH ошибаются, присоединяя только текущую версию.
|
||||
|
||||
### 6. HWM-инкрементальность в DM — самовосстанавливающийся пайплайн
|
||||
`MAX(_load_ts)` + TEMP TABLE для однократной агрегации — канон MPP. Пайплайн сам «догоняет» пропущенные дни.
|
||||
|
||||
### 7. DAG-графы корректно отражают зависимости данных
|
||||
Параллельность airports/airplanes, gates на routes (нужны оба), факт после всех измерений. Smoke-тесты проверяют и наличие, и **отсутствие** рёбер (параллельность).
|
||||
|
||||
### 8. ANALYZE после каждой загрузки
|
||||
GP-специфичная best practice, которую забывают даже опытные команды.
|
||||
|
||||
### 9. Идемпотентные STG-загрузки
|
||||
`NOT EXISTS (... WHERE _load_id = '{{ run_id }}')` — простой, корректный, понятный паттерн для retry-safe загрузок.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ЗАМЕЧАНИЯ И ЗАДАЧИ ДЛЯ ДОРАБОТКИ
|
||||
|
||||
### P0: Фактическая ошибка (исправить до показа студентам)
|
||||
|
||||
- [x] **ODS batch resolver теряет данные при двух STG-запусках подряд**
|
||||
- Сценарий: STG run_1 загружает день N, STG run_2 загружает день N+1, затем ODS запускается
|
||||
- `_resolve_stg_batch_id()` выбирает только последний согласованный batch (`run_2`)
|
||||
- Все ODS load-скрипты фильтруют `WHERE _load_id = 'run_2'` → данные `run_1` навсегда пропущены
|
||||
- **Справочники** (airports, airplanes, routes, seats): проблемы нет — full snapshot, `run_2` содержит всё
|
||||
- **Транзакционные таблицы** (bookings, tickets, flights, segments, boarding_passes): **потеря данных** — инкрементальные записи `run_1` никогда не попадут в ODS
|
||||
- Корень проблемы: batch resolver проектировался для согласованности справочников (INTERSECT), но тот же single-batch фильтр применяется к транзакционным таблицам, где нужны **все необработанные** batch-и
|
||||
- **Нужно**: разделить логику — для транзакционных таблиц загружать все batch-и с `_load_ts > MAX(_load_ts в ODS)` (аналог HWM из DM), для справочников — по-прежнему последний согласованный
|
||||
- Файлы: `airflow/dags/bookings_to_gp_ods.py`, `sql/ods/bookings_load.sql`, `sql/ods/tickets_load.sql`, `sql/ods/flights_load.sql`, `sql/ods/segments_load.sql`, `sql/ods/boarding_passes_load.sql`
|
||||
|
||||
- [x] **Противоречие в distribution key для airport_traffic**
|
||||
- `bookings_dm_design.md` (строка 182): `DISTRIBUTED BY (traffic_date)`
|
||||
- `sales_report_ddl.sql`: явно объясняет, почему distribution by date — антипаттерн
|
||||
- **Нужно**: исправить на `DISTRIBUTED BY (airport_sk)` в дизайн-документе
|
||||
- Файл: `docs/design/bookings_dm_design.md`
|
||||
|
||||
### P1: Высокий эффект, минимум усилий (комментарии и документация)
|
||||
|
||||
- [x] **Нет объяснения «почему не SERIAL» в генерации SK**
|
||||
- `MAX(sk) + ROW_NUMBER()` корректен для GP, но студент на PostgreSQL/Snowflake будет использовать `IDENTITY`/`SEQUENCE`
|
||||
- **Нужно**: 4-строчный комментарий в `sql/dds/dim_airports_load.sql`
|
||||
|
||||
- [x] **Факт без суррогатного ключа — не объяснено «почему»**
|
||||
- Натуральный (ticket_no, flight_id) как grain — правильное Kimball-моделирование
|
||||
- **Нужно**: комментарий в `sql/dds/fact_flight_sales_ddl.sql`
|
||||
|
||||
- [x] **Нет упоминания cross-DAG зависимостей**
|
||||
- STG, ODS, DDS, DM — отдельные DAG-и с `schedule=None`, студент может не понять порядок
|
||||
- **Нужно**: комментарий в docstring каждого DAG или `docs/dag_execution_order.md`
|
||||
|
||||
- [x] **Late-arriving dimensions не упомянуты**
|
||||
- Факт делает LEFT JOIN → `passenger_sk = NULL` при опоздании; нет механизма исправления
|
||||
- **Нужно**: комментарий в `sql/dds/fact_flight_sales_load.sql` у LEFT JOIN-ов
|
||||
|
||||
- [x] **Batch resolver недообъяснён**
|
||||
- `_resolve_stg_batch_id` с INTERSECT по 4 таблицам — нет комментария **зачем** нужна согласованность
|
||||
- **Нужно**: комментарий в `airflow/dags/bookings_to_gp_ods.py` перед SQL-запросом
|
||||
|
||||
- [x] **`helpers/greenplum.py`** — удалён вместе с CSV-пайплайном (перенесён в airflow-manual)
|
||||
|
||||
### P2: Средние усилия, заметное улучшение качества
|
||||
|
||||
- [x] **Явный storage type для всех таблиц + AO где возможно** ✅ РЕШЕНИЕ ПРИНЯТО
|
||||
- 18 из 28 таблиц имели неявный heap (нет `WITH`) — теперь выбор сделан явно
|
||||
- **Целевая раскладка по storage:**
|
||||
- **AO Row + zstd**: `dds.dim_calendar` (узкая таблица, column-store не даёт выигрыша)
|
||||
- **AO Row + zstd**: ODS snapshot-справочники (`airports`, `airplanes`, `routes`, `seats`)
|
||||
— перевести загрузку с UPSERT на TRUNCATE+INSERT (честнее для full snapshot семантики)
|
||||
- **AO Row + zstd**: `dds.dim_tariffs` (только INSERT, нет UPDATE)
|
||||
- **AO Row + zstd**: `dm.route_performance` (full rebuild, по дизайну)
|
||||
- **Heap (явный)**: ODS транзакционные (`bookings`, `tickets`, `flights`, `segments`,
|
||||
`boarding_passes`) — row-level UPDATE при SCD1 UPSERT
|
||||
- **Heap (явный)**: DDS измерения с UPDATE (`dim_airports`, `dim_airplanes`,
|
||||
`dim_passengers`, `dim_routes`) и `fact_flight_sales`
|
||||
- **Heap (явный)**: DM витрины с UPSERT (`sales_report` и будущие HWM-витрины)
|
||||
- К каждой таблице добавить комментарий, объясняющий выбор storage type
|
||||
- Файлы: все `*_ddl.sql` в ods/, dds/, dm/ + переписать 4 ODS snapshot load-скрипта
|
||||
- См. ADR-3
|
||||
|
||||
- [x] **Дублирование hashdiff CTE в dim_routes_load.sql**
|
||||
- md5(COALESCE(...)) повторяется в Statement 1 и Statement 2, ROW_NUMBER() — 3 раза
|
||||
- **Решение**: вынесено в CREATE TEMP TABLE tmp_routes_src ON COMMIT DROP ✅ ВЫПОЛНЕНО
|
||||
- Файл: `sql/dds/dim_routes_load.sql`
|
||||
|
||||
- [x] **Несогласованность нейминга STG vs ODS+** ✅ ВЫПОЛНЕНО
|
||||
- STG: `batch_id`, `load_dttm`, `src_created_at_ts` → переименованы в канон `_load_id`, `_load_ts`, `event_ts`
|
||||
- Единый словарь во всех слоях снижает когнитивную нагрузку
|
||||
- Секция 6 «Переходный маппинг» удалена из `naming_conventions.md` как неактуальная
|
||||
- Файлы: 27 STG SQL + ODS load-скрипты + `naming_conventions.md` + тесты
|
||||
|
||||
- [x] **Дублирование CTE в ODS load-скриптах**
|
||||
- `WITH src AS (...)` копируется 2-3 раза в каждом из 9 ODS load-файлов
|
||||
- **Решение**: TEMP TABLE для самых сложных (airports, flights, routes); простые — оставить
|
||||
- Файлы: `sql/ods/airports_load.sql`, `sql/ods/flights_load.sql`, `sql/ods/routes_load.sql`
|
||||
- *Заметка*: Для всех транзакционных таблиц ODS внедрен паттерн TEMP TABLE для надежной работы HWM.
|
||||
|
||||
- [x] **DM слой спроектирован**
|
||||
- 5 витрин: `sales_report`, `route_performance`, `passenger_loyalty`, `airport_traffic`, `monthly_overview`
|
||||
- `sales_report`, `route_performance` — эталонные реализации; `passenger_loyalty`, `airport_traffic`, `monthly_overview` — задания для студентов
|
||||
- `route_performance` — full rebuild + AO Column Store
|
||||
|
||||
### P3: Отложено (покрыто другими документами)
|
||||
|
||||
- [~] **Крутая лестница сложности ODS→DDS**
|
||||
- Покрыто: `docs/assignment/analyst_spec.md` содержит рекомендуемый порядок выполнения
|
||||
(STG → ODS → DDS SCD1 → DDS SCD2 → DM от простого к сложному)
|
||||
|
||||
- [~] **DQ без переиспользуемых функций**
|
||||
- Отложено: переусложнение для учебного стенда (AGENTS.md: KISS)
|
||||
|
||||
- [~] **Нет документа по стратегии distribution**
|
||||
- Покрыто: подсказки по DK есть в `analyst_spec.md` и комментариях к каждому DDL
|
||||
|
||||
- [~] **Отсутствующие паттерны** (комментарии/заметки)
|
||||
- Покрыто частично: partitioning и exchange partition описаны в ADR-2 (этот документ).
|
||||
SCD3/6 и data lineage — вне скоупа курсовой
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ПРИНЯТЫЕ АРХИТЕКТУРНЫЕ РЕШЕНИЯ
|
||||
|
||||
### ADR-1: Города, страны, модели самолётов — атрибуты измерений, не отдельные справочники
|
||||
|
||||
**Рассматривалось**: выделить `dim_city`, `dim_country`, `dim_airplane_model` как отдельные
|
||||
измерения со своими суррогатными ключами.
|
||||
|
||||
**Решение**: оставить `city`, `country` как атрибуты `dim_airports`, а `model` — как атрибут
|
||||
`dim_airplanes`. Не создавать отдельные справочники.
|
||||
|
||||
**Обоснование**:
|
||||
1. **Star vs Snowflake.** Kimball-методология рекомендует «wide and flat» измерения.
|
||||
Вынос атрибутов в подтаблицы превращает star schema в snowflake — добавляет 2-3 JOIN-а
|
||||
в каждый запрос к факту без аналитического выигрыша. Для учебного стенда star schema —
|
||||
правильный эталон.
|
||||
2. **Нет самостоятельной сущности в домене.** Город — JSON-атрибут аэропорта в источнике
|
||||
(`airport_name::json->>'ru'`). У него нет своего бизнес-ключа, жизненного цикла,
|
||||
независимых атрибутов. Модель самолёта — аналогично.
|
||||
3. **Когнитивная нагрузка.** Лестница ODS→DDS уже крутая (6 измерений + 1 факт + SCD2).
|
||||
Добавление 2-3 измерений усложнит стенд без пропорционального обучающего эффекта.
|
||||
|
||||
**Когда отдельное измерение оправдано** (для справки студентам):
|
||||
- Город имеет собственные атрибуты из другого источника (население, регион, координаты)
|
||||
→ `dim_geography` как outrigger-измерение
|
||||
- Модель самолёта имеет независимые характеристики (производитель, сертификация, конфигурации)
|
||||
→ `dim_aircraft_type`
|
||||
- В Data Vault — `hub_city` / `hub_country` как самостоятельные бизнес-объекты (другая парадигма)
|
||||
|
||||
### ADR-2: Heap + UPSERT вместо AO + партиционирование + exchange partition
|
||||
|
||||
**Контекст**: Greenplum широко распространён в РФ — на него активно мигрировали при
|
||||
импортозамещении с Teradata и Exadata. Именно поэтому GP выбран для курсовой: опыт работы
|
||||
с ним будет напрямую релевантен первой работе студента. Тем важнее, чтобы студенты понимали,
|
||||
как устроены реальные GP-хранилища, даже если стенд использует упрощённый подход.
|
||||
|
||||
**Рассматривалось**: использовать production-паттерн крупных GP-хранилищ:
|
||||
- AO Column Store (сжатие zlib/zstd, векторное чтение, колоночное хранение)
|
||||
- Range-партиционирование по дате (`PARTITION BY RANGE (flight_date)`)
|
||||
- Обновление через замену партиций (`ALTER TABLE EXCHANGE PARTITION`) или
|
||||
`DELETE + INSERT` в рамках одной партиции вместо row-level UPDATE
|
||||
|
||||
**Решение**: партиционирование не применяем (учебные объёмы). Для storage —
|
||||
дифференцированный подход: heap для таблиц с UPDATE, AO для иммутабельных
|
||||
(см. ADR-3 с полной раскладкой).
|
||||
|
||||
**Обоснование**:
|
||||
1. **Универсальность паттерна.** UPSERT через UPDATE + INSERT работает в PostgreSQL,
|
||||
Snowflake, BigQuery, Redshift — везде. Exchange partition — GP-специфика
|
||||
(`ALTER TABLE ... EXCHANGE PARTITION FOR (...) WITH TABLE tmp_...`).
|
||||
Студент, освоив UPSERT, сможет применить его на любой платформе.
|
||||
2. **Объём данных.** На учебных ~100K строк партиционирование не даёт partition pruning
|
||||
эффекта, зато утраивает DDL (стратегия, sub-partitions, retention policy).
|
||||
Выигрыш нулевой, когнитивная нагрузка — существенная.
|
||||
3. **Простота ментальной модели.** «Вот строка, она обновилась» понятнее, чем «вот партиция,
|
||||
она заменилась целиком». Второй паттерн требует понимания storage engine, что выходит
|
||||
за рамки первого курса DWH.
|
||||
|
||||
**Что студенту важно знать про реальный GP** (для менти):
|
||||
|
||||
На продакшн-хранилищах с десятками и сотнями миллионов строк подход меняется принципиально:
|
||||
|
||||
| Аспект | Стенд (учебный) | Продакшн (реальный GP) |
|
||||
|--------|-----------------|----------------------|
|
||||
| Хранение фактов | Heap (row-oriented) | AO Column Store (сжатие, колонки) |
|
||||
| Партиционирование | Нет | Range по дате (день/месяц) |
|
||||
| Обновление | Row-level UPDATE | Exchange partition или DELETE+INSERT в партиции |
|
||||
| Причина | UPDATE на AO «раздувает» таблицу (помечает строки deleted, дописывает новые) | |
|
||||
| Когда переходить | > 10M строк, или когда VACUUM не справляется | |
|
||||
|
||||
Типичный production-паттерн загрузки факта по дням:
|
||||
```sql
|
||||
-- 1. Собрать новую партицию во временную таблицу
|
||||
CREATE TABLE tmp_fact_20170102 (LIKE dds.fact_flight_sales)
|
||||
WITH (appendonly=true, orientation=column, compresstype=zstd);
|
||||
INSERT INTO tmp_fact_20170102 SELECT ... FROM ods... WHERE flight_date = '2017-01-02';
|
||||
|
||||
-- 2. Атомарно заменить партицию (без DELETE, без UPDATE)
|
||||
ALTER TABLE dds.fact_flight_sales
|
||||
EXCHANGE PARTITION FOR ('2017-01-02') WITH TABLE tmp_fact_20170102;
|
||||
|
||||
-- 3. Удалить временную таблицу (теперь в ней старые данные)
|
||||
DROP TABLE tmp_fact_20170102;
|
||||
```
|
||||
|
||||
Преимущества exchange partition:
|
||||
- Нет row-level UPDATE → нет bloat, не нужен VACUUM
|
||||
- AO Column Store даёт 5-10x сжатие и быстрые аналитические скана
|
||||
- Partition pruning: запрос `WHERE flight_date = '2017-01-02'` читает только одну партицию
|
||||
- Атомарность: EXCHANGE — одна DDL-команда, нет окна неконсистентности
|
||||
|
||||
### ADR-3: Явный storage type для каждой таблицы + AO где нет UPDATE
|
||||
|
||||
**Проблема**: 18 из 28 таблиц в ODS/DDS/DM создаются без `WITH`-клаузы. GP по умолчанию
|
||||
создаёт heap, но студент не видит осознанного выбора — таблица «просто создаётся».
|
||||
В учебном стенде каждое решение должно быть видимым и объяснённым.
|
||||
|
||||
**Решение**: добавить явный `WITH (...)` ко всем таблицам. Где row-level UPDATE не нужен —
|
||||
перевести на AO (Row или Column) с компрессией.
|
||||
|
||||
**Целевая раскладка storage по таблицам:**
|
||||
|
||||
| Storage | Таблицы | Почему |
|
||||
|---------|---------|--------|
|
||||
| **AO Column** zstd | `dds.dim_calendar` | Write-once (generate_series), никогда не обновляется. Колоночное хранение идеально для аналитических скан. |
|
||||
| **AO Column** zstd | `dm.route_performance` | Full rebuild (TRUNCATE+INSERT), чисто аналитические чтения. |
|
||||
| **AO Row** zstd | STG: все 9 таблиц | Уже реализовано. Append-only, иммутабельные батчи. Примечание: используем **zstd (level 1)** вместо zlib, так как он обеспечивает более высокую скорость декомпрессии и лучшее сжатие в современных GP-кластерах (6.0+). |
|
||||
| **AO Row** zstd | ODS snapshot: `airports`, `airplanes`, `routes`, `seats` | Полный snapshot каждый раз. Перевести загрузку с UPSERT на TRUNCATE+INSERT — честнее для семантики «текущий срез». |
|
||||
| **AO Row** zstd | `dds.dim_tariffs` | Только INSERT новых тарифов, UPDATE не используется. |
|
||||
| **Heap** (явный) | ODS транзакционные: `bookings`, `tickets`, `flights`, `segments`, `boarding_passes` | Row-level UPDATE при SCD1 UPSERT. Heap обязателен. |
|
||||
| **Heap** (явный) | DDS измерения с UPDATE: `dim_airports`, `dim_airplanes`, `dim_passengers`, `dim_routes` | SCD1/SCD2 UPSERT с row-level UPDATE. |
|
||||
| **Heap** (явный) | `dds.fact_flight_sales` | UPDATE (is_boarded, seat_no меняются). |
|
||||
| **Heap** (явный) | DM витрины с UPSERT: `sales_report` и будущие HWM-витрины | Row-level UPDATE при инкрементальном UPSERT. |
|
||||
|
||||
**Учебная ценность**: студенты видят на практике три storage-стратегии в одном проекте:
|
||||
1. AO Column — для иммутабельных аналитических таблиц (dim_calendar, route_performance)
|
||||
2. AO Row — для append-only данных и snapshot-справочников (STG, ODS refs, dim_tariffs)
|
||||
3. Heap — для таблиц с row-level UPDATE (ODS транзакции, DDS dims с UPSERT, факт, DM)
|
||||
|
||||
И понимают **почему** выбор именно такой: UPDATE на AO = bloat + необходимость VACUUM.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ЧТО ОСТАВИТЬ КАК ЕСТЬ
|
||||
|
||||
| Аспект | Почему не трогаем |
|
||||
|--------|-------------------|
|
||||
| Факт без SK | Правильное моделирование, нужен только комментарий (P1) |
|
||||
| ODS DAG с 20 задачами | Не перегружает — параллельная структура наглядна на графе |
|
||||
| 5 витрин DM | Правильное количество, каждая учит своему паттерну |
|
||||
| PL/pgSQL DQ | Достаточно для учебного проекта, фреймворк — перебор |
|
||||
| MAX+ROW_NUMBER для SK | Корректно для GP, нужен только комментарий (P1) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Сводка по трудозатратам
|
||||
|
||||
Все задачи P0–P2 выполнены. P3 отложены (покрыты другими документами).
|
||||
|
||||
| Приоритет | Действие | Статус |
|
||||
|-----------|----------|--------|
|
||||
| ~~P0~~ | ODS batch resolver: разделить логику для справочников и транзакций | ✅ |
|
||||
| ~~P0~~ | Исправить distribution key в airport_traffic | ✅ |
|
||||
| ~~P1~~ | Добавить 7 точечных комментариев | ✅ |
|
||||
| ~~P2~~ | Явный storage type + AO где нет UPDATE (ADR-3) | ✅ |
|
||||
| ~~P2~~ | Рефакторинг hashdiff → TEMP TABLE | ✅ |
|
||||
| ~~P2~~ | Переименовать STG поля в канон | ✅ |
|
||||
| ~~P2~~ | TEMP TABLE для сложных ODS load-ов | ✅ |
|
||||
| ~~P2~~ | Реализовать DM слой (5 витрин) | ✅ |
|
||||
| P3 | Маршрут изучения DDS | Покрыто: `analyst_spec.md` |
|
||||
| P3 | DQ-функции, distribution strategy, паттерны | Отложено |
|
||||
@@ -12,8 +12,9 @@
|
||||
|
||||
- SQL-скрипты: `sql/stg/`, `sql/ods/`, `sql/dds/`, `sql/dm/`
|
||||
- DAG-файлы: `airflow/dags/`
|
||||
- [Порядок запуска DAG-ов](../reference/dag_execution_order.md)
|
||||
- [Порядок запуска DAG-ов](../dag_execution_order.md)
|
||||
|
||||
## Для менторов
|
||||
|
||||
Дизайн заданий и педагогическая логика: [docs/design/assignment_design.md](../design/assignment_design.md).
|
||||
Дизайн заданий и педагогическая логика — в ветке `solution`
|
||||
(`docs/design/assignment_design.md`).
|
||||
|
||||
+11
-12
@@ -108,20 +108,19 @@ load_dds_dim_calendar → dq_dds_dim_calendar
|
||||
Три учебных приёма в этом скрипте:
|
||||
|
||||
**Защитные LEFT JOIN (defensive coding).**
|
||||
Все JOIN-ы с измерениями — `LEFT JOIN`. DAG гарантирует, что все измерения загружены
|
||||
и прошли DQ **до** старта факта (жёсткие зависимости в графе). Поэтому в штатном режиме
|
||||
NULL SK не возникают. LEFT JOIN здесь — защита от data quality аномалий (например, если
|
||||
в `ods.routes` появится маршрут с несуществующим аэропортом).
|
||||
Все JOIN-ы с измерениями — `LEFT JOIN`. На ветке `solution` все измерения заполнены,
|
||||
и NULL SK не возникают в штатном режиме. На ветке `main` студенческие измерения
|
||||
(`dim_passengers`, `dim_routes`, `dim_airplanes`) — заглушки, поэтому соответствующие
|
||||
SK будут NULL до реализации студентом.
|
||||
|
||||
DQ-проверки факта отражают эту логику:
|
||||
- `passenger_sk` и `tariff_sk` — **запрещены** NULL целиком (0 строк);
|
||||
- route-related FK (`route_sk`, `airport_sk`, `airplane_sk`) и `calendar_sk` —
|
||||
допускается до **1%** NULL (NOTICE-предупреждение), при превышении — EXCEPTION.
|
||||
DQ-проверки факта на main:
|
||||
- `tariff_sk` — **запрещён** NULL (EXCEPTION);
|
||||
- `departure_airport_sk`, `arrival_airport_sk` (через `ods.routes`, эталон) — порог **1%** NULL (EXCEPTION);
|
||||
- `passenger_sk`, `route_sk`, `airplane_sk` (студенческие) — только **NOTICE** (100% NULL допустимо);
|
||||
- `calendar_sk` — порог **1%** NULL.
|
||||
|
||||
> Это **не** паттерн late-arriving dimensions (опаздывающих измерений) в классическом
|
||||
> понимании: backfill NULL SK при повторном запуске не реализован.
|
||||
> В боевых системах для этого используют «строку-заглушку» (unknown member, SK = 0)
|
||||
> и отдельный процесс backfill.
|
||||
> После реализации всех измерений: `TRUNCATE dds.fact_flight_sales` → перезагрузка →
|
||||
> все SK заполнены. Полную версию DQ см. в ветке `solution`.
|
||||
|
||||
**Два пути lookup для аэропортов и маршрутов.**
|
||||
Аэропорты (`departure_airport_sk`, `arrival_airport_sk`) разрешаются через `ods.routes` →
|
||||
|
||||
@@ -148,9 +148,8 @@ LIMIT 10;
|
||||
- `database "demo" does not exist`: демо‑БД не установлена → выполните `make bookings-init`.
|
||||
- Ошибки про `stg.*`/`stg.*_ext`: не применён DDL → запустите `bookings_stg_ddl` или `make ddl-gp`.
|
||||
- Ошибки PXF (`protocol "pxf" does not exist`, connection refused): перезапустите `greenplum` и повторите DDL.
|
||||
Для технических деталей см. `docs/reference/pxf_bookings.md`.
|
||||
Для технических деталей PXF см. ветку `solution` (`docs/reference/pxf_bookings.md`).
|
||||
|
||||
## Рекомендации по качеству решения
|
||||
|
||||
Ревью решения и список улучшений, которые делают пайплайн более “эталонным” для обучения:
|
||||
`docs/archive/bookings_stg_code_review.md`.
|
||||
Ревью решения и список улучшений — в ветке `solution` (`docs/archive/`).
|
||||
|
||||
@@ -1,244 +0,0 @@
|
||||
# PRD: Greenplum Bookings DWH
|
||||
|
||||
> Курсовая работа для курса [DE Roadmap](https://github.com/dementev-dev/de-roadmap).
|
||||
> Статус: **ЧЕРНОВИК v0.1** | Дата: 2026-03-08
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. Видение продукта
|
||||
|
||||
**Greenplum Bookings DWH** — учебный стенд, на котором студент самостоятельно строит
|
||||
end-to-end ETL-пайплайн: от базы-источника до аналитических витрин.
|
||||
|
||||
Стенд имитирует реальную рабочую задачу Data-инженера:
|
||||
- Есть «боевая» система-источник (bookings-db), в которой каждый день появляются
|
||||
новые данные — как в жизни, без ограниченного объёма.
|
||||
- Есть DWH на Greenplum с классическими слоями (STG → ODS → DDS → DM).
|
||||
- Есть Airflow, оркестрирующий загрузку.
|
||||
- Есть ТЗ от «аналитика» с описанием ожидаемых таблиц и маппингов.
|
||||
|
||||
Студент получает **частично реализованный пайплайн** (эталонный вертикальный срез)
|
||||
и **дореализует остальное** по ТЗ — SQL-скрипты и таски в DAG.
|
||||
|
||||
### Почему именно bookings?
|
||||
|
||||
Домен бронирования авиабилетов выбран не ради предметной области, а благодаря
|
||||
генератору данных: каждый вызов `make bookings-generate-day` создаёт новый день
|
||||
с реалистичным объёмом. Это даёт бесконечный поток инкрементальных данных —
|
||||
как в настоящей production-системе.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Целевая аудитория и пререквизиты
|
||||
|
||||
**Кто:** студенты курса DE Roadmap, дошедшие до раздела «Курсовая работа».
|
||||
|
||||
**Что уже умеют** (к моменту старта):
|
||||
- Git: ветки, PR, merge, GitFlow
|
||||
- SQL: JOIN, CTE, оконные функции, планы запросов, моделирование (3NF, звезда, SCD)
|
||||
- Python: скрипты, pandas, базовое ООП
|
||||
- Docker: запуск контейнеров, логи, docker-compose
|
||||
- Airflow: понятие DAG, операторы, зависимости, UI, логи
|
||||
- Greenplum: распределение по сегментам, skew, EXPLAIN, отличие от Postgres
|
||||
|
||||
**Уровень:** уверенный джун, готовящийся к первым собеседованиям.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. Учебные результаты (Learning Outcomes)
|
||||
|
||||
После выполнения курсовой студент умеет:
|
||||
|
||||
1. **Проектировать и реализовывать ETL-пайплайн** по слоям DWH
|
||||
(STG → ODS → DDS → DM) на реальном стеке Airflow + Greenplum.
|
||||
2. **Читать ТЗ от аналитика** (маппинги, описания таблиц) и превращать его
|
||||
в работающий SQL + DAG.
|
||||
3. **Писать идемпотентные загрузки** с инкрементальностью (HWM, _load_id,
|
||||
delete+insert), понимая, почему в Greenplum не используется MERGE.
|
||||
4. **Реализовывать SCD1/SCD2** и объяснять, когда что применяется.
|
||||
5. **Настраивать и проверять Data Quality** — понимает, зачем DQ-проверки
|
||||
и как их встроить в пайплайн.
|
||||
6. **Работать с Greenplum** как с MPP: выбирать distribution key,
|
||||
понимать heap vs AO, читать планы запросов.
|
||||
7. **Оформить проект как портфолио** — репозиторий пригоден для упаковки
|
||||
в резюме как реальный опыт работы с Airflow и Greenplum.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. Скоуп
|
||||
|
||||
### В скоупе (In Scope)
|
||||
|
||||
| Компонент | Описание |
|
||||
|-----------------------|-------------------------------------------------------------|
|
||||
| Источник данных | bookings-db (Postgres) с генератором дней |
|
||||
| DWH | Greenplum, 4 слоя: STG, ODS, DDS, DM |
|
||||
| Оркестрация | Apache Airflow (PostgresOperator + SQL-файлы) |
|
||||
| Федеративный доступ | PXF (чтение из Postgres в Greenplum) |
|
||||
| Инфраструктура | Docker Compose (полный стенд в одной команде) |
|
||||
| Data Quality | DQ-проверки, встроенные в DAG |
|
||||
| Документация | README, ТЗ, design docs, naming conventions |
|
||||
|
||||
### Вне скоупа (Out of Scope)
|
||||
|
||||
| Что | Почему |
|
||||
|-----------------------|-------------------------------------------------------------|
|
||||
| Kafka / стриминг | Отдельный стенд в курсе |
|
||||
| BI-инструменты | Фокус на ETL, не на визуализации |
|
||||
| CI/CD | Избыточно для курсовой |
|
||||
| Spark / Trino / dbt | Отдельные стенды в курсе |
|
||||
| Второй источник | Усложнение без пропорциональной учебной ценности |
|
||||
| CSV-пайплайн | Вынести в [airflow-manual](https://github.com/dementev-dev/airflow-manual) |
|
||||
| Облачная инфраструктура | Всё локально, через Docker |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Архитектура стенда
|
||||
|
||||
### Сервисы (Docker Compose)
|
||||
|
||||
```
|
||||
bookings-db (Postgres 16) ──PXF──> Greenplum 6.27
|
||||
├── stg.* (стейджинг)
|
||||
├── ods.* (операционное хранилище)
|
||||
├── dds.* (детальное хранилище)
|
||||
└── dm.* (витрины)
|
||||
|
||||
pgmeta (Postgres 16) ─────────────> Airflow (webserver + scheduler)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Слои DWH
|
||||
|
||||
| Слой | Назначение | Паттерн загрузки | Кол-во таблиц |
|
||||
|------|-----------------------------------|---------------------------|---------------|
|
||||
| STG | Зеркало источника | TRUNCATE + INSERT (batch) | 9 |
|
||||
| ODS | Нормализованное хранилище | SCD1 UPSERT | 9 |
|
||||
| DDS | Измерения + факты (Kimball) | SCD1/SCD2 + fact load | 7 (6D + 1F) |
|
||||
| DM | Аналитические витрины | HWM-инкремент | 5 |
|
||||
|
||||
### Сущности
|
||||
|
||||
| STG / ODS | DDS | DM |
|
||||
|----------------------|--------------------------|-----------------------|
|
||||
| bookings | dim_airports | airport_traffic |
|
||||
| tickets | dim_airplanes | monthly_overview |
|
||||
| airports | dim_passengers | passenger_loyalty |
|
||||
| airplanes | dim_routes (SCD2) | route_performance |
|
||||
| routes | dim_calendar | sales_report |
|
||||
| seats | dim_tariffs | |
|
||||
| flights | fact_flight_sales | |
|
||||
| segments | | |
|
||||
| boarding_passes | | |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. Педагогическая модель
|
||||
|
||||
Подробности — в [assignment_design.md](assignment_design.md).
|
||||
|
||||
### Принцип: «Эталонный срез + ТЗ»
|
||||
|
||||
Студент получает репозиторий, в котором:
|
||||
|
||||
1. **Эталонный вертикальный срез** — полностью реализованная цепочка
|
||||
`sales_report` и все её источники вниз по слоям (STG → ODS → DDS → DM).
|
||||
2. **ТЗ от аналитика** — описание остальных таблиц
|
||||
(analyst_spec.md — будет создан на Этапе 3, см. TODO.md).
|
||||
3. **Частично готовый DAG** — студент добавляет свои таски по аналогии.
|
||||
4. **Валидационный DAG** — студент запускает для самоконтроля.
|
||||
|
||||
### Что делает студент
|
||||
|
||||
- Пишет DDL, SQL-загрузки, DQ-проверки для назначенных таблиц
|
||||
- Добавляет таски в существующий DAG
|
||||
- Проверяет результат через валидационный DAG и запросы в Greenplum
|
||||
|
||||
### Что студент НЕ делает
|
||||
|
||||
- Не поднимает инфраструктуру с нуля (Docker Compose дан)
|
||||
- Не пишет DAG с нуля (шаблон дан)
|
||||
- Не настраивает Airflow Connections (преднастроены)
|
||||
- Не работает с PXF-конфигурацией (настроен)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. Ветки и workflow
|
||||
|
||||
```
|
||||
main (стартовое состояние)
|
||||
├── Эталонный срез: реализованные таблицы + DAG
|
||||
├── ТЗ от аналитика
|
||||
├── Инфраструктура (Docker, Make, PXF)
|
||||
├── Заглушки / TODO-маркеры для студенческих заданий
|
||||
└── Валидационный DAG для самоконтроля
|
||||
|
||||
solution (полное решение)
|
||||
└── Все таблицы реализованы — эталон для самопроверки
|
||||
и подсказка, если студент застрял
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Workflow студента
|
||||
|
||||
1. Форкает репозиторий
|
||||
2. Читает README и ТЗ
|
||||
3. `make up` — поднимает стенд
|
||||
4. `make bookings-init` — инициализирует источник
|
||||
5. Запускает DDL-DAG'и (эталонные таблицы создаются)
|
||||
6. Запускает ETL-DAG'и — эталонный срез работает
|
||||
7. Реализует задания из ТЗ (SQL + таски в DAG)
|
||||
8. Проверяет себя через валидационный DAG
|
||||
9. `make bookings-generate-day` — генерирует новый день, проверяет
|
||||
инкрементальность
|
||||
10. Защищает работу перед ментором
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. Критерии приёмки курсовой
|
||||
|
||||
### Для студента (самопроверка)
|
||||
|
||||
- [ ] Стенд поднимается (`make up`) без ошибок
|
||||
- [ ] Все DAG'и проходят без failed-тасков
|
||||
- [ ] Данные доезжают от STG до DM
|
||||
- [ ] Валидационный DAG проходит на всех реализованных таблицах
|
||||
- [ ] После `make bookings-generate-day` + повторного запуска DAG
|
||||
данные корректно доливаются (инкрементальность работает)
|
||||
|
||||
### Для ментора (ревью + защита)
|
||||
|
||||
- [ ] Код соответствует naming conventions (`docs/design/naming_conventions.md`)
|
||||
- [ ] SQL идемпотентен (повторный запуск не ломает данные)
|
||||
- [ ] Distribution keys выбраны осмысленно
|
||||
- [ ] Студент может объяснить: почему delete+insert, а не MERGE;
|
||||
разницу SCD1/SCD2; что такое HWM; как работает _load_id
|
||||
- [ ] Код оформлен для портфолио (чистый Git-history, README)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 9. Ограничения и риски
|
||||
|
||||
| Риск / ограничение | Митигация |
|
||||
|--------------------------------------------|-------------------------------------------------|
|
||||
| Стенд тяжёлый (~8-16 GB RAM) | Указать минимальные требования; не утяжелять |
|
||||
| bookings-db генерирует данные медленно | Не добавлять нагрузку; задокументировать ожидание|
|
||||
| Студент может застрять надолго | Ветка `solution` как подсказка; еженедельные встречи |
|
||||
| Greenplum 6.x — устаревающая версия | Для учебных целей достаточно; паттерны переносимы |
|
||||
| PXF нестабилен при холодном старте | Задокументировано в README; healthcheck настроен |
|
||||
|
||||
### Требования к машине студента
|
||||
|
||||
- 2-4 CPU, 8-16 GB RAM, 25-40 GB диска
|
||||
- Linux / WSL2 / macOS
|
||||
- Docker + Docker Compose
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 10. План работ
|
||||
|
||||
План с чекбоксами и рекомендациями по инструментам: [TODO.md](../../TODO.md).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 11. Открытые вопросы
|
||||
|
||||
1. **Название** — рабочее: «Greenplum Bookings DWH». Финализировать.
|
||||
@@ -1,173 +0,0 @@
|
||||
# Дизайн курсового задания
|
||||
|
||||
> Тактические решения по нарезке задания, порядку выполнения и самопроверке.
|
||||
> Стратегию и контекст см. в [PRD.md](PRD.md).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. Эталонный срез: витрина `sales_report`
|
||||
|
||||
Эталоном выбрана витрина `dm.sales_report` и вся её цепочка вниз по слоям.
|
||||
|
||||
**Почему `sales_report`:**
|
||||
- Покрывает SCD1 (airports, tariffs), HWM-инкремент, fact load
|
||||
- Богатая денормализация — хороший образец для подражания
|
||||
- Средняя сложность — не пугает, но и не тривиальна
|
||||
|
||||
### Эталонные таблицы (даны студенту)
|
||||
|
||||
| Слой | Таблицы |
|
||||
|------|-----------------------------------------------------------------|
|
||||
| DM | `sales_report` |
|
||||
| DDS | `fact_flight_sales`, `dim_airports` (SCD1), `dim_tariffs` (SCD1), `dim_calendar` |
|
||||
| ODS | `bookings`, `tickets`, `segments`, `flights`, `boarding_passes`, `airports`, `routes` |
|
||||
| STG | весь слой: `bookings`, `tickets`, `segments`, `flights`, `boarding_passes`, `airports`, `airplanes`, `seats`, `routes` |
|
||||
|
||||
### Задание студенту
|
||||
|
||||
| Слой | Таблицы | Что нового для студента |
|
||||
|------|-------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
|
||||
| ODS | `airplanes`, `seats` | Практика TRUNCATE+INSERT по аналогии с эталоном |
|
||||
| DDS | `dim_airplanes` (SCD1), `dim_passengers` (SCD1), `dim_routes` (SCD2) | **SCD2 — ключевой вызов курсовой** |
|
||||
| DM | `airport_traffic`, `monthly_overview`, `route_performance`, `passenger_loyalty` | Разная сложность (от простой к сложной) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Рекомендуемый порядок выполнения
|
||||
|
||||
Студенту рекомендуется (но не обязательно) двигаться в таком порядке:
|
||||
|
||||
1. **ODS** (airplanes, seats) — практика TRUNCATE+INSERT
|
||||
2. **DDS** dim_airplanes, dim_passengers (SCD1) — новые измерения
|
||||
3. **DDS** dim_routes (**SCD2**) — ключевой вызов
|
||||
4. **DM** airport_traffic — простая витрина, похожа на sales_report
|
||||
5. **DM** route_performance — TRUNCATE+INSERT, SCD2-агрегация по BK
|
||||
6. **DM** monthly_overview — двухуровневая агрегация
|
||||
7. **DM** passenger_loyalty — самая сложная, пересчёт истории
|
||||
|
||||
Порядок выстроен от простого к сложному. Каждый шаг опирается на опыт
|
||||
предыдущего.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. SCD2: подход «рецепт без готового SQL»
|
||||
|
||||
Реализация `dim_routes` (SCD2) — ключевой вызов курсовой. Студент делает это
|
||||
самостоятельно, но ТЗ содержит пошаговую подсказку:
|
||||
|
||||
1. Алгоритм SCD2 текстом (без SQL):
|
||||
- Вычисли `hashdiff` по набору атрибутов (атрибуты перечислены в ТЗ)
|
||||
- Найди строки, у которых `hashdiff` изменился
|
||||
- Закрой старую версию (`valid_to = текущая_дата`)
|
||||
- Вставь новую версию (`valid_from = текущая_дата`, `valid_to = NULL`)
|
||||
2. Формула hashdiff: `md5(concat_ws('|', field1, field2, ...))`
|
||||
3. Ссылка на `naming_conventions.md` (поля `valid_from`, `valid_to`, `hashdiff`)
|
||||
4. Напоминание: полуоткрытый интервал `[valid_from, valid_to)`
|
||||
5. Если застрял — ветка `solution`
|
||||
|
||||
Самостоятельная реализация — ключ к запоминанию. SCD2 — обязательный вопрос
|
||||
на собеседованиях DE, и студент должен уметь объяснить его на основе
|
||||
собственного опыта.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. Валидационный DAG (`bookings_validate`)
|
||||
|
||||
Отдельный DAG для самопроверки студента. Запускается вручную в Airflow UI
|
||||
после реализации заданий. Таски сгруппированы по слоям — студент видит,
|
||||
где именно проблема. Дополнительный бонус — практика чтения логов Airflow.
|
||||
|
||||
### Примерная структура тасков
|
||||
|
||||
```
|
||||
bookings_validate
|
||||
├── validate_ods
|
||||
│ ├── check_ods_airplanes_rowcount (ODS >= STG по кол-ву уникальных BK)
|
||||
│ ├── check_ods_seats_rowcount
|
||||
│ └── check_ods_no_null_pks (PK not null)
|
||||
├── validate_dds
|
||||
│ ├── check_dim_airplanes_exists
|
||||
│ ├── check_dim_passengers_exists
|
||||
│ ├── check_dim_routes_scd2 (valid_from/valid_to корректны)
|
||||
│ └── check_dim_routes_no_gaps (нет «дыр» в версиях SCD2)
|
||||
└── validate_dm
|
||||
├── check_airport_traffic_exists
|
||||
├── check_monthly_overview_exists
|
||||
├── check_route_performance_exists
|
||||
└── check_passenger_loyalty_exists
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Реализация
|
||||
|
||||
- `PostgresOperator` + SQL-скрипты в `sql/validate/`
|
||||
- Каждый SQL-скрипт выполняет SELECT и бросает исключение (через
|
||||
`DO $$ ... RAISE EXCEPTION ... $$`), если проверка не пройдена
|
||||
- Сообщения об ошибках — дружелюбные, с подсказкой что делать дальше
|
||||
|
||||
### Ключевые проверки
|
||||
|
||||
- Таблицы существуют и содержат данные
|
||||
- PK не содержат NULL
|
||||
- SCD2: `valid_to IS NULL` для текущих версий, нет перекрытий интервалов
|
||||
- Кросс-слойная консистентность (row count ODS vs STG)
|
||||
- DM-витрины содержат данные за загруженные дни
|
||||
|
||||
### Активная проверка SCD2 (`check_dim_routes_scd2`)
|
||||
|
||||
Справочник `bookings.routes` в демо-базе статичен — маршруты не меняются
|
||||
между запусками генератора. Поэтому при обычном прогоне пайплайна студент
|
||||
никогда не увидит, как SCD2 закрывает старую версию и создаёт новую.
|
||||
|
||||
Чтобы проверить корректность реализации, таск `check_dim_routes_scd2`
|
||||
должен быть **активным** (не только читать, но и тестировать загрузку):
|
||||
|
||||
1. Сохранить текущее состояние `ods.routes` и `dds.dim_routes` (temp-таблицы).
|
||||
2. Вставить в `ods.routes` тестовый маршрут с изменённым атрибутом
|
||||
(например, `scheduled_time` → `departure_time` сдвинут на 1 час).
|
||||
3. Вызвать студенческий SQL загрузки `dim_routes` (`sql/dds/dim_routes_load.sql`).
|
||||
4. Проверить результат:
|
||||
- Старая версия маршрута закрыта (`valid_to IS NOT NULL`).
|
||||
- Новая версия открыта (`valid_to IS NULL`, `hashdiff` отличается).
|
||||
- Нет «дыр» между `valid_to` старой и `valid_from` новой версии.
|
||||
5. Откатить изменения: восстановить `ods.routes` и `dds.dim_routes`
|
||||
из сохранённых temp-таблиц.
|
||||
|
||||
Это единственный способ гарантировать, что SCD2 работает, без мутации
|
||||
источника (что сломало бы генератор `continue()`).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Формат ТЗ от аналитика
|
||||
|
||||
Файл: `docs/assignment/analyst_spec.md` (или несколько файлов по слоям).
|
||||
|
||||
Для каждой таблицы-задания документ содержит:
|
||||
|
||||
- **Имя таблицы** и целевая схема (stg / ods / dds / dm)
|
||||
- **Описание** — что хранит таблица, бизнес-смысл
|
||||
- **Список полей** с типами и описанием
|
||||
- **Маппинг источников** — откуда берётся каждое поле
|
||||
- **Бизнес-правила и фильтры** (если есть)
|
||||
- **Тип историзации** (SCD1 / SCD2 / snapshot / append)
|
||||
- **Гранулярность** (одна строка = ?)
|
||||
- **Distribution key** (подсказка или задание на выбор)
|
||||
|
||||
Формат — приближен к реальным ТЗ, которые студент встретит на работе.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. Бэклог: идеи для будущих итераций
|
||||
|
||||
### PXF-практикум (замена STG-заданий)
|
||||
|
||||
После переноса всего STG-слоя в эталон (см. `docs/plans/2026-03-11_routes-to-reference.md`)
|
||||
студенты не практикуются в создании PXF external tables и загрузке сырых данных.
|
||||
Это важный навык для DE — нужно компенсировать отдельным заданием.
|
||||
|
||||
Варианты:
|
||||
- **Новый источник данных**: подключить CSV/JSON-файл (например, справочник городов
|
||||
или курсов валют) через PXF и загрузить в отдельную STG-таблицу
|
||||
- **Мини-задание «подключи внешний справочник»**: студент создаёт PXF external table
|
||||
для существующей таблицы источника и сравнивает результат с эталонной STG
|
||||
- **Лабораторная работа**: отдельное упражнение на создание external table +
|
||||
сравнение форматов (TEXT vs CUSTOM), профилей PXF, обработку типов
|
||||
@@ -569,8 +569,9 @@ UPDATE факта обновляет только **мутабельные по
|
||||
1. Таблица не пуста
|
||||
2. Нет дублей по зерну `(ticket_no, flight_id)`
|
||||
3. Количество строк = `COUNT(*)` из `ods.segments`
|
||||
4. **Обязательные FK**: `passenger_sk IS NULL` = 0, `tariff_sk IS NULL` = 0
|
||||
5. **FK маршрута**: NULL в любом из `route_sk`, `departure_airport_sk`, `arrival_airport_sk`, `airplane_sk` — допустимо при аномалиях, считаем и логируем (`RAISE NOTICE`); фейлим если > 1% строк
|
||||
4. **Обязательные FK**: `tariff_sk IS NULL` = 0. На main `passenger_sk` — NOTICE (dim_passengers — заглушка); на solution — EXCEPTION.
|
||||
5. **Эталонные FK аэропортов**: `departure_airport_sk`, `arrival_airport_sk` (через `ods.routes`) — порог 1%, EXCEPTION.
|
||||
**Студенческие FK**: `route_sk`, `airplane_sk` — на main NOTICE (dim_routes — заглушка, 100% NULL допустимо); на solution — порог 1%, EXCEPTION.
|
||||
6. **Calendar**: `calendar_sk IS NULL` — допустимо если `scheduled_departure IS NULL` в ODS; считаем и логируем (`RAISE NOTICE`); фейлим если > 1% строк
|
||||
7. Обязательные поля: `book_ref`, `ticket_no`, `flight_id`, `is_boarded` не NULL
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -512,7 +512,9 @@ ANALYZE ods.bookings;
|
||||
### 6.4. Поведение при пустом батче
|
||||
|
||||
- для инкрементальных таблиц (`bookings`, `tickets`, `flights`, `segments`, `boarding_passes`) пустой батч допустим;
|
||||
- для snapshot-справочников (`airports`, `airplanes`, `routes`, `seats`) пустой батч считаем ошибкой.
|
||||
- для snapshot-справочников (`airports`, `routes`) пустой батч считаем ошибкой.
|
||||
На main `airplanes` и `seats` — студенческие заглушки (load/dq = `SELECT 1;`),
|
||||
таблицы будут пустыми до реализации студентом.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -531,7 +533,8 @@ ANALYZE ods.bookings;
|
||||
|
||||
3. **Обязательные поля** не `NULL`/не пустые.
|
||||
|
||||
4. **Батч не пустой** для snapshot-справочников (`airports`, `airplanes`, `routes`, `seats`): если STG-батч оказался пустым — это ошибка (источник недоступен или PXF не работает).
|
||||
4. **Батч не пустой** для эталонных snapshot-справочников (`airports`, `routes`): если STG-батч оказался пустым — это ошибка (источник недоступен или PXF не работает).
|
||||
На main `airplanes_dq.sql` и `seats_dq.sql` — студенческие заглушки.
|
||||
|
||||
5. **Ссылочная целостность** в ODS:
|
||||
- `tickets.book_ref -> bookings.book_ref`
|
||||
@@ -617,7 +620,8 @@ tests/test_dags_smoke.py (+ smoke для 2 новых DAG)
|
||||
resolve_stg_batch_id
|
||||
├-> load_ods_bookings -> dq_ods_bookings -> load_ods_tickets -> dq_ods_tickets ──────────────────┐
|
||||
├-> load_ods_airports -> dq_ods_airports ─┐ │
|
||||
├-> load_ods_airplanes -> dq_ods_airplanes ─┼-> load_ods_routes -> dq_ods_routes │
|
||||
├-> load_ods_airplanes -> dq_ods_airplanes ─┐
|
||||
│ ├-> load_ods_routes -> dq_ods_routes │
|
||||
└-> └-> load_ods_seats -> dq_ods_seats │
|
||||
│
|
||||
dq_ods_routes -> load_ods_flights -> dq_ods_flights │
|
||||
@@ -631,7 +635,8 @@ resolve_stg_batch_id
|
||||
|
||||
Зависимости (по FK):
|
||||
- `tickets` после `bookings` (FK: `book_ref`);
|
||||
- `routes` после `airports` и `airplanes` (FK: `departure_airport`, `arrival_airport`, `airplane_code`);
|
||||
- `routes` после `airports` (FK: `departure_airport`, `arrival_airport`).
|
||||
На ветке `solution` также зависит от `airplanes` (FK: `airplane_code`);
|
||||
- `seats` после `airplanes` (FK: `airplane_code`);
|
||||
- `flights` после `routes` (FK: `route_no`);
|
||||
- `segments` после `flights` и `tickets` (FK: `flight_id`, `ticket_no`);
|
||||
|
||||
@@ -2,7 +2,7 @@
|
||||
|
||||
## 1. Цель и общий контур
|
||||
|
||||
- Источник: Postgres в контейнере `bookings-db`, база `demo`, таблица `bookings.bookings` (см. [`docs/reference/bookings_tz.md`](../reference/bookings_tz.md)).
|
||||
- Источник: Postgres в контейнере `bookings-db`, база `demo`, таблица `bookings.bookings`.
|
||||
- Цель: показываем путь данных от операционной БД до сырого слоя DWH в Greenplum.
|
||||
- В этом документе описываем часть `src (bookings-db) → STG (Greenplum)`. STG — входной слой; далее данные обрабатываются в ODS → DDS → DM (см. соответствующие design-документы).
|
||||
|
||||
@@ -127,8 +127,7 @@ DDL определён в `sql/stg/bookings_ddl.sql` и подключается
|
||||
|
||||
## 5. Связь с остальными документами
|
||||
|
||||
- [`docs/reference/bookings_tz.md`](../reference/bookings_tz.md) — как готовится и генерируется источник `bookings-db`.
|
||||
- [`docs/reference/pxf_bookings.md`](../reference/pxf_bookings.md) — детали настройки PXF и внешней таблицы для чтения из `bookings-db`.
|
||||
- Детали настройки PXF и часовых поясов — в ветке `solution` (`docs/reference/`).
|
||||
- `sql/stg/bookings_ddl.sql` — DDL для схемы `stg` и таблиц `stg.bookings_ext` / `stg.bookings` (подключается из `sql/ddl_gp.sql` и применяется через `make ddl-gp`).
|
||||
|
||||
Дальнейшая обработка данных описана в design-документах ODS/DDS/DM (см. раздел 5).
|
||||
|
||||
@@ -310,6 +310,5 @@ Degenerate keys: `book_ref`, `ticket_no`, `flight_id`, `book_date`, `seat_no`.
|
||||
- [`bookings_dds_design.md`](bookings_dds_design.md) — дизайн DDS (Star Schema, SCD2)
|
||||
- [`bookings_dm_design.md`](bookings_dm_design.md) — дизайн DM (5 витрин)
|
||||
- [`naming_conventions.md`](naming_conventions.md) — нейминг полей
|
||||
- [`../reference/bookings_tz.md`](../reference/bookings_tz.md) — часовые пояса
|
||||
- [`../reference/pxf_bookings.md`](../reference/pxf_bookings.md) — настройка PXF
|
||||
- Часовые пояса и настройка PXF — в ветке `solution` (`docs/reference/`)
|
||||
- [`../assignment/analyst_spec.md`](../assignment/analyst_spec.md) — ТЗ от аналитика (курсовое задание)
|
||||
|
||||
@@ -1,184 +0,0 @@
|
||||
# Протокол сквозного (E2E) тестирования ETL
|
||||
|
||||
Этот документ описывает процедуру полной проверки цепочки ETL: `STG -> ODS -> DDS -> DM`.
|
||||
Цель теста — убедиться в корректности инкрементальной загрузки, работы паттерна `Temporary Table` и механизмов `HWM`.
|
||||
|
||||
**Управление DAG'ами — только через Airflow UI или REST API.**
|
||||
Не используйте CLI-команды внутри контейнера (`docker exec ... airflow dags ...`) — они могут молча не сработать (например, `unpause` не снимает паузу). REST API работает надёжно и приближает опыт к реальной боевой эксплуатации.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. Подготовка окружения
|
||||
|
||||
Убедитесь, что все сервисы запущены и генератор инициализирован.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
make up
|
||||
make bookings-init
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Доступ к API:**
|
||||
В `docker-compose.yml` включена базовая аутентификация (`basic_auth`).
|
||||
Для curl-запросов используйте учетные данные из вашего `.env` файла (переменные `AIRFLOW_USER` и `AIRFLOW_PASSWORD`, по умолчанию `admin:admin`).
|
||||
|
||||
- **UI:** `http://localhost:8080`
|
||||
- **API Endpoint:** `http://localhost:8080/api/v1`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Очистка данных (Reset)
|
||||
|
||||
Перед началом теста необходимо полностью очистить все слои DWH.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
make dwh-truncate
|
||||
```
|
||||
*(Если вы меняли DDL, лучше полностью пересоздать схемы: `make gp-psql -c "DROP SCHEMA IF EXISTS ods CASCADE; DROP SCHEMA IF EXISTS dds CASCADE; DROP SCHEMA IF EXISTS dm CASCADE; CREATE SCHEMA ods; CREATE SCHEMA dds; CREATE SCHEMA dm;"`)*
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. Этап 1: Создание схем и Загрузка за первый день (Initial Load)
|
||||
|
||||
Рекомендуется запускать слои последовательно, дожидаясь завершения предыдущего.
|
||||
|
||||
### Создание DDL
|
||||
Откройте **Airflow UI** (`http://localhost:8080`) и нажмите кнопку **▶ Play -> Trigger DAG** для DDL-дагов:
|
||||
1. `bookings_stg_ddl`
|
||||
2. `bookings_ods_ddl`
|
||||
3. `bookings_dds_ddl`
|
||||
4. `bookings_dm_ddl`
|
||||
|
||||
### Запуск пайплайна (Day 1)
|
||||
После успешного создания таблиц, запустите DAG загрузки `bookings_to_gp_stage`.
|
||||
|
||||
**Через UI:** откройте http://localhost:8080, **снимите DAG с паузы** (переключатель слева от названия) и нажмите **▶ Play -> Trigger DAG**.
|
||||
|
||||
**Через REST API (рекомендуется для автоматизации и агентов):**
|
||||
|
||||
**Важно:** при старте стенда все DAG-и находятся на паузе. Каждый DAG перед первым запуском нужно «разморозить» (unpause), иначе запуск зависнет в статусе `queued`. Для каждого DAG требуется два шага: **1) unpause, 2) trigger**.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Снятие с паузы (обязательно перед первым запуском!)
|
||||
curl -s -X PATCH "http://localhost:8080/api/v1/dags/bookings_to_gp_stage" \
|
||||
--user "${AIRFLOW_USER}:${AIRFLOW_PASSWORD}" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{"is_paused": false}'
|
||||
|
||||
# 2. Запуск
|
||||
curl -s -X POST "http://localhost:8080/api/v1/dags/bookings_to_gp_stage/dagRuns" \
|
||||
--user "${AIRFLOW_USER}:${AIRFLOW_PASSWORD}" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Проверка статуса
|
||||
Дождитесь, пока DAG перейдет в статус `success` (следите в UI или опрашивайте через API):
|
||||
```bash
|
||||
curl -s "http://localhost:8080/api/v1/dags/bookings_to_gp_stage/dagRuns?order_by=-execution_date&limit=1" \
|
||||
--user "${AIRFLOW_USER}:${AIRFLOW_PASSWORD}" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['dag_runs'][0]['state'])"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Запуск остальных слоёв
|
||||
Поочерёдно запускайте каждый следующий слой **по той же схеме: unpause + trigger** (замените `<dag_id>`):
|
||||
1. `bookings_to_gp_ods`
|
||||
2. `bookings_to_gp_dds`
|
||||
3. `bookings_to_gp_dm`
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Повторите для каждого DAG из списка выше
|
||||
DAG_ID=bookings_to_gp_ods
|
||||
|
||||
# 1. Unpause
|
||||
curl -s -X PATCH "http://localhost:8080/api/v1/dags/${DAG_ID}" \
|
||||
--user "${AIRFLOW_USER}:${AIRFLOW_PASSWORD}" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{"is_paused": false}'
|
||||
|
||||
# 2. Trigger
|
||||
curl -s -X POST "http://localhost:8080/api/v1/dags/${DAG_ID}/dagRuns" \
|
||||
--user "${AIRFLOW_USER}:${AIRFLOW_PASSWORD}" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. Этап 2: Проверка инкремента
|
||||
|
||||
Эмулируйте появление данных за второй день и проверьте дозагрузку. DAG слоя STG автоматически сгенерирует новый день в базе-источнике перед загрузкой.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Повторный запуск цепочки ETL (DAG STG сам сгенерирует новый день)
|
||||
# Снова нажмите "Trigger DAG" в UI для каждого слоя (STG -> ODS -> DDS -> DM).
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Цикл отладки: Логи и Перезапуск (Clear)
|
||||
|
||||
Если DAG упал, **не нужно пересоздавать стенд с нуля**. Airflow позволяет исправить код и перезапустить только упавшие задачи.
|
||||
|
||||
Для выполнения команд ниже вам понадобится **Run ID** упавшего запуска. Его можно скопировать из UI (вкладка *Graph* -> кликнуть на фон сетки -> вкладка *Details* -> `Run ID`) или получить последним API-запросом:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Получить Run ID последнего запуска ODS
|
||||
curl -s "http://localhost:8080/api/v1/dags/bookings_to_gp_ods/dagRuns?order_by=-execution_date&limit=1" \
|
||||
--user "${AIRFLOW_USER}:${AIRFLOW_PASSWORD}" | grep -o '"dag_run_id": "[^"]*"'
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Чтение логов через API
|
||||
Подставьте ваш `<RUN_ID>` (например, `manual__2026-03-03T...`) и имя упавшей таски:
|
||||
```bash
|
||||
curl -s "http://localhost:8080/api/v1/dags/bookings_to_gp_ods/dagRuns/<RUN_ID>/taskInstances/<TASK_ID>/logs/1" \
|
||||
--user "${AIRFLOW_USER}:${AIRFLOW_PASSWORD}"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Перезапуск задачи (Clear)
|
||||
1. Прочитайте ошибку в логах.
|
||||
2. Исправьте SQL-файл локально на хосте.
|
||||
3. Очистите состояние упавших задач (`only_failed: true`) в конкретном запуске, передав ваш `<RUN_ID>`:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -s -X POST "http://localhost:8080/api/v1/dags/bookings_to_gp_ods/clearTaskInstances" \
|
||||
--user "${AIRFLOW_USER}:${AIRFLOW_PASSWORD}" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"only_failed": true,
|
||||
"reset_dag_runs": true,
|
||||
"dag_run_id": "<RUN_ID>"
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
После этого планировщик подхватит обновленный SQL-код и продолжит выполнение DAG с точки падения. Вы также можете сделать это в UI: клик по упавшей задаче -> кнопка **Clear**.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. Финальная верификация (Критерии успеха)
|
||||
|
||||
Выполните SQL-запрос для сверки данных:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
make gp-psql -c "
|
||||
SELECT 'STG' as layer, COUNT(*) FROM stg.bookings
|
||||
UNION ALL
|
||||
SELECT 'ODS' as layer, COUNT(*) FROM ods.bookings
|
||||
UNION ALL
|
||||
SELECT 'DDS' as layer, COUNT(*) FROM dds.fact_flight_sales
|
||||
UNION ALL
|
||||
SELECT 'DM ' as layer, COUNT(*) FROM dm.sales_report;
|
||||
"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Критерии корректности:**
|
||||
1. **Инкремент STG**: Количество строк в `stg.bookings` после Этапа 2 больше, чем после Этапа 1.
|
||||
2. **Инкремент ODS**: Количество строк в `ods.bookings` выросло. В ODS нет дублей (`SELECT book_ref FROM ods.bookings GROUP BY book_ref HAVING COUNT(*) > 1` должен вернуть 0 строк).
|
||||
3. **ODS Справочники**: Количество строк в `ods.airports` и `ods.routes` не должно меняться между днями (работает паттерн TRUNCATE+INSERT полного снимка).
|
||||
4. **HWM в DM**: Витрина `sales_report` содержит данные за оба дня. Значение `COUNT(*)` после Этапа 2 выросло.
|
||||
5. **Lineage**: Поля `_load_id` и `_load_ts` во всех слоях содержат метки соответствующих запусков (`manual__...`).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. Зафиксированный опыт (Типичные ошибки)
|
||||
|
||||
- **Рассинхронизация DDL и Load скриптов**: Частая причина падения ODS/DDS — несовпадение имен колонок (например, `amount` vs `segment_amount`) или типов данных (например, `INTEGER[]` vs `TEXT`) между схемой таблицы и запросом загрузки. Внимательно читайте логи задачи.
|
||||
- **Работа с массивами**: При генерации `hashdiff` в Greenplum/PostgreSQL нельзя использовать пустую строку `''` в `COALESCE` для массива. Массив нужно предварительно привести к тексту: `COALESCE(days_of_week::TEXT, '')`.
|
||||
- **Кавычки в psql**: При выполнении ручных проверок через `psql -c "..."` помните, что строковые литералы должны оборачиваться в **одинарные кавычки** (`'text'`), а двойные кавычки (`"text"`) интерпретируются как идентификаторы колонок.
|
||||
@@ -1,342 +0,0 @@
|
||||
# Plan: Подготовка main + ветка solution (Этап 4)
|
||||
|
||||
> Дата: 2026-03-12 | Версия: 4 (после третьего ревью Codex)
|
||||
> Ветка: chore/bookings-etl → main → solution
|
||||
> Спецификации кода: `docs/archive/2026-03-11_routes-to-reference.md` (п.2–5, п.8, п.10–11)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. Мотивация
|
||||
|
||||
### Зачем раскладка по веткам
|
||||
|
||||
Сейчас весь код (эталон + студенческие задания) живёт в ветке `chore/bookings-etl`.
|
||||
Студент должен получить **частично реализованный пайплайн**: эталонный вертикальный
|
||||
срез работает «из коробки», а студенческие файлы — заглушки (`SELECT 1; -- TODO`).
|
||||
Полная реализация доступна в ветке `solution` для самопроверки.
|
||||
|
||||
### Почему именно такой порядок
|
||||
|
||||
**Рассмотренные варианты:**
|
||||
|
||||
| # | Схема | Проблема |
|
||||
|---|-------|----------|
|
||||
| A | Создать solution от bookings-etl, потом на main — cherry-pick + заглушки | Грязные cherry-pick'и, main временно «не main» |
|
||||
| B | Мерж в main, заглушки на main, solution = cherry-pick эталона обратно | main в какой-то момент содержит полный код, потом — заглушки; solution — через cherry-pick |
|
||||
| **C** | **Мерж в main → общие правки → ветка solution (снимок) → main-only правки** | **Выбран** |
|
||||
|
||||
**Почему вариант C:**
|
||||
|
||||
- **main всегда остаётся main.** Нет момента, когда main «подменяется» другой веткой.
|
||||
Любые CI/CD, ссылки, клонирования — работают непрерывно.
|
||||
- **Простая линейная история.** Мерж → общие правки → бранч → main-only коммиты.
|
||||
Никаких cherry-pick'ов.
|
||||
- **solution — архивный снимок.** Не ожидается активная разработка. Студент сверяется
|
||||
с ним, а не мержит.
|
||||
- **Общие правки до ветвления.** Документация, актуальная для обеих веток,
|
||||
обновляется *до* создания solution. Solution получает её автоматически.
|
||||
|
||||
### Стратегия синхронизации веток
|
||||
|
||||
После раскладки `main` (заглушки) и `solution` (полный код) расходятся.
|
||||
|
||||
**Главный принцип: solution — source of truth.**
|
||||
|
||||
Все изменения начинаются на solution (или feature-ветке от solution),
|
||||
затем портируются в main. Направление потока: **solution → main**.
|
||||
|
||||
Файлы делятся на три категории:
|
||||
|
||||
| Категория | Примеры | Правило |
|
||||
|-----------|---------|---------|
|
||||
| **Общий код** | STG SQL, docker, Makefile, инфраструктура | Фиксим на solution, cherry-pick в main |
|
||||
| **Общая документация** | README, TESTING, stack.md, naming_conventions | Фиксим на solution, cherry-pick в main |
|
||||
| **Branch-specific** | заглушки load/dq, fact_flight_sales_dq (ослабленный), routes_dq (без RI), ODS DAG (без airplanes→routes), branch-specific формулировки в design docs | Фиксим на нужной ветке. Конфликтов нет — содержимое файлов разное |
|
||||
|
||||
**Исключение:** main-only правка (опечатка в заглушке, битая ссылка
|
||||
в main-only документе) — правим прямо на main, solution не трогаем.
|
||||
|
||||
**Главное правило: никогда не мержим main → solution целиком.**
|
||||
|
||||
> Детальный протокол синхронизации — открытый вопрос, см. секцию 3.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Порядок выполнения
|
||||
|
||||
### Шаг 1. PR chore/bookings-etl → main
|
||||
|
||||
- Создать PR, ревью
|
||||
- Мерж (squash или обычный — на усмотрение)
|
||||
- После мержа: `git checkout main && git pull`
|
||||
|
||||
### Шаг 2. Общие правки на main (до ветвления solution)
|
||||
|
||||
> **Bootstrap-исключение:** стратегия синхронизации (секция 1) определяет
|
||||
> solution как source of truth с потоком solution → main. Но при первичной
|
||||
> раскладке solution ещё не существует — общие правки делаются на main,
|
||||
> и solution наследует их при ветвлении (шаг 3). После создания solution
|
||||
> действует штатный протокол.
|
||||
|
||||
Эти изменения отражают код, уже изменённый на bookings-etl
|
||||
(fact_flight_sales_load.sql использует ods.routes). Документация должна
|
||||
соответствовать коду на **обеих** ветках.
|
||||
|
||||
#### 2.1. Документация (общая для обеих веток)
|
||||
|
||||
- `docs/design/bookings_dds_design.md` — обновить описание fact lookup
|
||||
(airports через ods.routes, airplane через dim_routes point-in-time)
|
||||
- `docs/bookings_to_gp_dds.md` — обновить описание DDS lookup
|
||||
- `docs/bookings_to_gp_ods.md` — обновить описание ODS
|
||||
- `docs/design/db_schema.md` — пометить STG + ods.routes как эталон
|
||||
|
||||
#### 2.2. TODO.md — переписать
|
||||
|
||||
Текущий текст Этапа 4 в TODO.md описывает устаревшую стратегию
|
||||
(удалить routes из STG, убирать `\i` из ddl_gp.sql). Нужно обновить,
|
||||
чтобы на solution осталась корректная история:
|
||||
|
||||
- Отметить этапы 2, 3 выполненными (✅)
|
||||
- **Переписать** текст этапа 4 (не просто поставить галочку) — привести
|
||||
в соответствие с фактической стратегией (данный план)
|
||||
- Отметить этап 4 выполненным после завершения
|
||||
|
||||
### Шаг 3. Создать ветку solution
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git checkout main
|
||||
git checkout -b solution
|
||||
git push -u origin solution
|
||||
```
|
||||
|
||||
Solution получает: полный эталонный код + актуальную общую документацию +
|
||||
все design docs, plans, archive, TODO.md — полный контекст для мейнтейнера.
|
||||
|
||||
### Шаг 4. Main-only правки (заглушки, ослабление DQ)
|
||||
|
||||
Работаем на main (или на feature-ветке → PR в main).
|
||||
|
||||
#### 4.1. Код: fact_flight_sales_dq.sql — ослабить student SK
|
||||
|
||||
Спецификация: архивный план, п.2.
|
||||
|
||||
- `passenger_sk IS NULL` → `RAISE NOTICE` (было `RAISE EXCEPTION`)
|
||||
- Разделить route-related блок: airport_sk (порог 1%, EXCEPTION) vs
|
||||
route_sk/airplane_sk (NOTICE only)
|
||||
- Добавить учебный комментарий
|
||||
|
||||
#### 4.2. Код: routes_dq.sql — закомментировать RI airplane
|
||||
|
||||
Спецификация: архивный план, п.3.
|
||||
|
||||
- **Закомментировать** (не удалять) блок RI `airplane_code → ods.airplanes`
|
||||
- Добавить комментарий:
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- Проверка RI airplane_code → ods.airplanes закомментирована,
|
||||
-- т.к. таблица ods.airplanes реализуется студентом.
|
||||
-- После реализации — раскомментируйте этот блок.
|
||||
-- Полную версию см. в ветке solution.
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4.3. Код: ODS DAG — убрать зависимость airplanes → routes
|
||||
|
||||
Спецификация: архивный план, п.4.
|
||||
|
||||
- `[dq_ods_airports, dq_ods_airplanes] >> load_ods_routes`
|
||||
→ `dq_ods_airports >> load_ods_routes`
|
||||
|
||||
#### 4.4. Заглушки: студенческие файлы
|
||||
|
||||
Спецификация: архивный план, п.5.
|
||||
|
||||
| Слой | Файлы (load + dq) | DDL |
|
||||
|------|--------------------|-----|
|
||||
| ODS | airplanes, seats | Оставить (таблица нужна) |
|
||||
| DDS | dim_routes, dim_passengers, dim_airplanes | Оставить (нужен для LEFT JOIN) |
|
||||
| DM | airport_traffic, route_performance, monthly_overview, passenger_loyalty | Оставить |
|
||||
|
||||
Формат заглушки load:
|
||||
```sql
|
||||
-- TODO: реализуйте загрузку (см. ТЗ в docs/assignment/analyst_spec.md)
|
||||
-- Эталонную реализацию можно найти в ветке solution.
|
||||
SELECT 1;
|
||||
```
|
||||
|
||||
Формат заглушки dq:
|
||||
```sql
|
||||
-- TODO: реализуйте проверки качества данных
|
||||
-- Эталонную реализацию можно найти в ветке solution.
|
||||
SELECT 1;
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4.5. Тесты
|
||||
|
||||
Спецификация: архивный план, п.10.
|
||||
|
||||
- `test_dags_smoke.py`: убрать assert барьера `dq_ods_airplanes → dq_ods_routes`
|
||||
- `test_ods_sql_contract.py`: `SNAPSHOT_ENTITIES = ("airports", "routes")`
|
||||
(убрать airplanes, seats — их load/dq теперь заглушки)
|
||||
|
||||
#### 4.6. Документация (main-specific)
|
||||
|
||||
- `docs/design/bookings_ods_design.md` — пометить airplanes/seats как студенческие,
|
||||
убрать зависимость routes от airplanes, скорректировать DQ-контракт
|
||||
- `docs/design/bookings_dds_design.md` — обновить DQ-описание:
|
||||
student SK не блокируют (NOTICE), airport_sk — порог 1%
|
||||
- `docs/bookings_to_gp_dds.md` — обновить: student SK будут NULL на main
|
||||
- `docs/reference/qa-plan.md` — уточнить: ods.airplanes и ods.seats
|
||||
пусты by design на main
|
||||
|
||||
### Шаг 5. Очистка docs на main (после всех правок)
|
||||
|
||||
> Этот шаг выполняется **после** шагов 2–4, потому что:
|
||||
> - solution уже создан (шаг 3) и сохранил все файлы
|
||||
> - план и архивный справочник были доступны во время работы (шаг 4)
|
||||
|
||||
#### 5.1. Удалить с main (остаётся на solution)
|
||||
|
||||
| Файл/каталог | Почему не нужен студенту |
|
||||
|--------------|------------------------|
|
||||
| `docs/plans/` (весь каталог) | Планы разработки — внутренняя кухня |
|
||||
| `docs/archive/` (весь каталог) | Архив планов — внутренняя кухня |
|
||||
| `docs/design/PRD.md` | Продуктовые требования — внутренний документ |
|
||||
| `docs/design/assignment_design.md` | Мета-дизайн задания (для авторов курса, не для студентов) |
|
||||
| `docs/reference/bookings_generation_benchmark.md` | Бенчмарки генерации — отладочная информация |
|
||||
| `docs/reference/bookings_tz.md` | Заметки о таймзонах — отладочная информация |
|
||||
| `docs/reference/pxf_bookings.md` | PXF-конфигурация — внутренняя отладка |
|
||||
| `docs/agent-dag-testing.md` | Инструкция для AI-агентов по тестированию |
|
||||
| `docs/e2e-etl-test-protocol.md` | E2E-протокол — внутреннее тестирование |
|
||||
| `TODO.md` | Таск-лист мейнтейнера |
|
||||
|
||||
#### 5.2. Что остаётся на main (полезно студенту)
|
||||
|
||||
| Файл | Зачем студенту |
|
||||
|------|---------------|
|
||||
| `README.md` | Установка, запуск, структура проекта |
|
||||
| `TESTING.md` | Как проверять свою работу |
|
||||
| `AGENTS.md`, `CLAUDE.md`, `GEMINI.md` | Если студент использует AI-помощников |
|
||||
| `docs/README.md` | Навигация по документации |
|
||||
| `docs/stack.md` | Стек технологий — контекст |
|
||||
| `docs/dag_execution_order.md` | Порядок запуска DAG'ов |
|
||||
| `docs/bookings_to_gp_stage.md` | Описание STG — эталонный код для изучения |
|
||||
| `docs/bookings_to_gp_ods.md` | Описание ODS |
|
||||
| `docs/bookings_to_gp_dds.md` | Описание DDS |
|
||||
| `docs/bookings_to_gp_dm.md` | Описание DM |
|
||||
| `docs/design/naming_conventions.md` | Нейминг полей — нужен для DDL/SQL |
|
||||
| `docs/design/db_schema.md` | Схема БД — справочник |
|
||||
| `docs/design/bookings_stg_design.md` | Дизайн STG — эталон для изучения |
|
||||
| `docs/design/bookings_ods_design.md` | Дизайн ODS — нужен для задания |
|
||||
| `docs/design/bookings_dds_design.md` | Дизайн DDS — нужен для задания |
|
||||
| `docs/design/bookings_dm_design.md` | Дизайн DM — нужен для задания |
|
||||
| `docs/assignment/` | Задание (analyst_spec.md) |
|
||||
| `docs/reference/qa-plan.md` | QA-чеклист — полезен для самопроверки |
|
||||
| `docs/reference/bookings_db_issues.md` | Известные проблемы — чтобы студент не тратил время на отладку |
|
||||
|
||||
#### 5.3. AGENTS.md — адаптировать для main
|
||||
|
||||
`AGENTS.md` содержит карту проекта и ссылки, которые побьются после cleanup.
|
||||
Нужно обновить, а не просто добавить одну строку:
|
||||
|
||||
- **Карта проекта (секция 2):** убрать упоминания `docs/plans/`, `docs/archive/`.
|
||||
Добавить: «Полные дизайн-документы (PRD, assignment_design, планы) — в ветке solution»
|
||||
- **Тестирование:** убрать ссылку на `docs/agent-dag-testing.md` (файл удалён)
|
||||
- **Прочие ссылки:** проверить, что все пути в AGENTS.md ведут на существующие файлы
|
||||
|
||||
#### 5.4. Link audit — полная проверка ссылок
|
||||
|
||||
Проверить **все** ссылки во **всех** оставшихся на main markdown-файлах,
|
||||
а не только ссылки на удалённые файлы. В документации уже есть битые ссылки
|
||||
(напр. `docs/README.md` → `design/architecture_review.md`, файл в архиве).
|
||||
|
||||
**Метод:**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Найти все markdown-ссылки в оставшихся файлах
|
||||
rg -o '\[.*?\]\([^)]+\.md[^)]*\)' docs/ README.md TESTING.md AGENTS.md
|
||||
|
||||
# 2. Проверить существование каждого целевого файла
|
||||
# 3. Починить: удалить ссылку, обновить путь, или заменить на «см. ветку solution»
|
||||
```
|
||||
|
||||
Известные проблемы (минимум):
|
||||
|
||||
- `docs/README.md` — ссылки на plans/, archive/, PRD, assignment_design, architecture_review
|
||||
- `docs/assignment/README.md` — возможные ссылки на assignment_design
|
||||
- `docs/design/bookings_stg_design.md` — ссылки на внутренние reference
|
||||
- `docs/bookings_to_gp_stage.md` — ссылки на reference
|
||||
- `docs/stack.md` — ссылки на reference
|
||||
- `docs/design/db_schema.md` — ссылки на PRD, assignment_design
|
||||
- `README.md` — ссылки на TODO.md, PRD
|
||||
- `AGENTS.md` — покрыто шагом 5.3
|
||||
|
||||
### Шаг 6. Верификация main
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
make test # smoke-тесты и контракты
|
||||
make lint # линтинг
|
||||
```
|
||||
|
||||
При поднятом стенде:
|
||||
1. `make up` → `make ddl-gp`
|
||||
2. Запустить STG → ODS → DDS → DM DAG'и
|
||||
3. Проверить: `sales_report` содержит данные с корректными аэропортами
|
||||
4. Проверить: студенческие ODS/DDS-таблицы пусты
|
||||
5. Fact DQ проходит (student SK = NULL, но DQ не блокирует)
|
||||
|
||||
### Шаг 7. Верификация solution
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git checkout solution
|
||||
make test
|
||||
```
|
||||
|
||||
Убедиться, что полный пайплайн работает без изменений (это снимок
|
||||
проверенного chore/bookings-etl + общие doc-правки).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. Открытый вопрос: протокол синхронизации веток
|
||||
|
||||
> Не блокирует Этап 4. Доработать после раскладки, когда появится конкретный
|
||||
> опыт (например, при первом PXF-задании).
|
||||
|
||||
### Предварительное решение: solution как source of truth
|
||||
|
||||
Все изменения (новые задания, баг-фиксы, доработки) начинаются на solution
|
||||
или на feature-ветке от solution. Main — производная.
|
||||
|
||||
```
|
||||
solution ← feat/new-task (разработка + тесты)
|
||||
↓ merge
|
||||
solution (полный эталон, всегда рабочий)
|
||||
↓ порт
|
||||
main (cherry-pick общего + заглушки)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Поток по умолчанию:** solution → main (одно направление).
|
||||
|
||||
**Исключение (редко):** main-only правка (опечатка в заглушке, битая ссылка
|
||||
в main-only документе) — правим прямо на main, solution не трогаем.
|
||||
|
||||
### Что нужно доработать
|
||||
|
||||
- Как именно выглядит «порт в main»: cherry-pick, ручной перенос, чеклист?
|
||||
- Что делать при конфликтах cherry-pick?
|
||||
- Нужен ли реестр known-different файлов (заглушки vs реализации) для
|
||||
автоматической проверки синхронизации?
|
||||
- Нужен ли периодический `git diff main..solution -- <shared files>` для
|
||||
обнаружения расхождений?
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. Ключевые файлы
|
||||
|
||||
Полная таблица с ролями и ветками: архивный план, секция «Ключевые файлы».
|
||||
|
||||
Дополнительно (docs cleanup, шаг 5.1):
|
||||
|
||||
| Действие | Файлы |
|
||||
|----------|-------|
|
||||
| Удалить с main | `docs/plans/*`, `docs/archive/*`, `docs/design/PRD.md`, `docs/design/assignment_design.md`, `docs/reference/bookings_generation_benchmark.md`, `docs/reference/bookings_tz.md`, `docs/reference/pxf_bookings.md`, `docs/agent-dag-testing.md`, `docs/e2e-etl-test-protocol.md`, `TODO.md` |
|
||||
| Обновить на main | `AGENTS.md` (ссылка на solution), все .md с битыми ссылками (link audit) |
|
||||
@@ -1,3 +0,0 @@
|
||||
# Планы работ
|
||||
|
||||
Активные планы. После выполнения переносятся в [`archive/`](../archive/).
|
||||
@@ -1,75 +0,0 @@
|
||||
# Бенчмарк генерации bookings: параллельность и тюнинг PostgreSQL
|
||||
|
||||
> Дата: 2026-03-09
|
||||
> Железо: Intel Core i7-11800H @ 2.30GHz (8 ядер / 16 потоков), игровой ноутбук
|
||||
> Среда: WSL2, Docker Desktop, PostgreSQL 16 в контейнере
|
||||
> Данные: seed-дамп 60 дней (~500k bookings, ~180k boarding_passes, ~1.2M tickets)
|
||||
|
||||
## Контекст
|
||||
|
||||
Генератор demodb (`postgrespro/demodb`) использует очередь событий `gen.events` с обработкой через `process_queue()`. При `jobs>1` воркеры запускаются через `dblink_send_query` и конкурируют за очередь через `SELECT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED`.
|
||||
|
||||
Задача: найти оптимальную конфигурацию для `make bookings-generate-day` (инкремент +1 день).
|
||||
|
||||
## Методика
|
||||
|
||||
- Между экспериментами: `make bookings-init BOOKINGS_JOBS=N` (восстановление из seed-дампа, ~18 сек).
|
||||
- Замер: `time make bookings-generate-day BOOKINGS_JOBS=N`.
|
||||
- Контроль: `max(book_date)` должен сдвинуться на +1 день.
|
||||
- Тюнинг PG: `ALTER SYSTEM SET` + `docker compose restart bookings-db`.
|
||||
|
||||
Параметры тюнинга PostgreSQL:
|
||||
```
|
||||
shared_buffers = 512MB (дефолт: 128MB)
|
||||
work_mem = 64MB (дефолт: 4MB)
|
||||
maintenance_work_mem = 256MB (дефолт: 64MB)
|
||||
effective_cache_size = 1GB (дефолт: 4GB)
|
||||
wal_buffers = 16MB (дефолт: -1, авто)
|
||||
checkpoint_completion_target = 0.9 (дефолт: 0.9)
|
||||
random_page_cost = 1.1 (дефолт: 4.0)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Результаты
|
||||
|
||||
| # | Тюнинг PG | sync_commit | Jobs | Время | vs baseline |
|
||||
|---|-----------|-------------|------|--------|--------------|
|
||||
| 1 | нет | on | 1 | 2m 48s | **baseline** |
|
||||
| 2 | нет | on | 2 | 8m 36s | 3× хуже |
|
||||
| 3 | да | on | 1 | 3m 01s | шум |
|
||||
| 4 | да | on | 2 | 8m 42s | 3× хуже |
|
||||
| 5 | да | off | 1 | 2m 50s | шум |
|
||||
| 6 | да | off | 2 | 8m 39s | 3× хуже |
|
||||
|
||||
Повторный инкремент (прогретый кэш): 5m 03s (jobs=2), не замерялся (jobs=1).
|
||||
|
||||
## Выводы
|
||||
|
||||
### 1. jobs=1 оптимален для инкрементов
|
||||
|
||||
Для генерации +1 дня параллельность через dblink **контрпродуктивна**:
|
||||
- Два воркера конкурируют за одну очередь `gen.events` через `FOR UPDATE SKIP LOCKED` — это row-level lock contention.
|
||||
- Overhead: dblink-соединения, синхронизация через `gen.stat_jobs`, polling через `dblink_is_busy()`.
|
||||
- На WSL2 дополнительно: виртуализированный I/O не масштабируется при параллельных записях.
|
||||
|
||||
При генерации с нуля (`make bookings-generate`, десятки тысяч событий) jobs>1 **может** давать прирост, но не тестировалось в этом бенчмарке.
|
||||
|
||||
### 2. Тюнинг PostgreSQL не влияет
|
||||
|
||||
Увеличение shared_buffers в 4 раза, work_mem в 16 раз и т.д. не дало измеримого эффекта. Узкое место — не буферы и не I/O, а сама логика генератора: последовательная обработка событий с COMMIT после каждого.
|
||||
|
||||
### 3. synchronous_commit=off не влияет
|
||||
|
||||
Генератор делает COMMIT после каждого события (~сотни раз за день). Ожидалось, что `synchronous_commit=off` ускорит запись WAL. Эффект не обнаружен — вероятно, WAL-буферы и так справляются при одном потоке.
|
||||
|
||||
### 4. VACUUM-ивенты — отдельная проблема
|
||||
|
||||
Генератор вставляет в очередь событие `VACUUM` каждую неделю модельного времени. Обработчик запускает `VACUUM ANALYZE` всей базы через `dblink_exec`. При 500k+ строках это занимает минуты. Решение: `DELETE FROM gen.events WHERE type = 'VACUUM'` перед `continue()` в инкрементальных скриптах.
|
||||
|
||||
## Итоговая конфигурация
|
||||
|
||||
```
|
||||
BOOKINGS_JOBS=1 # синхронно, без dblink — ~3 мин на +1 день
|
||||
BOOKINGS_INIT_DAYS=60 # seed-дамп покрывает ~34 дня бронирований + boarding_passes
|
||||
```
|
||||
|
||||
Тюнинг PostgreSQL не требуется для текущих объёмов данных.
|
||||
@@ -1,29 +0,0 @@
|
||||
# Временное ТЗ по блоку bookings (для текущей разработки)
|
||||
|
||||
_Внутренний файл для наставника: поясняет, как устроен источник `bookings-db` и генерация данных. Студентам обычно не нужен._
|
||||
|
||||
- Контейнер `bookings-db` — отдельный сервис Postgres из `docker-compose.yml`, база по умолчанию `demo` (из upstream demodb), без переименований.
|
||||
- Доступ снаружи не блокируем (порт `5434` по умолчанию), чтобы позже читать через PXF и подключаться из Greenplum.
|
||||
- Инициализация: два способа:
|
||||
- `make bookings-init` (рекомендуется): быстрое восстановление из seed-дампа (~18 сек).
|
||||
- `make bookings-generate` (для разработчиков): полная генерация с нуля — клонирует demodb с закреплённым коммитом, накладывает патчи (`engine`: `jobs=1` синхронно + `busy()` игнорирует свой pid; `install.sql`: `DROP DATABASE IF EXISTS`, `connstr` без хардкода), ждёт `pg_isready`, ставит `gen.connstr` и GUC `bookings.start_date/init_days/jobs`, затем запускает `/bookings/generate_next_day.sql` через `psql -f`. Значения по умолчанию: стартовая дата 2017-01-01, `init_days=60`, `jobs=2`.
|
||||
- Генерация следующего дня: `make bookings-generate-day` прогоняет тот же SQL (читает GUC, вызывает `generate/continue`, ждёт `busy()`, закрывает dblink). При `jobs=1` всё синхронно, без dblink.
|
||||
- Исходники demodb: клонируем по требованию с фиксированным хешем, кладём в `bookings/demodb/` (в `.gitignore`), патчи лежат в `bookings/patches/` и применяются автоматически при `make bookings-generate`.
|
||||
- Документация: в README описаны команды (`bookings-init`, `bookings-generate`, проверка данных, генерация дня), параметры `.env`; настройка PXF/ETL — следующий этап.
|
||||
|
||||
## Текущее состояние
|
||||
- `make bookings-init` — быстрое восстановление из seed-дампа (~18 сек), рекомендуется для студентов.
|
||||
- `make bookings-generate` — полная генерация с нуля: автоматически применяет патчи (`engine_jobs1_sync.patch`, `install_drop_if_exists.patch`), ждёт готовности Postgres через `pg_isready`, запускает `install.sql`, выставляет `gen.connstr`/GUC и вызывает `generate_next_day.sql` через `psql -f`.
|
||||
- Дефолты: `BOOKINGS_START_DATE=2017-01-01`, `BOOKINGS_INIT_DAYS=60`, `BOOKINGS_JOBS=2`. При `jobs=1` генерация идёт синхронно без dblink, `busy()` не учитывает текущую сессию.
|
||||
- `.env.example`/README обновлены под новые дефолты; каталог `bookings/demodb/` в `.gitignore`.
|
||||
- Патчи лежат в `bookings/patches/` и накладываются при `bookings-clone-demodb`.
|
||||
|
||||
## Текущее состояние тестов/проблем
|
||||
- Чистый прогон `make bookings-init` (восстановление из seed-дампа) проходит за ~18 секунд.
|
||||
- Чистый прогон `make bookings-generate` (после `docker compose down -v` и удаления `bookings/demodb`) проходит за ~1,5 минуты: база ставится, `busy()` → `f`, `bookings.bookings` от `2017-01-01 00:00:18` до `2017-01-01 23:59:59`.
|
||||
- Ранее зависание на `busy()` при `jobs=1` лечится патчем: `process_queue` теперь синхронный, а `busy()` игнорирует текущий backend.
|
||||
- Данных пока только на 1 день по умолчанию, чтобы генерация не занимала много времени.
|
||||
|
||||
## Идеи/следующие шаги
|
||||
- Если понадобится больше дней — увеличивать `BOOKINGS_INIT_DAYS`, но помнить, что генерация может идти долго; контролировать через `SELECT busy();`.
|
||||
- Следующий этап — PXF/ETL в Greenplum; текущая задача — лишь подготовить источник bookings.
|
||||
@@ -1,201 +0,0 @@
|
||||
# PXF для bookings в учебном стенде (актуально)
|
||||
|
||||
Этот документ описывает **текущую реализацию** PXF в проекте: чтение данных из демо‑БД
|
||||
`bookings` (Postgres, сервис `bookings-db`) в Greenplum через JDBC.
|
||||
|
||||
## 1. Что должно работать
|
||||
|
||||
- В Greenplum доступны внешние таблицы:
|
||||
- `public.ext_bookings_bookings` (создаётся `make ddl-gp`);
|
||||
- `stg.bookings_ext` (создаётся DAG `bookings_stg_ddl`).
|
||||
- PXF должен быть готов **после каждого старта** контейнера `greenplum`.
|
||||
|
||||
## 2. Почему мы делаем свой образ Greenplum
|
||||
|
||||
Изначально PXF‑скрипты/конфиги монтировались в контейнер как bind‑mount `:ro`.
|
||||
Базовый entrypoint образа Greenplum пытается делать `chown` файлов в
|
||||
`/docker-entrypoint-initdb.d/`, из‑за чего контейнер иногда падал с ошибкой:
|
||||
|
||||
`chown: changing ownership ... Read-only file system`
|
||||
|
||||
Снять `:ro` тоже нежелательно — можно получить проблемы с правами на файлах хоста
|
||||
(файл становится `root`, IDE перестаёт сохранять, появляются лишние изменения в git).
|
||||
|
||||
Решение для учебного стенда:
|
||||
|
||||
- собрать **свой образ** Greenplum (`Dockerfile.greenplum`);
|
||||
- «вшить» в образ seed‑файлы и скрипты PXF;
|
||||
- на каждом старте контейнера идемпотентно докладывать файлы в `PXF_BASE`,
|
||||
который живёт на persistent volume.
|
||||
|
||||
## 3. Где что хранится
|
||||
|
||||
**Внутри образа (immutable):**
|
||||
|
||||
- seed для PXF: `/opt/pxf-seed/` (JDBC‑JAR и `servers/bookings-db/jdbc-site.xml`);
|
||||
- скрипты:
|
||||
- `/opt/pxf-scripts/ensure_pxf_bookings.sh` (подготовка `PXF_BASE`);
|
||||
- `/start_greenplum_with_pxf.sh` (startup wrapper).
|
||||
|
||||
**На persistent volume (переживает рестарты):**
|
||||
|
||||
- `PXF_BASE` по умолчанию: `${GREENPLUM_DATA_DIRECTORY}/pxf` → в нашем compose это
|
||||
`/data/pxf` на томе `greenplum_data`.
|
||||
|
||||
Важно: так как `PXF_BASE` лежит на томе, обновления seed‑файлов из нового образа
|
||||
**не перезатирают** файлы в `PXF_BASE` автоматически (это сделано намеренно, чтобы
|
||||
не ломать ручные правки студентов).
|
||||
|
||||
## 4. Что происходит при старте контейнера `greenplum`
|
||||
|
||||
1) Docker запускает контейнер с базовым entrypoint образа и командой
|
||||
`/start_greenplum_with_pxf.sh` (она задана в `Dockerfile.greenplum` как `CMD`).
|
||||
|
||||
2) `/start_greenplum_with_pxf.sh` выполняет подготовку PXF:
|
||||
|
||||
- запускает ensure‑скрипт `/opt/pxf-scripts/ensure_pxf_bookings.sh`;
|
||||
- параллельно пытается выполнить `CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pxf`
|
||||
в базе `${GP_DB}` (по умолчанию `gp_dwh`), когда Greenplum начинает принимать
|
||||
подключения.
|
||||
|
||||
3) Затем управление передаётся оригинальному старту Greenplum: `exec /start_gpdb.sh`.
|
||||
|
||||
4) Healthcheck сервиса `greenplum` ждёт и готовность Greenplum, и то, что PXF уже
|
||||
запущен (`pxf cluster status`). Это нужно, чтобы Airflow не стартовал раньше PXF.
|
||||
|
||||
## 5. Управляющие переменные окружения
|
||||
|
||||
Все переменные можно задать в `.env` (см. `.env.example`):
|
||||
|
||||
- `PXF_SEED_OVERWRITE=1` — принудительно перезаписать seed‑файлы из образа в `PXF_BASE`
|
||||
(обычно нужно после правок в каталоге `pxf/`).
|
||||
- `PXF_SYNC_ON_START=1` — выполнять `pxf cluster sync` при старте контейнера
|
||||
(делает старт чуть дольше, но гарантирует актуальные конфиги на хостах кластера).
|
||||
|
||||
## 6. Быстрая ручная проверка
|
||||
|
||||
1) Дождаться `healthy` у `greenplum`:
|
||||
|
||||
`docker compose ps`
|
||||
|
||||
2) Проверить статус PXF (PXF CLI запускается только под пользователем `gpadmin`):
|
||||
|
||||
`docker compose exec greenplum bash -lc "su - gpadmin -c '/usr/local/pxf/bin/pxf cluster status'"`
|
||||
|
||||
3) После применения DDL (`make ddl-gp`) проверить чтение через PXF:
|
||||
|
||||
- `make gp-psql`
|
||||
- `SELECT COUNT(*) FROM public.ext_bookings_bookings;`
|
||||
|
||||
## 7. Типовые ошибки
|
||||
|
||||
- `protocol "pxf" does not exist`
|
||||
- причина: не создано расширение `pxf` в базе Greenplum;
|
||||
- решение: перезапустить `greenplum` (скрипт сделает `CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pxf`)
|
||||
или выполнить вручную `CREATE EXTENSION pxf;`.
|
||||
- `Connection refused` к порту `5888`
|
||||
- причина: PXF не поднялся/не успел подняться;
|
||||
- решение: проверить `pxf cluster status`, посмотреть логи PXF в `/data/pxf/logs`,
|
||||
перезапустить сервис `greenplum`.
|
||||
- PXF «не подхватывает» изменения конфигов
|
||||
- причина: файлы уже лежат в `PXF_BASE` на томе, а seed из образа по умолчанию не перетирает их;
|
||||
- решение: `make build` + restart `greenplum` + (при необходимости) `PXF_SEED_OVERWRITE=1`.
|
||||
|
||||
## 8. Известная проблема: `protocol "pxf" does not exist` на «холодном старте» (исправлено)
|
||||
|
||||
Раньше (воспроизводилось в `./scripts/e2e_smoke.sh`) при первом `make ddl-gp` можно было получить:
|
||||
|
||||
`ERROR: protocol "pxf" does not exist`
|
||||
|
||||
### Почему так происходило
|
||||
|
||||
В базовом `/start_gpdb.sh` из образа Greenplum создание расширения `pxf` связано с проверкой
|
||||
файла `${PXF_BASE}/conf/pxf-env.sh`:
|
||||
|
||||
- если `pxf-env.sh` **отсутствует**, скрипт выполняет `pxf cluster prepare/register` и затем
|
||||
`CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pxf`;
|
||||
- если `pxf-env.sh` **уже существует**, этот блок **пропускается**, и расширение может не появиться.
|
||||
|
||||
При этом наш ensure‑скрипт `pxf/init/10_pxf_bookings.sh` копировал `pxf-env.sh` в `${PXF_BASE}`
|
||||
ещё до запуска Greenplum, из‑за чего базовый скрипт считал PXF “уже настроенным” и
|
||||
пропускал создание расширения.
|
||||
|
||||
### Что изменили
|
||||
|
||||
- создание `extension pxf` вынесено в `start_greenplum_with_pxf.sh` и обёрнуто ретраями;
|
||||
- `pxf-env.sh` по‑прежнему копируется в `PXF_BASE`, чтобы `/start_gpdb.sh` не пытался выполнять
|
||||
`pxf cluster prepare` на непустом `PXF_BASE`;
|
||||
- healthcheck `greenplum` ждёт не только PXF, но и наличие `extension pxf`.
|
||||
- добавлен экспорт `PGPASSWORD` для `pxf cluster start`, чтобы `docker compose stop/start`
|
||||
не ломал запуск из‑за `password authentication failed` для `gpadmin`.
|
||||
|
||||
### Если ошибка всё ещё возникает
|
||||
|
||||
1) Пересоберите образ и перезапустите контейнер `greenplum`:
|
||||
`make build && make down && make up`
|
||||
|
||||
2) Проверьте наличие extension:
|
||||
`docker compose exec greenplum bash -lc "su - gpadmin -c '/usr/local/greenplum-db/bin/psql -d gp_dwh -t -A -c \"SELECT extname FROM pg_extension WHERE extname = ''pxf'';\"'"`
|
||||
|
||||
## 9. Связанные файлы
|
||||
|
||||
- `Dockerfile.greenplum`
|
||||
- `docker-compose.yml` (сервис `greenplum`: `build`, `hostname`, env, healthcheck)
|
||||
- `pxf/init/10_pxf_bookings.sh` (ensure‑логика)
|
||||
- `pxf/init/start_greenplum_with_pxf.sh` (старт контейнера)
|
||||
- `docs/stack.md` (раздел «Greenplum + PXF: свой образ»)
|
||||
|
||||
## 10. Известная проблема: после `docker compose stop/start` Greenplum может упасть (auth для PXF)
|
||||
|
||||
### Симптом
|
||||
|
||||
После `docker compose stop`, затем `docker compose start` контейнер `greenplum` иногда уходит в `Exited (1)`.
|
||||
В логах видно, что GPDB поднялся, но упал на старте PXF:
|
||||
|
||||
- `INFO - pxf cluster start`
|
||||
- `ERROR: Could not connect to GPDB`
|
||||
- `FATAL: password authentication failed for user "gpadmin"`
|
||||
|
||||
### Текущее понимание причины (почему это “иногда”)
|
||||
|
||||
1) При старте GPDB образ `woblerr/greenplum` генерирует/дописывает `pg_hba.conf` на persistent volume.
|
||||
2) В `pg_hba.conf` присутствует trust‑правило для **конкретного IP** контейнера в docker‑сети
|
||||
(пример из диагностики: `host all gpadmin 172.21.0.2/32 trust`).
|
||||
3) После `docker compose stop/start` Docker может выдать контейнеру **другой IP** (например, `172.21.0.3`).
|
||||
Тогда trust‑правило больше не подходит, и подключение начинает идти по `md5`.
|
||||
4) `pxf cluster start` подключается к GPDB по TCP на `host=gpdbsne` (hostname контейнера),
|
||||
то есть попадает именно в `pg_hba.conf` (а не в local‑auth).
|
||||
5) В результате при “не совпавшем IP” получаем `md5` + пароль (возможно пустой/не тот) → падение на `28P01`.
|
||||
|
||||
Эта проблема выглядит флапающей, потому что IP после `stop/start` иногда совпадает с захардкоженным trust‑/32,
|
||||
а иногда нет.
|
||||
|
||||
### Как подтвердить при следующем воспроизведении
|
||||
|
||||
1) Посмотреть логи `greenplum`:
|
||||
`docker compose logs --tail=200 greenplum`
|
||||
|
||||
2) Найти реальный IP клиента в master‑логах GPDB (на томе):
|
||||
`Password does not match ...` обычно содержит адрес вида `172.21.0.X`.
|
||||
|
||||
3) Сравнить его с trust‑строкой в `pg_hba.conf` на томе:
|
||||
`/data/master/gpseg-1/pg_hba.conf`
|
||||
|
||||
Если IP в ошибке (например, `172.21.0.3`) **не** совпадает с trust‑/32 (например, `172.21.0.2/32`) —
|
||||
это почти наверняка корень падения.
|
||||
|
||||
### Что с этим делать дальше (варианты решения, без реализации здесь)
|
||||
|
||||
Основная цель — убрать зависимость от “случайного IP после stop/start”:
|
||||
|
||||
- заставить `pxf cluster start` подключаться к GPDB через `127.0.0.1` (тогда работает существующий trust на localhost);
|
||||
- или перестать добавлять в `pg_hba.conf` trust на конкретный `172.21.0.2/32` и заменить на более стабильное правило
|
||||
(например, на подсеть docker‑сети или на `samehost`);
|
||||
- или закрепить IP контейнера в compose (static IP), чтобы он не “плавал”;
|
||||
- или отказаться от `stop/start` в пользу сценария, который не меняет сетевое окружение (но это хуже для UX студентов).
|
||||
|
||||
### Что реализовано
|
||||
|
||||
- В `pxf/init/start_greenplum_with_pxf.sh` добавлен шаг, который на каждом старте
|
||||
обеспечивает в `pg_hba.conf` trust‑правило `host all gpadmin samehost trust`
|
||||
(вставка перед `host all all 0.0.0.0/0 md5`), и делает `pg_ctl reload`, если GPDB уже запущен.
|
||||
@@ -77,7 +77,7 @@ UNION ALL SELECT 'stg.seats', COUNT(*) FROM stg.seats
|
||||
UNION ALL SELECT 'stg.boarding_passes', COUNT(*) FROM stg.boarding_passes
|
||||
ORDER BY 1;
|
||||
|
||||
-- ODS: все 9 таблиц не пустые
|
||||
-- ODS: эталонные таблицы не пустые (на main ods.airplanes и ods.seats пусты by design)
|
||||
SELECT 'ods.bookings' AS tbl, COUNT(*) FROM ods.bookings
|
||||
UNION ALL SELECT 'ods.tickets', COUNT(*) FROM ods.tickets
|
||||
UNION ALL SELECT 'ods.segments', COUNT(*) FROM ods.segments
|
||||
|
||||
+1
-1
@@ -82,7 +82,7 @@ docker compose ps # проверить health
|
||||
- `PXF_SEED_OVERWRITE=1` — перезаписать конфиги при старте;
|
||||
- `PXF_SYNC_ON_START=1` — выполнить `pxf cluster sync` при старте.
|
||||
|
||||
Подробнее: `docs/reference/pxf_bookings.md`.
|
||||
Подробнее: см. ветку `solution` (`docs/reference/pxf_bookings.md`).
|
||||
|
||||
## Airflow: свой образ
|
||||
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user