docs(all): реструктурирована документация — docs/internal/ заменён на design/, reference/, archive/, plans/

- Зачем:
  - docs/internal/ превратился в свалку: дизайн-документы, ревью, планы и справочники лежали вперемешку.
  - архивные планы были неотличимы от живых документов.
- Что:
  - docs/internal/ удалён; файлы распределены по docs/design/, docs/reference/, docs/archive/, docs/plans/, docs/assignment/.
  - educational-tasks.md убран из корня в архив (устарел).
  - обновлены все перекрёстные ссылки в AGENTS.md, TODO.md, README.md, docs/README.md и внутри design/reference/.
  - актуализированы architecture_review.md (статус DM-слоя), db_schema.md (DM-слой), TESTING.md, dag_execution_order.md, pxf_bookings.md.
  - добавлены заглушки docs/assignment/README.md и docs/plans/README.md.
- Проверка:
  - make test && make lint
  - rg 'docs/internal' --glob '!docs/archive/*' — должно быть пусто.
This commit is contained in:
2026-03-10 23:02:41 +03:00
parent 5972bcc2d8
commit 6655326caa
29 changed files with 322 additions and 64 deletions
+723
View File
@@ -0,0 +1,723 @@
# ODS Layer: эталонный учебный план реализации (v3)
## Контекст
STG-слой уже реализован как учебный эталон:
- данные из `bookings-db` читаются через PXF;
- в STG бизнес-колонки хранятся как `TEXT`;
- загрузка и DQ работают батчами (`_load_id = {{ run_id }}`).
Этот документ фиксирует **простую и каноничную** реализацию ODS для менти.
---
## 1) Что считаем эталоном для ODS
### 1.1. Роль ODS в этом стенде
ODS в учебном проекте — это:
- типизированные и очищенные данные;
- одна актуальная запись на бизнес-ключ;
- удобный слой для последующей сборки DDS/DM.
### 1.2. Что делаем, что не делаем
Делаем в ODS:
- приведение типов (`TEXT -> TIMESTAMPTZ/NUMERIC/INT/BOOLEAN/...`);
- дедупликацию внутри батча;
- `UPSERT` (SCD Type 1): обновляем текущую запись при изменении, вставляем новые.
- для snapshot-справочников (`airports`, `airplanes`, `routes`, `seats`) синхронизацию ключей:
удаляем из ODS записи, которых нет в выбранном `stg_batch_id`.
Не делаем в ODS (в базовом эталоне):
- SCD Type 2 с периодами действия;
- сложную обработку late-arriving/backdated событий;
- отдельный DQ-слой с хранением результатов.
### 1.3. Где хранится история изменений
- История «как приходили данные» уже сохраняется в STG (append + `_load_id`).
- Историзацию измерений (SCD2) показываем позже в DDS (как в учебной статье `dwh-modeling`).
Итог: **ODS = текущий слой (current state), простой и понятный**.
---
## 2) Нейминг служебных полей (консистентно с de-roadmap)
Источник правил: [`docs/design/naming_conventions.md`](naming_conventions.md).
В ODS используем такие техполя:
- `_load_id TEXT NOT NULL` — идентификатор загрузки (берём `stg_batch_id`);
- `_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()` — время загрузки в ODS;
- `event_ts TIMESTAMP` — время события из источника (если у сущности оно есть).
### 2.1. Маппинг из текущего STG
- `stg._load_id` -> `ods._load_id`
- `stg._load_ts` не переносим 1:1; в ODS пишем собственный `ods._load_ts = now()`
- `stg.event_ts` -> `ods.event_ts` (для транзакционных таблиц)
### 2.2. Почему так
- нейминг совпадает с учебной статьёй (`_load_id`, `_load_ts`);
- студентам проще переносить паттерн между проектами;
- разделяем «когда событие произошло» (`event_ts`) и «когда загрузили в слой» (`_load_ts`).
---
## 3) Гранулярность и бизнес-ключи ODS
| Таблица | Зерно | Бизнес-ключ |
|---|---|---|
| `ods.airports` | 1 строка = аэропорт | `airport_code` |
| `ods.airplanes` | 1 строка = самолёт | `airplane_code` |
| `ods.routes` | 1 строка = версия маршрута | `(route_no, validity)` |
| `ods.seats` | 1 строка = место в самолёте | `(airplane_code, seat_no)` |
| `ods.bookings` | 1 строка = бронирование | `book_ref` |
| `ods.tickets` | 1 строка = билет | `ticket_no` |
| `ods.flights` | 1 строка = рейс | `flight_id` |
| `ods.segments` | 1 строка = сегмент билета | `(ticket_no, flight_id)` |
| `ods.boarding_passes` | 1 строка = посадочный на сегмент | `(ticket_no, flight_id)` |
Критично для эталона:
- `routes`**составной** ключ `(route_no, validity)`: один `route_no` может иметь несколько версий с разными периодами действия. `flights` ссылается только на `route_no` (без `validity`), поэтому при join в DDS нужно будет выбирать подходящую версию маршрута;
- `boarding_passes`**составной** ключ `(ticket_no, flight_id)`.
---
## 4) Схема ODS-таблиц (v1, без SCD2)
Ниже — учебный минимум колонок. При необходимости можно добавлять бизнес-атрибуты без изменения паттерна загрузки.
### 4.1. Справочники
#### `ods.airports`
```sql
airport_code TEXT NOT NULL
airport_name TEXT NOT NULL -- русское название, извлечено из JSON (поле 'ru')
city TEXT NOT NULL -- русское название, извлечено из JSON (поле 'ru')
country TEXT NOT NULL -- русское название, извлечено из JSON (поле 'ru')
coordinates TEXT
timezone TEXT NOT NULL
_load_id TEXT NOT NULL
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
DISTRIBUTED BY (airport_code)
```
> **Примечание о нормализации JSON**: Источник (`bookings.airports_data`) хранит
> мультиязычные поля (`airport_name`, `city`, `country`) как JSON-объекты вида
> `{"en": "...", "ru": "..."}`. На уровне ODS выполняется нормализация:
> извлекается только русский вариант (`->>'ru'`). Это упрощает downstream-логику
> (DDS/DM не нужно знать о внутренней структуре JSON) и соответствует принципу
> "типизированные данные" на уровне ODS.
#### `ods.airplanes`
```sql
airplane_code TEXT NOT NULL
model TEXT NOT NULL -- русское название модели, извлечено из JSON (поле 'ru')
range_km INTEGER
speed_kmh INTEGER
_load_id TEXT NOT NULL
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
DISTRIBUTED BY (airplane_code)
```
> **Примечание о нормализации JSON**: Источник (`bookings.aircrafts_data`) хранит
> поле `model` как JSON-объект `{"en": "...", "ru": "..."}`. На уровне ODS
> извлекается только русский вариант (`->>'ru'`) для консистентности с `airports`.
#### `ods.routes`
```sql
route_no TEXT NOT NULL
validity TEXT NOT NULL
departure_airport TEXT NOT NULL
arrival_airport TEXT NOT NULL
airplane_code TEXT NOT NULL
days_of_week TEXT
departure_time TIME -- STG: scheduled_time (TEXT → TIME)
duration INTERVAL -- STG: duration (TEXT → INTERVAL)
_load_id TEXT NOT NULL
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
DISTRIBUTED BY (route_no)
```
#### `ods.seats`
```sql
airplane_code TEXT NOT NULL
seat_no TEXT NOT NULL
fare_conditions TEXT NOT NULL
_load_id TEXT NOT NULL
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
DISTRIBUTED BY (airplane_code)
```
### 4.2. Транзакционные
#### `ods.bookings`
```sql
book_ref TEXT NOT NULL
book_date TIMESTAMP WITH TIME ZONE NOT NULL
total_amount NUMERIC(10,2) NOT NULL
event_ts TIMESTAMP
_load_id TEXT NOT NULL
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
DISTRIBUTED BY (book_ref)
```
#### `ods.tickets`
```sql
ticket_no TEXT NOT NULL
book_ref TEXT NOT NULL
passenger_id TEXT NOT NULL
passenger_name TEXT NOT NULL
is_outbound BOOLEAN
event_ts TIMESTAMP
_load_id TEXT NOT NULL
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
DISTRIBUTED BY (ticket_no)
```
> В STG `tickets` распределены по `book_ref` для co-location с `bookings` (append-only, lookup не нужен).
> В ODS нужен UPSERT по бизнес-ключу `ticket_no`, поэтому распределяем по нему — иначе каждый lookup потребует redistribute motion.
#### `ods.flights`
```sql
flight_id INTEGER NOT NULL
route_no TEXT NOT NULL
status TEXT NOT NULL
scheduled_departure TIMESTAMP WITH TIME ZONE
scheduled_arrival TIMESTAMP WITH TIME ZONE
actual_departure TIMESTAMP WITH TIME ZONE
actual_arrival TIMESTAMP WITH TIME ZONE
event_ts TIMESTAMP
_load_id TEXT NOT NULL
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
DISTRIBUTED BY (flight_id)
```
#### `ods.segments`
```sql
ticket_no TEXT NOT NULL
flight_id INTEGER NOT NULL
fare_conditions TEXT NOT NULL
segment_amount NUMERIC(10,2)
event_ts TIMESTAMP
_load_id TEXT NOT NULL
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
DISTRIBUTED BY (ticket_no)
```
#### `ods.boarding_passes`
```sql
ticket_no TEXT NOT NULL
flight_id INTEGER NOT NULL
seat_no TEXT NOT NULL
boarding_no INTEGER
boarding_time TIMESTAMP WITH TIME ZONE
event_ts TIMESTAMP
_load_id TEXT NOT NULL
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
DISTRIBUTED BY (ticket_no)
```
Примечание: в учебном варианте не опираемся на физические `PK/FK`-constraint в Greenplum, а проверяем целостность через DQ-скрипты.
### 4.3. Маппинг STG → ODS (колонки с изменениями)
Большинство бизнес-колонок переносятся 1:1 с приведением типа (`TEXT → ...`). Ниже — только те, где происходит **переименование** или нетривиальное преобразование:
| Таблица | STG колонка | ODS колонка | ODS тип | Комментарий |
|---|---|---|---|---|
| `airplanes` | `range` | `range_km` | `INTEGER` | Явное указание единиц (naming conv.) |
| `airplanes` | `speed` | `speed_kmh` | `INTEGER` | Явное указание единиц (naming conv.) |
| `routes` | `scheduled_time` | `departure_time` | `TIME` | Уточнение смысла |
| `routes` | `duration` | `duration` | `INTERVAL` | Только cast, без rename |
| `tickets` | `outbound` | `is_outbound` | `BOOLEAN` | Префикс `is_` для boolean (naming conv.) |
| `segments` | `price` | `segment_amount` | `NUMERIC(10,2)` | Уточнение: сумма сегмента, не цена билета |
| `flights` | `flight_id` | `flight_id` | `INTEGER` | Только cast TEXT → INT |
| `segments` | `flight_id` | `flight_id` | `INTEGER` | Только cast TEXT → INT |
| `boarding_passes` | `flight_id` | `flight_id` | `INTEGER` | Только cast TEXT → INT |
| все транзакционные | `event_ts` | `event_ts` | `TIMESTAMP` | Прямой перенос (канон) |
| все | `_load_id` | `_load_id` | `TEXT` | Прямой перенос (канон) |
Пример каста с переименованием в SQL (в CTE):
```sql
s.range::INTEGER AS range_km,
s.speed::INTEGER AS speed_kmh,
s.outbound::BOOLEAN AS is_outbound,
s.price::NUMERIC(10,2) AS segment_amount
```
---
## 5) Контракт батча для ODS
Чтобы ODS был воспроизводимым, в каждом запуске используем **один фиксированный `stg_batch_id`**.
### 5.1. Зачем фиксировать `stg_batch_id`
На проде ETL-оркестратор всегда явно передаёт downstream-задачам идентификатор батча, который прошёл все проверки. Это гарантирует:
- **воспроизводимость**: повторный запуск обработает тот же снимок данных;
- **изоляцию**: ODS не подхватит «сырой» батч, который ещё не прошёл DQ в STG;
- **отладку**: по `_load_id` в ODS легко найти исходные данные в STG.
### 5.2. Как resolve `stg_batch_id` в DAG
В DAG `bookings_to_gp_ods` первым запускается `PythonOperator`, который определяет `stg_batch_id` и кладёт его в XCom:
```python
import logging
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.providers.postgres.hooks.postgres import PostgresHook
log = logging.getLogger(__name__)
GREENPLUM_CONN_ID = "greenplum_conn"
def _resolve_stg_batch_id(**context):
"""Определяем stg_batch_id: из dag_run.conf или последний согласованный snapshot-батч."""
conf = context["dag_run"].conf or {}
stg_batch_id = conf.get("stg_batch_id")
if not stg_batch_id:
# Берём _load_id, который присутствует во всех snapshot-таблицах STG:
# airports, airplanes, routes, seats. Это защищает от частично успешных запусков.
hook = PostgresHook(postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID)
result = hook.get_first(
'''
WITH candidate_batches AS (
SELECT _load_id FROM stg.airports WHERE _load_id IS NOT NULL GROUP BY _load_id
INTERSECT
SELECT _load_id FROM stg.airplanes WHERE _load_id IS NOT NULL GROUP BY _load_id
INTERSECT
SELECT _load_id FROM stg.routes WHERE _load_id IS NOT NULL GROUP BY _load_id
INTERSECT
SELECT _load_id FROM stg.seats WHERE _load_id IS NOT NULL GROUP BY _load_id
),
batch_ready AS (
SELECT
c._load_id,
GREATEST(
(SELECT MAX(_load_ts) FROM stg.airports a WHERE a._load_id = c._load_id),
(SELECT MAX(_load_ts) FROM stg.airplanes a WHERE a._load_id = c._load_id),
(SELECT MAX(_load_ts) FROM stg.routes r WHERE r._load_id = c._load_id),
(SELECT MAX(_load_ts) FROM stg.seats s WHERE s._load_id = c._load_id)
) AS ready_dttm
FROM candidate_batches c
)
SELECT _load_id
FROM batch_ready
ORDER BY ready_dttm DESC
LIMIT 1
'''
)
stg_batch_id = result[0] if result and result[0] else None
if not stg_batch_id:
raise ValueError(
"stg_batch_id не найден: передайте в conf или сначала выполните bookings_to_gp_stage"
)
log.info("Используем stg_batch_id = %s", stg_batch_id)
return stg_batch_id # автоматически попадёт в XCom как return_value
resolve_batch = PythonOperator(
task_id="resolve_stg_batch_id",
python_callable=_resolve_stg_batch_id,
)
```
### 5.3. Как используем в SQL
Во всех `sql/ods/*_load.sql` и `sql/ods/*_dq.sql` значение `stg_batch_id` подставляется через Jinja-шаблон:
```sql
WHERE _load_id = '{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text
```
Для читаемости в DAG можно вынести шаблон в константу:
```python
STG_BATCH_ID = "{{ ti.xcom_pull(task_ids='resolve_stg_batch_id') }}"
```
В ODS записываем:
- `_load_id = <stg_batch_id>` — чтобы связать ODS-запись с STG-батчом;
- `_load_ts = now()` — фактическое время загрузки в ODS.
Это простой и понятный паттерн: **один запуск ODS = один снимок STG-батча**.
---
## 6) SQL-паттерны загрузки (SCD1 / UPSERT)
> **Стиль SQL:** в ODS-скриптах используем CTE (Common Table Expressions) вместо вложенных подзапросов — CTE нагляднее, проще для чтения и отладки.
### 6.1. Шаблон для справочника (пример `airports_load.sql`)
> **Важно:** CTE действует в рамках одного SQL-statement. UPDATE и INSERT — два отдельных statement, поэтому CTE `src` дублируется в каждом. Это не ошибка, а необходимость синтаксиса SQL.
```sql
-- Statement 1: UPDATE существующих записей (SCD1 — перезапись при изменении)
WITH src AS (
SELECT
airport_code,
airport_name,
city,
country,
coordinates,
timezone
FROM stg.airports
WHERE _load_id = '{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text
)
UPDATE ods.airports AS o
SET airport_name = s.airport_name,
city = s.city,
country = s.country,
coordinates = s.coordinates,
timezone = s.timezone,
_load_id = '{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text,
_load_ts = now()
FROM src AS s
WHERE o.airport_code = s.airport_code
AND (
-- IS DISTINCT FROM — NULL-safe аналог <>:
-- при NULL с одной стороны <> вернёт NULL (не обновит),
-- а IS DISTINCT FROM вернёт TRUE (обновит корректно).
o.airport_name IS DISTINCT FROM s.airport_name OR
o.city IS DISTINCT FROM s.city OR
o.country IS DISTINCT FROM s.country OR
o.coordinates IS DISTINCT FROM s.coordinates OR
o.timezone IS DISTINCT FROM s.timezone
);
-- Statement 2: INSERT новых записей
WITH src AS (
SELECT
airport_code,
airport_name,
city,
country,
coordinates,
timezone
FROM stg.airports
WHERE _load_id = '{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text
)
INSERT INTO ods.airports (
airport_code, airport_name, city, country, coordinates, timezone,
_load_id, _load_ts
)
SELECT
s.airport_code, s.airport_name, s.city, s.country, s.coordinates, s.timezone,
'{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text, now()
FROM src s
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM ods.airports o
WHERE o.airport_code = s.airport_code
);
-- Statement 3: DELETE ключей, которых нет в snapshot текущего батча
WITH src_keys AS (
SELECT DISTINCT airport_code
FROM stg.airports
WHERE _load_id = '{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text
)
DELETE FROM ods.airports o
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM src_keys s
WHERE s.airport_code = o.airport_code
);
-- Обновляем статистику для оптимизатора запросов Greenplum
ANALYZE ods.airports;
```
### 6.2. Шаблон для транзакции (пример `bookings_load.sql`)
В транзакционных таблицах в одном STG-батче может быть несколько записей с одинаковым бизнес-ключом (например, обновления). Дедуплицируем через `ROW_NUMBER()` — стандартный и явный паттерн, часто встречающийся на собеседованиях и в DE-курсах.
```sql
-- Statement 1: UPDATE существующих записей
WITH src AS (
SELECT
book_ref,
book_date::TIMESTAMP WITH TIME ZONE AS book_date,
total_amount::NUMERIC(10,2) AS total_amount,
event_ts,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY book_ref
ORDER BY event_ts DESC NULLS LAST, _load_ts DESC
) AS rn
FROM stg.bookings
WHERE _load_id = '{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text
)
UPDATE ods.bookings AS o
SET book_date = s.book_date,
total_amount = s.total_amount,
event_ts = s.event_ts,
_load_id = '{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text,
_load_ts = now()
FROM src AS s
WHERE s.rn = 1
AND o.book_ref = s.book_ref
AND (
o.book_date IS DISTINCT FROM s.book_date OR
o.total_amount IS DISTINCT FROM s.total_amount
);
-- Statement 2: INSERT новых записей
WITH src AS (
SELECT
book_ref,
book_date::TIMESTAMP WITH TIME ZONE AS book_date,
total_amount::NUMERIC(10,2) AS total_amount,
event_ts,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY book_ref
ORDER BY event_ts DESC NULLS LAST, _load_ts DESC
) AS rn
FROM stg.bookings
WHERE _load_id = '{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text
)
INSERT INTO ods.bookings (
book_ref, book_date, total_amount, event_ts,
_load_id, _load_ts
)
SELECT
s.book_ref, s.book_date, s.total_amount, s.event_ts,
'{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text, now()
FROM src s
WHERE s.rn = 1
AND NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM ods.bookings o
WHERE o.book_ref = s.book_ref
);
-- Обновляем статистику для оптимизатора запросов Greenplum
ANALYZE ods.bookings;
```
### 6.3. Идемпотентность паттерна
- Для инкрементальных таблиц паттерн `UPDATE + INSERT WHERE NOT EXISTS`**натурально идемпотентен**:
повторный запуск с тем же `stg_batch_id` не создаст дублей и не потеряет данные.
- Для snapshot-справочников идемпотентность сохраняется паттерном
`UPDATE + INSERT + DELETE not in snapshot`: повторный запуск приводит ODS к тому же состоянию.
### 6.4. Поведение при пустом батче
- для инкрементальных таблиц (`bookings`, `tickets`, `flights`, `segments`) пустой батч допустим;
- для snapshot-справочников (`airports`, `airplanes`, `routes`, `seats`) пустой батч считаем ошибкой.
---
## 7) DQ-проверки ODS (минимум, но строго)
Каждый DQ-скрипт должен:
- быть привязан к `stg_batch_id` (через XCom, как в load-скриптах);
- делать `RAISE EXCEPTION` при нарушении;
- давать понятную подсказку в тексте ошибки.
### 7.1. Обязательные проверки
1. **Нет дублей** по бизнес-ключу в ODS.
2. **Покрытие батча:** все ключи из STG текущего батча присутствуют в ODS.
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).
5. **Ссылочная целостность** в ODS:
- `tickets.book_ref -> bookings.book_ref`
- `flights.route_no -> routes.route_no` (упрощённая проверка: наличие `route_no` в routes, без учёта конкретной версии `validity`. Это допустимо, потому что в источнике flights ссылается на route_no, а не на конкретную версию маршрута. При downstream join (DDS) нужно будет учитывать период `validity`)
- `segments.ticket_no -> tickets.ticket_no`
- `segments.flight_id -> flights.flight_id`
- `boarding_passes (ticket_no, flight_id) -> segments (ticket_no, flight_id)`
### 7.2. Пример проверки покрытия батча
```sql
SELECT COUNT(*)
FROM (
SELECT DISTINCT book_ref
FROM stg.bookings
WHERE _load_id = '{{ ti.xcom_pull(task_ids="resolve_stg_batch_id") }}'::text
) s
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM ods.bookings o
WHERE o.book_ref = s.book_ref
);
```
Ожидаемый результат: `0`.
---
## 8) Структура файлов
Каждый `*_ddl.sql` начинается с `CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS ods;` (по аналогии с STG DDL).
```text
sql/ods/
├── airports_ddl.sql
├── airports_load.sql
├── airports_dq.sql
├── airplanes_ddl.sql
├── airplanes_load.sql
├── airplanes_dq.sql
├── routes_ddl.sql
├── routes_load.sql
├── routes_dq.sql
├── seats_ddl.sql
├── seats_load.sql
├── seats_dq.sql
├── bookings_ddl.sql
├── bookings_load.sql
├── bookings_dq.sql
├── tickets_ddl.sql
├── tickets_load.sql
├── tickets_dq.sql
├── flights_ddl.sql
├── flights_load.sql
├── flights_dq.sql
├── segments_ddl.sql
├── segments_load.sql
├── segments_dq.sql
├── boarding_passes_ddl.sql
├── boarding_passes_load.sql
└── boarding_passes_dq.sql
sql/ddl_gp.sql (+ подключение sql/ods/*_ddl.sql)
airflow/dags/
├── bookings_ods_ddl.py
└── bookings_to_gp_ods.py
docs/bookings_to_gp_ods.md
Makefile (ddl-gp включает ODS DDL)
tests/test_dags_smoke.py (+ smoke для 2 новых DAG)
```
---
## 9) DAG `bookings_to_gp_ods`: учебный граф зависимостей
Принцип: у каждой сущности строго `load -> dq`, и только после `dq` разрешаем downstream.
Корневой таск `resolve_stg_batch_id` определяет батч (см. секцию 5.2), после чего две параллельных ветки стартуют одновременно:
```text
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_seats -> dq_ods_seats │
dq_ods_routes -> load_ods_flights -> dq_ods_flights │
dq_ods_flights + dq_ods_tickets -> load_ods_segments -> dq_ods_segments
dq_ods_segments -> load_ods_boarding_passes -> dq_ods_boarding_passes
[dq_ods_boarding_passes, dq_ods_seats] -> finish_ods_summary
```
Зависимости (по FK):
- `tickets` после `bookings` (FK: `book_ref`);
- `routes` после `airports` и `airplanes` (FK: `departure_airport`, `arrival_airport`, `airplane_code`);
- `seats` после `airplanes` (FK: `airplane_code`);
- `flights` после `routes` (FK: `route_no`);
- `segments` после `flights` и `tickets` (FK: `flight_id`, `ticket_no`);
- `boarding_passes` после `segments` (FK: `ticket_no`, `flight_id`).
> Справочники (`airports`, `airplanes`) и транзакции (`bookings`) не зависят друг от друга в ODS — данные уже в STG. Поэтому они стартуют параллельно после `resolve_stg_batch_id`.
---
## 10) Порядок реализации
1. Подготовить DDL в `sql/ods/*_ddl.sql`.
2. Подключить `sql/ods/*_ddl.sql` в общий `sql/ddl_gp.sql`.
3. Использовать существующий `Makefile`-таргет `ddl-gp` для STG+ODS.
4. Создать DAG `bookings_ods_ddl.py`.
5. Реализовать `sql/ods/*_load.sql` (SCD1 UPSERT).
6. Реализовать `sql/ods/*_dq.sql`.
7. Создать DAG `bookings_to_gp_ods.py` (с параметром `stg_batch_id`).
8. Дописать smoke-тесты DAG в `tests/test_dags_smoke.py`.
9. Описать запуск и проверки в `docs/bookings_to_gp_ods.md`.
---
## 11) Критерии готовности (Definition of Done)
Готово, если:
1. Оба новых DAG парсятся и проходят smoke-тесты (`make test`).
2. `make ddl-gp` создаёт объекты STG+ODS без ошибок.
3. Для тестового `stg_batch_id` ODS-загрузка завершается успешно.
4. Все DQ-задачи зелёные и реально валят DAG при искусственной ошибке.
5. В ODS нет дублей по бизнес-ключам.
6. Нейминг техполей ODS консистентен с учебной статьёй: `_load_id`, `_load_ts`, `event_ts`.
---
## 12) Как проверять вручную
```bash
make up
make ddl-gp # создать STG+ODS-объекты
# Trigger bookings_to_gp_stage (загрузить STG)
# Передать stg_batch_id в conf (рекомендуется) или дать ODS DAG выбрать
# последний согласованный batch автоматически.
# Trigger bookings_to_gp_ods с conf: {"stg_batch_id": "<значение>"}
make gp-psql
```
Проверочные SQL:
```sql
-- 1) Дубликаты в ODS (пример bookings)
SELECT book_ref, COUNT(*)
FROM ods.bookings
GROUP BY 1
HAVING COUNT(*) > 1;
-- 2) Покрытие текущего STG-батча в ODS
SELECT COUNT(*)
FROM (
SELECT DISTINCT book_ref
FROM stg.bookings
WHERE _load_id = '<stg_batch_id>'
) s
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM ods.bookings o
WHERE o.book_ref = s.book_ref
);
-- 3) Ссылочная целостность tickets -> bookings
SELECT COUNT(*)
FROM ods.tickets t
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM ods.bookings b
WHERE b.book_ref = t.book_ref
);
```
Ожидаемо: все три запроса возвращают `0` проблемных строк.
---
## 13) Что будет следующим шагом
После стабилизации ODS:
- строим DDS;
- показываем SCD2 на измерениях DDS (`valid_from`/`valid_to`, `created_at`/`updated_at`) по тому же неймингу, который уже знаком студентам из `dwh-modeling`.