refactor(dm): переход sales_report на HWM-инкрементальность через _load_ts

- Зачем:
  - фильтр `_load_id = '{{ run_id }}'` использовал run_id DM-DAG-а, который не совпадает с run_id DDS-DAG-а, записанным в факты — витрина не находила дельту.
- Что:
  - load: заменён _load_id-фильтр на HWM-подзапрос `_load_ts > MAX(_load_ts)` из dm.sales_report.
  - dq: источник затронутых дат переключён с DDS на саму витрину (где _load_id уже корректный).
- Проверка:
  - `make test` — smoke-тесты зелёные.
  - запуск `bookings_to_gp_dm` в Airflow после загрузки DDS.

sql/dm/sales_report_dq.sql

@@ -7,8 +7,10 @@
 -- 4. Обязательные поля не NULL
 --
 -- ВАЖНО (Паттерн Data Quality):
--- Проверки выполняются ИНКРЕМЕНТАЛЬНО. Мы находим все даты, измененные текущим батчем,
+-- Проверки выполняются ИНКРЕМЕНТАЛЬНО. Мы спрашиваем саму витрину, какие даты
--- и валидируем витрину только для этих дат.
+-- были обновлены текущим запуском DAG-а (по _load_id = run_id), и валидируем
+-- только эти даты. Это корректно, потому что на шаге load мы записали
+-- текущий run_id DM-DAG-а в обновлённые строки витрины.
 
 DO $$
 DECLARE
@@ -18,16 +20,17 @@ DECLARE
     v_invalid_boarding BIGINT;
     v_null_required BIGINT;
 BEGIN
-    -- Создаем временную таблицу с датами, которые мы затронули в этом батче.
+    -- Создаем временную таблицу с датами, которые МЫ обновили в этом запуске DAG-а.
+    -- Спрашиваем саму витрину (не DDS!), потому что на шаге load мы записали
+    -- _load_id = '{{ run_id }}' текущего DM-DAG-а в обновлённые строки.
     CREATE TEMP TABLE tmp_dq_affected_dates ON COMMIT DROP AS
-    SELECT DISTINCT cal.date_actual
+    SELECT DISTINCT flight_date AS date_actual
-    FROM dds.fact_flight_sales AS f
+    FROM dm.sales_report
-    JOIN dds.dim_calendar AS cal ON f.calendar_sk = cal.calendar_sk
+    WHERE _load_id = '{{ run_id }}';
-    WHERE f._load_id = '{{ run_id }}';
 
-    -- Если батч пуст (нет новых или измененных фактов), нам нечего валидировать.
+    -- Если батч пуст (ничего не обновлялось), нам нечего валидировать.
     IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM tmp_dq_affected_dates) THEN
-        RAISE NOTICE 'DQ PASSED: Источник не содержит новых данных для витрины в батче %.', '{{ run_id }}';
+        RAISE NOTICE 'DQ PASSED: Витрина не обновлялась в этом запуске (%). Новых данных в DDS нет.', '{{ run_id }}';
         RETURN;
     END IF;
 

sql/dm/sales_report_load.sql

@@ -2,13 +2,15 @@
 --
 -- Паттерны для студентов:
 -- - Использование TEMP TABLE: агрегация считается только ОДИН раз (канон для MPP)
--- - Инкрементальность (Batch-driven): мы читаем факты ТОЛЬКО за те дни, которые были затронуты
+-- - Инкрементальность (HWM — High-Water Mark): витрина сравнивает свой MAX(_load_ts)
---   в текущем батче загрузки (по `_load_id`), что решает проблему late-arriving facts.
+--   с _load_ts фактов в DDS и пересчитывает агрегаты только для затронутых дат.
+--   Это делает конвейер самовосстанавливающимся: если DAG не запускался несколько дней,
+--   при следующем запуске витрина автоматически «догонит» всю накопленную дельту.
 -- - Денормализация: города и названия тарифов тащим в витрину
 -- - UPSERT: UPDATE изменившихся + INSERT новых (нужен heap для UPDATE)
 -- - IS DISTINCT FROM для корректного сравнения NULL
 
--- Шаг 1: Считаем агрегаты для дельты (текущего батча) и кладем во временную таблицу.
+-- Шаг 1: Считаем агрегаты для дельты (новых данных с момента последнего обновления витрины).
 -- ON COMMIT DROP гарантирует, что таблица исчезнет после завершения транзакции (Airflow сессии).
 CREATE TEMP TABLE tmp_sales_report_delta ON COMMIT DROP AS
 SELECT
@@ -52,11 +54,17 @@ JOIN dds.dim_airports AS arr
 JOIN dds.dim_tariffs AS tar
     ON tar.tariff_sk = f.tariff_sk
 WHERE cal.date_actual IN (
-    -- ИНКРЕМЕНТАЛЬНЫЙ ФИЛЬТР: Выбираем только те даты, факты за которые обновились в текущем запуске
+    -- ИНКРЕМЕНТАЛЬНЫЙ ФИЛЬТР (HWM — High-Water Mark):
+    -- Ищем даты полётов, в которых появились новые или изменённые факты
+    -- с момента последнего обновления витрины (MAX(_load_ts) в dm.sales_report).
+    -- Если витрина пуста — '1900-01-01' заберёт всю историю (первичная загрузка).
     SELECT DISTINCT cal_sq.date_actual
     FROM dds.fact_flight_sales AS f_sq
     JOIN dds.dim_calendar AS cal_sq ON f_sq.calendar_sk = cal_sq.calendar_sk
-    WHERE f_sq._load_id = '{{ run_id }}'
+    WHERE f_sq._load_ts > (
+        SELECT COALESCE(MAX(_load_ts), '1900-01-01'::TIMESTAMP)
+        FROM dm.sales_report
+    )
 )
 GROUP BY
     cal.date_actual,