docs(assignment): добавлено ТЗ от аналитика для курсового задания

- Зачем:
  - студенту нужен реалистичный документ-спецификация с маппингами, типами
    и бизнес-правилами для самостоятельной реализации DWH-пайплайна.
- Что:
  - создан docs/assignment/analyst_spec.md — полное ТЗ на 4 слоя (STG, ODS, DDS, DM).
  - STG: airplanes, seats, routes (snapshot, маппинг из PXF-источника).
  - ODS: airplanes, seats, routes (TRUNCATE+INSERT, приведение типов).
  - DDS: dim_airplanes, dim_passengers (SCD1), dim_routes (SCD2 с пошаговым алгоритмом).
  - DM: airport_traffic, route_performance, monthly_overview, passenger_loyalty.
  - обновлён docs/assignment/README.md — ссылка на спецификацию вместо заглушки.
- Проверка:
  - визуальная сверка маппингов с sql/stg/, sql/ods/, sql/dds/, sql/dm/.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

docs/assignment/README.md

@@ -1,19 +1,18 @@
 # Учебные задания
 
-> **Статус:** Задания появятся в Этапе 3 — сейчас ведётся подготовка.
+## Техническое задание
 
-Курсовые задания для студентов (ТЗ от аналитика, описания таблиц, маппинги, бизнес-правила)
-будут опубликованы здесь в виде файла `analyst_spec.md`.
+Основной документ: **[analyst_spec.md](analyst_spec.md)** — ТЗ от аналитика
+с описанием всех таблиц, маппингами, бизнес-правилами и подсказками.
 
-## Пока задания не готовы
+## Эталон для изучения
 
-Изучите эталонный срез самостоятельно:
+Перед началом работы изучите эталонный срез (витрина `dm.sales_report`
+и вся её цепочка STG → ODS → DDS → DM):
 
-- [DAG STG: bookings → Greenplum](../bookings_to_gp_stage.md)
-- [DAG ODS: STG → ODS](../bookings_to_gp_ods.md)
-- [DAG DDS: ODS → DDS](../bookings_to_gp_dds.md)
-- [DAG DM: DDS → витрины](../bookings_to_gp_dm.md)
-- [Порядок запуска DAG-ов](../dag_execution_order.md)
+- SQL-скрипты: `sql/stg/`, `sql/ods/`, `sql/dds/`, `sql/dm/`
+- DAG-файлы: `airflow/dags/`
+- [Порядок запуска DAG-ов](../reference/dag_execution_order.md)
 
 ## Для менторов
 

docs/assignment/analyst_spec.md

@@ -0,0 +1,719 @@
+# Техническое задание: расширение DWH авиаперевозок
+
+> **Роль:** Вы — Data Engineer. Это ТЗ подготовлено аналитиком на основе
+> бизнес-потребностей. Ваша задача — реализовать описанные таблицы и загрузки,
+> опираясь на эталонный срез (витрина `dm.sales_report` и вся её цепочка).
+>
+> **Эталон для изучения:**
+> - STG: `bookings`, `tickets`, `flights`, `segments`, `boarding_passes`, `airports`
+> - ODS: те же таблицы
+> - DDS: `dim_airports`, `dim_tariffs`, `dim_calendar`, `fact_flight_sales`
+> - DM: `sales_report`
+>
+> SQL-скрипты эталона лежат в `sql/stg/`, `sql/ods/`, `sql/dds/`, `sql/dm/`.
+
+---
+
+## Рекомендуемый порядок выполнения
+
+1. **STG** — `airplanes`, `seats`, `routes` (разминка по аналогии)
+2. **ODS** — `airplanes`, `seats`, `routes` (закрепление UPSERT / TRUNCATE+INSERT)
+3. **DDS** — `dim_airplanes`, `dim_passengers` (SCD1 — новые измерения)
+4. **DDS** — `dim_routes` (SCD2 — ключевой вызов курсовой)
+5. **DM** — `airport_traffic` (простая витрина, похожа на `sales_report`)
+6. **DM** — `route_performance` (Full Rebuild, работа с SCD2-измерением)
+7. **DM** — `monthly_overview` (двухуровневая агрегация)
+8. **DM** — `passenger_loyalty` (самая сложная, пересчёт истории)
+
+Порядок выстроен от простого к сложному. Каждый шаг опирается на опыт
+предыдущего. Вы можете двигаться в ином порядке, но убедитесь, что зависимости
+слоёв соблюдены (STG → ODS → DDS → DM).
+
+---
+
+## Общие правила
+
+- **Нейминг полей:** см. `docs/design/naming_conventions.md` — единый источник
+  истины для служебных полей (`_load_id`, `_load_ts`, `created_at`, `updated_at`,
+  `valid_from`, `valid_to`, `hashdiff`, суффиксы `_bk` / `_sk`).
+- **SQL-файлы:** располагайте в `sql/{слой}/{объект}_{роль}.sql`
+  (например, `sql/stg/airplanes_ddl.sql`, `sql/stg/airplanes_load.sql`).
+- **DAG-интеграция:** используйте `PostgresOperator` + путь к SQL-файлу.
+  Добавьте таски в существующие DAG-файлы соответствующего слоя.
+- **Идемпотентность:** каждый скрипт загрузки должен быть безопасен
+  при повторном запуске (не создавать дубликатов).
+- **Шаблон `{{ run_id }}`:** используйте Jinja-шаблон Airflow для `_load_id`.
+
+---
+
+## Часть 1. STG-слой (Staging)
+
+> **Цель:** Скопировать данные из источника (bookings-db) в Greenplum «как есть»,
+> сохраняя все поля в текстовом виде. Преобразование типов — задача ODS.
+>
+> **Аналог для изучения:** `sql/stg/airports_ddl.sql`, `sql/stg/airports_load.sql`
+
+### 1.1. stg.airplanes
+
+**Описание:** Справочник моделей воздушных судов. Содержит технические
+характеристики каждой модели: дальность полёта и крейсерскую скорость.
+
+**Источник:** `bookings.airplanes_data` (через PXF)
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг из источника |
+|------|-----|----------|----------------------|
+| `airplane_code` | TEXT | Код модели самолёта (бизнес-ключ) | `airplanes_data.airplane_code::TEXT` |
+| `model` | TEXT | Полное наименование модели (JSON в источнике) | `airplanes_data.model::TEXT` |
+| `range` | TEXT | Дальность полёта, км | `airplanes_data.range::TEXT` |
+| `speed` | TEXT | Крейсерская скорость, км/ч | `airplanes_data.speed::TEXT` |
+| `event_ts` | TIMESTAMP | Момент загрузки (`now()`). У snapshot-справочников нет бизнес-события с точным временем, поэтому `event_ts` заполняется при загрузке | `now()` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки в STG | `now()` |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча загрузки | `'{{ run_id }}'` |
+
+**Тип историзации:** Нет (накопительный snapshot). Каждый запуск добавляет
+новый батч по `_load_id`; прошлые батчи остаются в таблице. Не используйте TRUNCATE.
+
+**Стратегия загрузки:** Полный снимок (Full Snapshot). Справочник маленький —
+загружаем целиком каждый раз. Идемпотентность — через проверку `_load_id`.
+
+**Distribution Key:** `airplane_code`
+
+---
+
+### 1.2. stg.seats
+
+**Описание:** Карта посадочных мест для каждой модели самолёта.
+Каждая строка — одно конкретное место в конкретной модели.
+
+**Источник:** `bookings.seats` (через PXF)
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг из источника |
+|------|-----|----------|----------------------|
+| `airplane_code` | TEXT | Код модели самолёта (FK → airplanes) | `seats.airplane_code::TEXT` |
+| `seat_no` | TEXT | Номер места (напр. «1A», «12C») | `seats.seat_no::TEXT` |
+| `fare_conditions` | TEXT | Класс обслуживания (`Economy`, `Business`, `Comfort`) | `seats.fare_conditions::TEXT` |
+| `event_ts` | TIMESTAMP | Момент загрузки (`now()`). Snapshot-справочник — бизнес-событие отсутствует | `now()` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки в STG | `now()` |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча загрузки | `'{{ run_id }}'` |
+
+**Тип историзации:** Нет (накопительный snapshot). Каждый запуск добавляет
+новый батч по `_load_id`; прошлые батчи остаются в таблице. Не используйте TRUNCATE.
+
+**Стратегия загрузки:** Полный снимок. Идемпотентность — через
+`airplane_code` + `seat_no` + `_load_id`.
+
+**Distribution Key:** `airplane_code`
+
+---
+
+### 1.3. stg.routes
+
+**Описание:** Справочник авиамаршрутов. Маршрут — регулярный рейс между двумя
+аэропортами на определённом типе самолёта с фиксированным расписанием.
+
+**Источник:** `bookings.routes` (через PXF)
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг из источника |
+|------|-----|----------|----------------------|
+| `route_no` | TEXT | Номер маршрута (бизнес-ключ, часть 1) | `routes.route_no::TEXT` |
+| `validity` | TEXT | Период действия маршрута (бизнес-ключ, часть 2) | `routes.validity::TEXT` |
+| `departure_airport` | TEXT | Код аэропорта вылета (FK → airports) | `routes.departure_airport::TEXT` |
+| `arrival_airport` | TEXT | Код аэропорта прилёта (FK → airports) | `routes.arrival_airport::TEXT` |
+| `airplane_code` | TEXT | Код модели самолёта (FK → airplanes) | `routes.airplane_code::TEXT` |
+| `days_of_week` | TEXT | Дни недели выполнения рейса | `routes.days_of_week::TEXT` |
+| `scheduled_time` | TEXT | Время вылета по расписанию | `routes.scheduled_time::TEXT` |
+| `duration` | TEXT | Плановая продолжительность полёта | `routes.duration::TEXT` |
+| `event_ts` | TIMESTAMP | Момент загрузки (`now()`). Snapshot-справочник — бизнес-событие отсутствует | `now()` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки в STG | `now()` |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча загрузки | `'{{ run_id }}'` |
+
+**Тип историзации:** Нет (накопительный snapshot). Каждый запуск добавляет
+новый батч по `_load_id`; прошлые батчи остаются в таблице. Не используйте TRUNCATE.
+
+**Стратегия загрузки:** Полный снимок. Идемпотентность — по составному ключу
+`route_no` + `validity` + `_load_id`.
+
+**Distribution Key:** `route_no`
+
+---
+
+## Часть 2. ODS-слой (Operational Data Store)
+
+> **Цель:** Привести данные из STG к целевым типам, очистить, дедуплицировать.
+> Справочники (airplanes, seats, routes) загружаются стратегией TRUNCATE + INSERT
+> из последнего согласованного батча STG.
+>
+> **Аналог для изучения:** `sql/ods/airports_ddl.sql`, `sql/ods/airports_load.sql`
+
+### 2.1. ods.airplanes
+
+**Описание:** Очищенный справочник моделей воздушных судов с правильными типами.
+
+**Источник:** `stg.airplanes`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг из STG |
+|------|-----|----------|----------------|
+| `airplane_code` | TEXT NOT NULL | Код модели (PK) | `airplane_code` |
+| `model` | TEXT NOT NULL | Наименование модели | `model` (парсинг JSON: `model::JSON->>'ru'` — если JSON, иначе `model` как есть) |
+| `range_km` | INTEGER | Дальность полёта, км | `range::INTEGER` |
+| `speed_kmh` | INTEGER | Крейсерская скорость, км/ч | `speed::INTEGER` |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** Нет (текущее состояние справочника, TRUNCATE + INSERT).
+
+**Стратегия загрузки:** TRUNCATE + INSERT (полный снимок из STG).
+
+**Бизнес-правила:**
+- Привести `range` и `speed` из TEXT в INTEGER.
+- Если `model` хранится в JSON-формате — извлечь русское название (`->>'ru'`).
+  Изучите, как это сделано для `airports` в эталоне.
+
+**Тип хранения Greenplum:** Append-Only Row.
+
+**Distribution Key:** `airplane_code`
+
+---
+
+### 2.2. ods.seats
+
+**Описание:** Карта посадочных мест с корректными типами.
+
+**Источник:** `stg.seats`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг из STG |
+|------|-----|----------|----------------|
+| `airplane_code` | TEXT NOT NULL | Код модели (PK, часть 1) | `airplane_code` |
+| `seat_no` | TEXT NOT NULL | Номер места (PK, часть 2) | `seat_no` |
+| `fare_conditions` | TEXT NOT NULL | Класс обслуживания | `fare_conditions` |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** Нет (текущее состояние справочника, TRUNCATE + INSERT).
+
+**Стратегия загрузки:** TRUNCATE + INSERT.
+
+**Бизнес-правила:**
+- Составной PK: `(airplane_code, seat_no)`.
+- Значения `fare_conditions` ограничены: `Economy`, `Business`, `Comfort`.
+
+**Тип хранения Greenplum:** Append-Only Row.
+
+**Distribution Key:** `airplane_code`
+
+---
+
+### 2.3. ods.routes
+
+**Описание:** Справочник маршрутов с правильными типами данных.
+
+**Источник:** `stg.routes`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг из STG |
+|------|-----|----------|----------------|
+| `route_no` | TEXT NOT NULL | Номер маршрута (PK, часть 1) | `route_no` |
+| `validity` | TEXT NOT NULL | Период действия (PK, часть 2) | `validity` |
+| `departure_airport` | TEXT NOT NULL | Код аэропорта вылета | `departure_airport` |
+| `arrival_airport` | TEXT NOT NULL | Код аэропорта прилёта | `arrival_airport` |
+| `airplane_code` | TEXT NOT NULL | Код модели самолёта | `airplane_code` |
+| `days_of_week` | INTEGER[] | Дни недели (массив) | `days_of_week` — преобразовать TEXT в `INTEGER[]` |
+| `departure_time` | TIME NOT NULL | Время вылета | `scheduled_time::TIME` |
+| `duration` | INTERVAL NOT NULL | Длительность полёта | `duration::INTERVAL` |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** Нет (текущее состояние справочника, TRUNCATE + INSERT).
+
+**Стратегия загрузки:** TRUNCATE + INSERT.
+
+**Бизнес-правила:**
+- Составной PK: `(route_no, validity)`.
+- Преобразование `days_of_week` из текста в массив целых чисел (`INTEGER[]`).
+- Преобразование `scheduled_time` → `TIME`, `duration` → `INTERVAL`.
+
+**Тип хранения Greenplum:** Append-Only Row.
+
+**Distribution Key:** `(route_no, validity)`
+
+---
+
+## Часть 3. DDS-слой (Detailed Data Store) — Измерения
+
+> **Цель:** Построить измерения звёздной схемы (Star Schema) с суррогатными
+> ключами. SCD1-измерения обновляют атрибуты «на месте». SCD2-измерение
+> хранит историю изменений через версионирование.
+>
+> **Аналог для SCD1:** `sql/dds/dim_airports_ddl.sql`, `sql/dds/dim_airports_load.sql`
+
+### 3.1. dds.dim_airplanes (SCD1)
+
+**Описание:** Измерение моделей самолётов. Содержит технические характеристики
+и рассчитанное общее количество мест (обогащение из `ods.seats`).
+
+**Источники:** `ods.airplanes` + `ods.seats`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг |
+|------|-----|----------|---------|
+| `airplane_sk` | INTEGER NOT NULL | Суррогатный ключ | Генерация: `MAX(airplane_sk) + ROW_NUMBER()` |
+| `airplane_bk` | TEXT NOT NULL | Бизнес-ключ (код модели) | `ods.airplanes.airplane_code` |
+| `model` | TEXT NOT NULL | Название модели | `ods.airplanes.model` |
+| `range_km` | INTEGER | Дальность полёта, км | `ods.airplanes.range_km` |
+| `speed_kmh` | INTEGER | Скорость, км/ч | `ods.airplanes.speed_kmh` |
+| `total_seats` | INTEGER | Общее кол-во мест | `COUNT(ods.seats.*) по airplane_code` |
+| `created_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата создания записи | `now()` при INSERT |
+| `updated_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата обновления | `now()` при UPDATE |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** SCD1 (обновление атрибутов без версионирования).
+
+**Гранулярность:** Одна строка = одна модель самолёта.
+
+**Стратегия загрузки:** UPSERT (UPDATE существующих + INSERT новых).
+- UPDATE: если атрибуты (`model`, `range_km`, `speed_kmh`, `total_seats`)
+  изменились (проверка через `IS DISTINCT FROM`).
+- INSERT: если `airplane_bk` ещё не существует в `dim_airplanes`.
+
+**Обогащение:** Поле `total_seats` рассчитывается как количество строк
+в `ods.seats` для данного `airplane_code` (LEFT JOIN).
+
+**Генерация суррогатного ключа:** `MAX(airplane_sk) + ROW_NUMBER()`.
+Безопасно при `concurrency=1` в DAG.
+
+**Distribution Key:** `airplane_sk`
+
+---
+
+### 3.2. dds.dim_passengers (SCD1)
+
+**Описание:** Измерение пассажиров. Извлекается из таблицы билетов — каждый
+уникальный `passenger_id` становится строкой измерения.
+
+**Источник:** `ods.tickets`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг |
+|------|-----|----------|---------|
+| `passenger_sk` | INTEGER NOT NULL | Суррогатный ключ | Генерация: `MAX(passenger_sk) + ROW_NUMBER()` |
+| `passenger_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор пассажира (BK) | `ods.tickets.passenger_id` |
+| `passenger_name` | TEXT NOT NULL | ФИО пассажира | `ods.tickets.passenger_name` |
+| `created_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата создания записи | `now()` при INSERT |
+| `updated_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата обновления | `now()` при UPDATE |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** SCD1.
+
+**Гранулярность:** Одна строка = один уникальный пассажир.
+
+**Стратегия загрузки:** UPSERT.
+- Из `ods.tickets` один пассажир может встречаться в нескольких билетах.
+  Необходима дедупликация: берём последнее (актуальное) имя.
+  **Подсказка:** используйте `ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY passenger_id ORDER BY event_ts DESC NULLS LAST, _load_ts DESC, ticket_no DESC)`
+  для детерминированного выбора самой свежей записи.
+- UPDATE: если `passenger_name` изменилось.
+- INSERT: если `passenger_id` ещё не существует.
+
+**Бизнес-правила:**
+- `passenger_id` — бизнес-ключ. Один пассажир может иметь несколько билетов,
+  но в измерении должна быть ровно одна строка.
+- Имя обновляется, если изменилось в последнем билете (SCD1).
+
+**Distribution Key:** `passenger_sk`
+
+---
+
+### 3.3. dds.dim_routes (SCD2)
+
+> **Это ключевой вызов курсовой.** Реализация SCD Type 2 — обязательный навык
+> для Data Engineer. Ниже — алгоритм текстом; SQL вы пишете самостоятельно.
+> Если застряли — сверьтесь с веткой `solution`.
+
+**Описание:** Измерение авиамаршрутов с полной историей изменений. Если у маршрута
+меняется самолёт, аэропорт или расписание — создаётся новая версия, а старая
+закрывается. Это позволяет видеть, какой маршрут действовал на момент конкретного
+рейса.
+
+**Источники:** `ods.routes` + `dds.dim_airports` + `dds.dim_airplanes`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг |
+|------|-----|----------|---------|
+| `route_sk` | INTEGER NOT NULL | Суррогатный ключ | Генерация: `MAX(route_sk) + ROW_NUMBER()` |
+| `route_bk` | TEXT NOT NULL | Бизнес-ключ маршрута | `ods.routes.route_no` |
+| `departure_airport` | TEXT NOT NULL | Код аэропорта вылета | `ods.routes.departure_airport` |
+| `arrival_airport` | TEXT NOT NULL | Код аэропорта прилёта | `ods.routes.arrival_airport` |
+| `airplane_code` | TEXT NOT NULL | Код модели самолёта | `ods.routes.airplane_code` |
+| `departure_city` | TEXT NOT NULL | Город вылета (денормализация) | `dds.dim_airports.city` по `departure_airport` |
+| `arrival_city` | TEXT NOT NULL | Город прилёта (денормализация) | `dds.dim_airports.city` по `arrival_airport` |
+| `airplane_model` | TEXT NOT NULL | Модель самолёта (денормализация) | `dds.dim_airplanes.model` |
+| `total_seats` | INTEGER NOT NULL | Кол-во мест (денормализация) | `dds.dim_airplanes.total_seats` |
+| `days_of_week` | TEXT | Дни недели | `ods.routes.days_of_week` (приведение к TEXT) |
+| `departure_time` | TIME | Время вылета | `ods.routes.departure_time` |
+| `duration` | INTERVAL | Длительность полёта | `ods.routes.duration` |
+| `hashdiff` | TEXT NOT NULL | Хэш версионируемых атрибутов | См. формулу ниже |
+| `valid_from` | DATE NOT NULL | Начало действия версии | Первая версия: `'1900-01-01'`; последующие: `CURRENT_DATE` |
+| `valid_to` | DATE | Конец действия версии (NULL = текущая) | `NULL` для актуальных, `CURRENT_DATE` при закрытии |
+| `created_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата создания версии | `now()` при INSERT |
+| `updated_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата обновления | `now()` при UPDATE |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** SCD2 (версионирование с полуоткрытым интервалом).
+
+**Гранулярность:** Одна строка = одна версия маршрута.
+
+#### Формула hashdiff
+
+```sql
+md5(concat_ws('|',
+    departure_airport,
+    arrival_airport,
+    airplane_code,
+    days_of_week,
+    departure_time,
+    duration
+))
+```
+
+Хэш считается по атрибутам, изменение которых означает «новую версию маршрута».
+Денормализованные поля (`departure_city`, `arrival_city`, `airplane_model`,
+`total_seats`) **не входят** в `hashdiff` — они обновляются отдельно (SCD1-refresh),
+не создавая новую версию.
+
+#### Алгоритм SCD2 (пошагово)
+
+1. **Подготовка:** Рассчитайте `hashdiff` для каждого маршрута из `ods.routes`.
+2. **Найдите изменения:** Сравните `hashdiff` текущих версий
+   (`valid_to IS NULL`) с новыми значениями из ODS.
+3. **Закройте устаревшие версии:** Для маршрутов, у которых `hashdiff` изменился,
+   выполните UPDATE: `valid_to = CURRENT_DATE`, `updated_at = now()`.
+4. **Закройте исчезнувшие маршруты:** Если маршрут был в DDS (`valid_to IS NULL`),
+   но отсутствует в ODS — тоже закройте: `valid_to = CURRENT_DATE`.
+5. **Вставьте новые версии:** INSERT строки с `valid_to = NULL`
+   для изменённых и новых маршрутов. Значение `valid_from` зависит от того,
+   встречался ли маршрут в DDS ранее:
+   - **Первая версия** (маршрут ещё не было в DDS): `valid_from = '1900-01-01'`.
+     Sentinel-дата покрывает всю историю полётов, чтобы point-in-time JOIN
+     фактов на исторические рейсы находил корректный `route_sk`.
+   - **Последующие версии** (маршрут уже был): `valid_from = CURRENT_DATE`.
+6. **SCD1-обновление денормализованных полей:** Обновите `departure_city`,
+   `arrival_city`, `airplane_model`, `total_seats` для ВСЕХ открытых версий
+   (даже если `hashdiff` не менялся).
+
+**Интервалы версий:** полуоткрытые `[valid_from, valid_to)`.
+Текущая (актуальная) версия: `valid_to IS NULL`.
+
+**Distribution Key:** `route_sk`
+
+---
+
+## Часть 4. DM-слой (Data Marts) — Витрины
+
+> **Цель:** Построить аналитические витрины поверх DDS.
+> Каждая витрина отвечает на конкретный бизнес-вопрос.
+>
+> **Аналог для изучения:** `sql/dm/sales_report_ddl.sql`, `sql/dm/sales_report_load.sql`
+
+### 4.1. dm.airport_traffic
+
+**Бизнес-вопрос:** «Какой пассажиропоток и выручка у каждого аэропорта по дням?»
+
+**Описание:** Ежедневная статистика по каждому аэропорту: сколько рейсов
+вылетело/прилетело, сколько пассажиров, какая выручка. Аэропорт выступает
+в двойной роли — и как точка вылета, и как точка прилёта.
+
+**Источники:** `dds.fact_flight_sales` + `dds.dim_airports` + `dds.dim_calendar`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг |
+|------|-----|----------|---------|
+| `traffic_date` | DATE NOT NULL | Дата (зерно, часть 1) | `dim_calendar.date_actual` |
+| `airport_sk` | INTEGER NOT NULL | Суррогатный ключ аэропорта (зерно, часть 2) | `fact.departure_airport_sk` / `fact.arrival_airport_sk` (UNION ALL) |
+| `airport_bk` | TEXT NOT NULL | Код аэропорта (денормализация) | `dim_airports.airport_bk` |
+| `city` | TEXT NOT NULL | Город (денормализация) | `dim_airports.city` |
+| `departures_flights` | INTEGER NOT NULL | Кол-во рейсов на вылет | `COUNT(DISTINCT flight_id)` роль «departure» |
+| `departures_passengers` | INTEGER NOT NULL | Пассажиры на вылет | `SUM(is_boarded)` роль «departure» |
+| `departures_revenue` | NUMERIC(15,2) NOT NULL | Выручка по вылетам | `SUM(price)` роль «departure» |
+| `arrivals_flights` | INTEGER NOT NULL | Кол-во рейсов на прилёт | `COUNT(DISTINCT flight_id)` роль «arrival» |
+| `arrivals_passengers` | INTEGER NOT NULL | Пассажиры на прилёт | `SUM(is_boarded)` роль «arrival» |
+| `arrivals_revenue` | NUMERIC(15,2) NOT NULL | Выручка по прилётам | `SUM(price)` роль «arrival» |
+| `total_passengers` | INTEGER NOT NULL | Общий пассажиропоток (вылет + прилёт) | `SUM(is_boarded)` обе роли |
+| `created_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата создания записи | `now()` при INSERT |
+| `updated_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата обновления | `now()` при UPDATE |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** Нет (UPSERT — текущее состояние метрик за день).
+
+**Гранулярность:** Одна строка = один аэропорт за один день.
+
+**Стратегия загрузки:** Инкрементальный UPSERT с HWM по `fact_flight_sales._load_ts`.
+
+**Ключевой приём — Unpivot (UNION ALL):**
+Каждый факт продажи порождает два «события»: вылет (departure) и прилёт (arrival).
+Используйте UNION ALL для разворота факта в два ряда — по `departure_airport_sk`
+и `arrival_airport_sk`. Затем сгруппируйте по `(traffic_date, airport_sk)`.
+
+**Метрики:**
+- `departures_flights` — `COUNT(DISTINCT flight_id)` для роли «вылет»
+- `departures_passengers` — `SUM(is_boarded)` для роли «вылет»
+- `departures_revenue` — `SUM(price)` для роли «вылет»
+- Аналогично для прилётов
+- `total_passengers` — сумма всех `is_boarded` (обе роли)
+
+**Важно:** Выручка специально разделена на `departures_revenue` и `arrivals_revenue`.
+Суммировать их нельзя — это приведёт к двойному счёту (один билет учитывается и
+в аэропорту вылета, и в аэропорту прилёта).
+
+**Тип хранения Greenplum:** Heap (для UPSERT).
+
+**Distribution Key:** `airport_sk`
+
+---
+
+### 4.2. dm.route_performance
+
+**Бизнес-вопрос:** «Какие маршруты самые эффективные? Где высокий load factor,
+а где теряем пассажиров?»
+
+**Описание:** Сводная статистика эффективности каждого маршрута за всё время.
+Агрегация идёт по бизнес-ключу маршрута (`route_bk`), чтобы собрать данные
+со всех исторических версий (SCD2).
+
+**Источники:** `dds.fact_flight_sales` + `dds.dim_routes` + `dds.dim_calendar`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг |
+|------|-----|----------|---------|
+| `route_bk` | TEXT NOT NULL | Бизнес-ключ маршрута (зерно) | `dim_routes.route_bk` (GROUP BY) |
+| `route_sk` | INTEGER NOT NULL | SK актуальной версии маршрута | `dim_routes.route_sk` WHERE `valid_to IS NULL` |
+| `departure_airport_bk` | TEXT NOT NULL | Код аэропорта вылета (денормализация) | `dim_routes.departure_airport` (актуальная версия) |
+| `departure_city` | TEXT NOT NULL | Город вылета (денормализация) | `dim_routes.departure_city` (актуальная версия) |
+| `arrival_airport_bk` | TEXT NOT NULL | Код аэропорта прилёта (денормализация) | `dim_routes.arrival_airport` (актуальная версия) |
+| `arrival_city` | TEXT NOT NULL | Город прилёта (денормализация) | `dim_routes.arrival_city` (актуальная версия) |
+| `airplane_bk` | TEXT NOT NULL | Код модели самолёта (денормализация) | `dim_routes.airplane_code` (актуальная версия) |
+| `airplane_model` | TEXT NOT NULL | Модель самолёта (денормализация) | `dim_routes.airplane_model` (актуальная версия) |
+| `total_seats` | INTEGER NOT NULL | Кол-во мест в самолёте (денормализация) | `dim_routes.total_seats` (актуальная версия) |
+| `total_flights` | INTEGER NOT NULL | Всего рейсов | `COUNT(DISTINCT fact.flight_id)` |
+| `total_tickets` | INTEGER NOT NULL | Всего проданных билетов | `COUNT(*)` |
+| `total_boarded` | INTEGER NOT NULL | Всего посадок | `SUM(CASE WHEN is_boarded THEN 1 ELSE 0 END)` |
+| `total_revenue` | NUMERIC(15,2) NOT NULL | Суммарная выручка | `SUM(fact.price)` |
+| `avg_ticket_price` | NUMERIC(10,2) | Средняя цена билета | `total_revenue / NULLIF(total_tickets, 0)` |
+| `avg_boarding_rate` | NUMERIC(5,4) NOT NULL | Средняя доля посадок | `AVG(CASE WHEN is_boarded THEN 1 ELSE 0 END)` |
+| `avg_load_factor` | NUMERIC(5,4) | Средняя заполняемость кресел | `total_boarded / NULLIF(total_flights * total_seats, 0)` |
+| `first_flight_date` | DATE | Дата первого рейса | `MIN(dim_calendar.date_actual)` |
+| `last_flight_date` | DATE | Дата последнего рейса | `MAX(dim_calendar.date_actual)` |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** Нет (Full Rebuild — полная перезагрузка каждый запуск).
+
+**Гранулярность:** Одна строка = один маршрут (по `route_bk`).
+
+**Стратегия загрузки:** Full Rebuild (TRUNCATE + INSERT).
+Витрина небольшая (~1000 строк) — проще пересоздать, чем вычислять дельту.
+
+**Обработка SCD2:** Факты связаны с разными версиями маршрута (`route_sk`).
+Агрегируйте метрики по `route_bk` (бизнес-ключу), чтобы собрать статистику
+со ВСЕХ версий. Денормализованные атрибуты берите из ТЕКУЩЕЙ версии
+(`valid_to IS NULL`).
+
+**Метрики:**
+- `avg_ticket_price` — `total_revenue / total_tickets` (защита от деления на 0
+  через `NULLIF`)
+- `avg_boarding_rate` — `AVG(CASE WHEN is_boarded THEN 1 ELSE 0 END)`
+- `avg_load_factor` — `total_boarded / (total_flights * total_seats)`
+
+**Тип хранения Greenplum:** AO Column Store (zstd). Идеален для аналитики:
+отличное сжатие, чтение только нужных колонок. AO не поддерживает UPDATE —
+поэтому используем Full Rebuild.
+
+**Distribution Key:** `route_bk`
+
+**Служебные поля:** `created_at` / `updated_at` здесь не нужны — при Full Rebuild
+все строки пересоздаются. Достаточно `_load_ts`.
+
+---
+
+### 4.3. dm.monthly_overview
+
+**Бизнес-вопрос:** «Какова помесячная динамика: рейсы, выручка, load factor
+в разрезе типов самолётов?»
+
+**Описание:** Помесячная сводка с точным расчётом средней заполняемости (load factor)
+через двухуровневую агрегацию. Разрез — по типу самолёта.
+
+**Источники:** `dds.fact_flight_sales` + `dds.dim_calendar` + `dds.dim_airplanes`
++ `dds.dim_routes`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг |
+|------|-----|----------|---------|
+| `year_actual` | INTEGER NOT NULL | Год (зерно, часть 1) | `dim_calendar.year_actual` |
+| `month_actual` | INTEGER NOT NULL | Месяц (зерно, часть 2) | `dim_calendar.month_actual` |
+| `airplane_sk` | INTEGER NOT NULL | SK типа самолёта (зерно, часть 3) | `fact.airplane_sk` |
+| `airplane_bk` | TEXT NOT NULL | Код модели (денормализация) | `dim_airplanes.airplane_bk` |
+| `airplane_model` | TEXT NOT NULL | Название модели (денормализация) | `dim_airplanes.model` |
+| `total_seats` | INTEGER NOT NULL | Кол-во мест (денормализация) | `dim_airplanes.total_seats` |
+| `total_flights` | INTEGER NOT NULL | Кол-во уникальных рейсов | `COUNT(DISTINCT fact.flight_id)` |
+| `total_tickets` | INTEGER NOT NULL | Кол-во проданных билетов | `SUM(tickets_sold_per_flight)` (уровень 2) |
+| `total_boarded` | INTEGER NOT NULL | Кол-во посадок | `SUM(boarded_per_flight)` (уровень 2) |
+| `total_revenue` | NUMERIC(15,2) NOT NULL | Суммарная выручка | `SUM(revenue_per_flight)` (уровень 2) |
+| `avg_ticket_price` | NUMERIC(10,2) | Средняя цена билета | `total_revenue / NULLIF(total_tickets, 0)` |
+| `avg_load_factor` | NUMERIC(5,4) | Средняя заполняемость кресел | `AVG(flight_load_factor)` (уровень 2) |
+| `unique_routes` | INTEGER NOT NULL | Кол-во уникальных маршрутов | `COUNT(DISTINCT dim_routes.route_bk)` |
+| `unique_passengers` | INTEGER NOT NULL | Кол-во уникальных пассажиров | `COUNT(DISTINCT fact.passenger_sk)` |
+| `created_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата создания записи | `now()` при INSERT |
+| `updated_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата обновления | `now()` при UPDATE |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** Нет (UPSERT — текущее состояние метрик за месяц).
+
+**Гранулярность:** Одна строка = один месяц + один тип самолёта.
+
+**Стратегия загрузки:** Инкрементальный UPSERT с HWM по `fact_flight_sales._load_ts`.
+Пересчитываются только затронутые месяцы.
+
+**Ключевой приём — Двухуровневая агрегация:**
+
+Чтобы честно посчитать среднюю заполняемость (`avg_load_factor`), нельзя просто
+поделить `SUM(boarded)` на `SUM(seats)` — это даёт ошибку (парадокс Симпсона).
+Правильный путь:
+1. **Уровень 1 (рейс):** Для каждого `flight_id` посчитайте `load_factor = boarded / total_seats`.
+2. **Уровень 2 (месяц):** Возьмите `AVG(load_factor)` по всем рейсам месяца.
+
+**Подсчёт уникальных маршрутов:** Используйте `COUNT(DISTINCT route_bk)` из
+`dim_routes` (т.к. `dim_routes` — SCD2, у одного маршрута может быть несколько
+`route_sk`).
+
+**Антипаттерн (Distribution Key):**
+Распределение по `(year_actual, month_actual)` — это ошибка. В MPP-системах
+распределение по дате ведёт к Data Skew (весь месяц на одном сегменте).
+Используйте `airplane_sk`.
+
+**Тип хранения Greenplum:** Heap (для UPSERT).
+
+**Distribution Key:** `airplane_sk`
+
+---
+
+### 4.4. dm.passenger_loyalty
+
+**Бизнес-вопрос:** «Кто наши самые лояльные пассажиры? Сколько они летают,
+тратят, какой класс предпочитают?»
+
+**Описание:** Профиль лояльности каждого пассажира: накопительные метрики
+за всю историю перелётов. Самая сложная витрина — требует пересчёта
+полной истории для затронутых пассажиров.
+
+**Источники:** `dds.fact_flight_sales` + `dds.dim_passengers` + `dds.dim_tariffs`
++ `dds.dim_routes` + `dds.dim_calendar`
+
+| Поле | Тип | Описание | Маппинг |
+|------|-----|----------|---------|
+| `passenger_sk` | INTEGER NOT NULL | SK пассажира (зерно) | `fact.passenger_sk` |
+| `passenger_bk` | TEXT NOT NULL | Идентификатор пассажира (денормализация) | `dim_passengers.passenger_id` |
+| `passenger_name` | TEXT NOT NULL | ФИО (денормализация) | `dim_passengers.passenger_name` |
+| `total_bookings` | INTEGER NOT NULL | Кол-во бронирований (`book_ref`) | `COUNT(DISTINCT fact.book_ref)` |
+| `total_flights` | INTEGER NOT NULL | Кол-во перелётов | `COUNT(*)` |
+| `total_boarded` | INTEGER NOT NULL | Кол-во успешных посадок | `SUM(CASE WHEN is_boarded THEN 1 ELSE 0 END)` |
+| `total_spent` | NUMERIC(15,2) NOT NULL | Общие траты | `SUM(fact.price)` |
+| `avg_ticket_price` | NUMERIC(10,2) | Средняя цена билета | `total_spent / NULLIF(total_flights, 0)` |
+| `favorite_fare_conditions` | TEXT | Самый частый класс обслуживания | Мода по `dim_tariffs.fare_conditions` |
+| `unique_routes` | INTEGER NOT NULL | Кол-во уникальных маршрутов | `COUNT(DISTINCT dim_routes.route_bk)` |
+| `first_flight_date` | DATE | Дата первого перелёта | `MIN(dim_calendar.date_actual)` |
+| `last_flight_date` | DATE | Дата последнего перелёта | `MAX(dim_calendar.date_actual)` |
+| `days_as_customer` | INTEGER | Стаж клиента (дней между первым и последним) | `last_flight_date - first_flight_date` |
+| `created_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата создания записи | `now()` при INSERT |
+| `updated_at` | TIMESTAMP NOT NULL | Дата обновления | `now()` при UPDATE |
+| `_load_id` | TEXT NOT NULL | Идентификатор батча | `'{{ run_id }}'` |
+| `_load_ts` | TIMESTAMP NOT NULL | Момент загрузки | `now()` |
+
+**Тип историзации:** Нет (UPSERT — текущий профиль пассажира).
+
+**Гранулярность:** Одна строка = один пассажир.
+
+**Стратегия загрузки:** Инкрементальный UPSERT по «затронутым ключам».
+
+**Ключевой приём — Метод затронутых ключей:**
+
+Это не обычный HWM по датам. Алгоритм:
+1. Найдите `passenger_sk`, чьи факты изменились (HWM по `fact._load_ts`).
+2. Для этих пассажиров **пересчитайте ВСЮ историю** — все их перелёты от начала.
+3. UPSERT результаты.
+
+Почему? Потому что метрики накопительные (`total_spent`, `first_flight_date`).
+Нельзя просто добавить дельту — нужен полный пересчёт для корректности.
+
+**Метрики:**
+- `total_bookings` — `COUNT(DISTINCT book_ref)` по всем перелётам пассажира
+- `favorite_fare_conditions` — мода (самое частое значение).
+  **Подсказка:** используйте `DISTINCT ON` с `ORDER BY COUNT(*) DESC`.
+- `unique_routes` — `COUNT(DISTINCT route_bk)` (не `route_sk`! т.к. `dim_routes` — SCD2)
+- `days_as_customer` — `last_flight_date - first_flight_date`
+- `avg_ticket_price` — `total_spent / total_flights`
+
+**Фильтрация NULL:** В `fact_flight_sales` поле `passenger_sk` может быть NULL
+(защитная фильтрация от неконсистентных фактов). Исключите такие строки:
+`WHERE passenger_sk IS NOT NULL`.
+
+**Тип хранения Greenplum:** Heap (для UPSERT).
+
+**Distribution Key:** `passenger_sk`
+
+---
+
+## Валидация
+
+После реализации каждого слоя запустите валидационный DAG `bookings_validate`
+в Airflow UI. Он проверит:
+
+- Таблицы существуют и содержат данные
+- PK не содержат NULL
+- SCD2: корректность `valid_from`/`valid_to`, отсутствие «дыр» в версиях
+- Кросс-слойная консистентность (ODS vs STG по кол-ву записей)
+- DM-витрины содержат данные за загруженные дни
+
+Сообщения об ошибках укажут, что именно не так и что делать дальше.
+
+---
+
+## Приложение: ER-диаграмма (источник)
+
+```
+bookings.airplanes_data          bookings.seats
+  airplane_code (PK)               airplane_code (FK) ──┐
+  model (JSON)                     seat_no             │
+  range                            fare_conditions     │
+  speed                                                │
+       │                                               │
+       └──────────────────────────────────────────────┘
+       │
+bookings.routes
+  route_no (PK, part 1)
+  validity (PK, part 2)
+  departure_airport (FK → airports_data)
+  arrival_airport   (FK → airports_data)
+  airplane_code     (FK → airplanes_data)
+  days_of_week
+  scheduled_time
+  duration
+
+bookings.flights
+  flight_id (PK)
+  route_no  (FK → routes)
+  status
+  scheduled_departure / scheduled_arrival
+  actual_departure    / actual_arrival
+
+bookings.bookings ─── bookings.tickets ─── bookings.segments
+  book_ref (PK)         ticket_no (PK)       ticket_no (FK)
+  book_date             book_ref (FK)        flight_id (FK)
+  total_amount          passenger_id         fare_conditions
+                        passenger_name       price
+                        outbound
+
+bookings.boarding_passes
+  ticket_no (FK)
+  flight_id (FK)
+  seat_no
+  boarding_no
+  boarding_time
+```