test(e2e): протокол сквозного тестирования и инструменты очистки DWH

- Зачем:
  - формализация проверки всей цепочки ETL (STG -> ODS -> DDS -> DM).
- Что:
  - создан docs/e2e-etl-test-protocol.md и sql/truncate_gp.sql.
  - в Makefile добавлена команда dwh-truncate.
  - start_date во всех DAG изменен на 2017-01-01.
- Проверка:
  - выполнение make dwh-truncate и прогон DAG.

docs/e2e-etl-test-protocol.md

@@ -0,0 +1,103 @@
+# 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`.
+
+---
+
+## 1. Подготовка окружения
+
+Убедитесь, что все сервисы запущены и DDL применен.
+
+```bash
+make up
+make bookings-init
+make ddl-gp
+```
+
+### Важно: Настройка дат
+Для корректного тестирования исторических данных из `demodb` (начинаются с 2017 года), убедитесь, что в DAG-файлах `start_date` установлен в `2017-01-01`.
+
+---
+
+## 2. Очистка данных (Reset)
+
+Перед началом теста необходимо полностью очистить все слои DWH.
+
+```bash
+make dwh-truncate
+```
+
+---
+
+## 3. Этап 1: Загрузка за первый день (2017-01-01)
+
+Выполните последовательный запуск всех DAG для первой порции данных.
+
+```bash
+# Загрузка в STG (создает первый батч в источнике)
+docker compose exec airflow-scheduler airflow dags test bookings_to_gp_stage 2017-01-01
+
+# Загрузка в ODS (Initial Load)
+docker compose exec airflow-scheduler airflow dags test bookings_to_gp_ods 2017-01-01
+
+# Загрузка в DDS (Initial Load)
+docker compose exec airflow-scheduler airflow dags test bookings_to_gp_dds 2017-01-01
+
+# Загрузка в DM (Initial Load витрины)
+docker compose exec airflow-scheduler airflow dags test bookings_to_gp_dm 2017-01-01
+```
+
+### Ожидаемые результаты (Day 1)
+Проверьте наполнение таблиц:
+- `stg.bookings` и `ods.bookings` должны иметь одинаковое количество строк (>0).
+- `dm.sales_report` должна содержать агрегированные данные за первый день.
+
+---
+
+## 4. Этап 2: Проверка инкремента (2017-01-02)
+
+Эмулируйте появление данных за второй день и проверьте дозагрузку.
+
+```bash
+# Генерация данных за 2-й день в базе-источнике
+make bookings-generate-day
+
+# Повторный запуск цепочки ETL
+docker compose exec airflow-scheduler airflow dags test bookings_to_gp_stage 2017-01-02
+docker compose exec airflow-scheduler airflow dags test bookings_to_gp_ods 2017-01-02
+docker compose exec airflow-scheduler airflow dags test bookings_to_gp_dds 2017-01-02
+docker compose exec airflow-scheduler airflow dags test bookings_to_gp_dm 2017-01-02
+```
+
+---
+
+## 5. 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. **STG == ODS**: Количество строк в `stg.bookings` и `ods.bookings` совпадает (т.к. это SCD1 UPSERT).
+2. **Инкремент STG**: Количество строк в `stg.bookings` после Day 2 больше, чем после Day 1.
+3. **Инкремент ODS (Temporary Table)**: В ODS нет дублей. `SELECT book_ref FROM ods.bookings GROUP BY book_ref HAVING COUNT(*) > 1` должен вернуть 0 строк.
+4. **HWM в DM**: Витрина `sales_report` содержит данные за оба дня. Значение `COUNT(*)` после Day 2 должно вырасти по сравнению с Day 1.
+5. **Lineage**: Поля `_load_id` и `_load_ts` во всех слоях содержат метки соответствующих запусков.
+
+---
+
+## Типичные ошибки
+- **Пустые таблицы**: Проверьте, что в `bookings-db` есть данные (`SELECT COUNT(*) FROM bookings.bookings`). Если 0 — сделайте `make bookings-init`.
+- **Пропуски в ODS**: Убедитесь, что `stg_batch_id` в ODS корректно вычисляется (задача `resolve_stg_batch_id`).
+- **Дубли в DDS**: Проверьте логику генерации SK в `dds/*_load.sql`.