вынесли sql из dag в папку sql

AGENTS.md

@@ -34,6 +34,22 @@
 - Форматирование: `black` (88 cols) и `isort`. Если не уверены — запустите `make fmt`.
 - Язык: комментарии, docstring и документацию — на русском; имена идентификаторов — на английском.
 
+### Структура и нейминг SQL (слои DWH)
+- В каталоге `sql/` придерживаемся слоёв DWH:
+  - `sql/src/` — скрипты, работающие с исходными системами (например, `bookings_generate_day_if_missing.sql`);
+  - `sql/stg/` — скрипты для стейджинга (`bookings_ddl.sql`, `bookings_load.sql`, `bookings_dq.sql`);
+  - в будущем можно добавить `sql/ods/`, `sql/dds/`, `sql/dm/` по мере роста стенда.
+- Именование файлов: `{объект}_{роль}.sql`, где:
+  - `объект` — логическое имя сущности (`bookings`, `orders`, и т.п.);
+  - `роль` — `ddl` (создание/изменение объектов), `load` (загрузка/инкремент), `dq` (проверки качества данных) и т.п.
+- Общие DDL-скрипты (например, `sql/ddl_gp.sql`) могут подключать файловые DDL через `\i`, но сами определения таблиц живут рядом с объектом (`sql/stg/bookings_ddl.sql` и т.п.).
+
+### Airflow + SQL
+- В учебных DAG’ах, где основная логика — в SQL, по умолчанию используем `PostgresOperator` + Airflow Connections:
+  - DAG оркестрирует шаги и подключение к БД;
+  - SQL-скрипты лежат в `sql/...` и подключаются по пути (`sql='sql/stg/bookings_load.sql'`).
+- Сложную ручную работу с подключениями (`psycopg2`, ENV-фоллбеки) используем только там, где реально много Python-логики и это помогает учебной цели.
+
 ## Тестирование
 - Тесты лежат в `tests/` (pytest). Запуск: `make test`.
 - Есть юнит‑тесты для `helpers/greenplum.py` и smoke‑тесты DAG‑структуры (`tests/test_dags_smoke.py`).