Files
airflow-greenplum/docs/internal/db_schema.md
T

26 KiB
Raw Blame History

Схема БД DWH (Bookings → Greenplum)

Статус: Проект в разработке. Реализован STG слой полностью (все 9 таблиц).

Обзор

Эта документация описывает архитектуру хранилища данных (DWH) для учебного проекта Airflow + Greenplum. Источник данных — демо-БД bookings (Postgres).

Целевые аудитории:

  • LLM/Разработчики: Технические спецификации для реализации (см. раздел "Спецификации для реализации")
  • Студенты: Обучающие материалы и пояснения (см. раздел "Обучающие материалы")

Спецификации для реализации (для LLM и разработчиков)

Ключевые договорённости

  • Источник: используем основные таблицы схемы bookings (табличные данные, не VIEW)
  • Зерно факта fact.flight_sales: 1 строка = 1 сегмент билета (ticket_no + flight_id, источник: segments)
  • Обязательная связь для аэропортов и самолёта: flights.route_no → routes → (departure_airport, arrival_airport, airplane_code)
  • Даты: как минимум различаем book_date (дата покупки) и scheduled_departure (дата/время вылета)
  • Инкремент в STG: для tickets опорная дата берётся из bookings.book_date, потому что в tickets нет собственного поля времени изменения
  • DQ-проверки: проверки качества данных выполняем SQL-скриптами, но не сохраняем результаты в отдельные таблицы/слой DQ (при проблемах падаем с понятной ошибкой и останавливаем пайплайн)

Статус реализации по слоям

Слой Статус Реализовано
Source Готово Демо-БД bookings (Postgres)
STG Готово 9 из 9 таблиц (bookings, tickets, airports, airplanes, routes, seats, flights, segments, boarding_passes)
ODS Не реализован Планируется
DDS Не реализован Планируется

Архитектура слоёв

STG (Staging Layer)

  • Назначение: Сырой слой, максимально близкий к источнику, без бизнес-логики
  • Хранение: AO-Row (Append-Only Row-oriented) для эффективной загрузки больших объёмов
  • Типы данных: Бизнес-колонки как TEXT, тех.колонки как TIMESTAMP
  • Инкрементальная загрузка: Опорное поле src_created_at_ts (из book_date для tickets)
  • Технологические колонки:
    • src_created_at_ts TIMESTAMP — дата/время из источника для инкремента
    • load_dttm TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now() — когда запись была загружена
    • batch_id TEXT — идентификатор пачки (рекомендуем NOT NULL, например {{ ds_nodash }} или {{ run_id }})
  • DQ-проверки (после загрузки STG): отдельные SQL-скрипты, которые валидируют данные (counts, дубли, NULL, orphan records) и при ошибке делают RAISE EXCEPTION; примеры: sql/stg/bookings_dq.sql, sql/stg/tickets_dq.sql

ODS (Operational Data Store)

  • Назначение: Очищенные данные в 3NF, готовые для аналитики
  • Хранение: Heap для частых чтений и обновлений
  • Трансформации: Очистка, приведение типов, нормализация
  • Связи: Все связи через бизнес-ключи (без суррогатных ключей)

DDS (Data Delivery System)

  • Назначение: Star Schema для аналитики и отчётности
  • Хранение: Heap или AO-CO (Append-Only Column-oriented) для аналитических запросов
  • Структура: Измерения (Dimensions) + Факты (Facts)
  • Ключи: Суррогатные ключи (SK) для измерений, FK в фактах

Измерения DDS (Dimensions)

Измерение Бизнес-ключ Суррогатный ключ Атрибуты
dim.calendar date DATE calendar_sk INT year, month, day, day_of_week, is_holiday (опционально)
dim.airports airport_code CHAR(3) airport_sk INT airport_name, city, timezone, coordinates
dim.airplanes airplane_code CHAR(3) airplane_sk INT model, total_seats, range_km
dim.tariffs fare_conditions TEXT tariff_sk INT fare_conditions (Economy/Comfort/Business)
dim.passengers passenger_id TEXT passenger_sk INT passenger_name (SCD Type 1)

Факт DDS (Fact)

fact.flight_sales:

  • Зерно: 1 строка = 1 сегмент билета (ticket_no + flight_id)
  • FK на измерения:
    • calendar_sk — ссылка на дату вылета
    • departure_airport_sk — аэропорт вылета
    • arrival_airport_sk — аэропорт прилёта
    • airplane_sk — самолёт
    • tariff_sk — тариф
    • passenger_sk — пассажир
  • Метрики:
    • price NUMERIC — стоимость сегмента
    • is_boarded BOOLEAN — сел ли пассажир в самолёт (из boarding_passes)
  • Атрибуты:
    • book_ref TEXT — бизнес-ключ бронирования
    • book_date DATE — дата покупки
    • ticket_no TEXT — номер билета
    • flight_id INT — ID рейса
    • seat_no TEXT — место (если есть)

Детальное описание таблиц STG слоя

stg.bookings (транзакции, инкремент)

  • Источник: bookings.bookings (через PXF)
  • Ключ распределения: book_ref
  • Бизнес-колонки:
    • book_ref TEXT - номер бронирования
    • book_date TEXT - дата бронирования
    • total_amount TEXT - общая сумма
  • Технические колонки: src_created_at_ts (=book_date), load_dttm, batch_id
  • Стратегия загрузки: Инкремент по book_date
  • DQ проверки: count (окно инкремента), дубликаты book_ref, NULL обязательных полей

stg.tickets (транзакции, инкремент)

  • Источник: bookings.tickets (через PXF)
  • Ключ распределения: ticket_no
  • Бизнес-колонки:
    • ticket_no TEXT - номер билета
    • book_ref TEXT - номер бронирования
    • passenger_id TEXT - идентификатор пассажира
    • passenger_name TEXT - имя пассажира
    • contact_data TEXT - контактные данные (JSONB)
  • Технические колонки: src_created_at_ts (из book_date через bookings), load_dttm, batch_id
  • Стратегия загрузки: Инкремент по book_date (через bookings)
  • DQ проверки: count (окно инкремента), дубликаты ticket_no, NULL обязательных полей, ссылочная целостность

stg.airports (справочник, full load)

  • Источник: bookings.airports_data (через PXF)
  • Ключ распределения: airport_code
  • Бизнес-колонки:
    • airport_code TEXT - код аэропорта
    • airport_name TEXT - название аэропорта (из JSONB)
    • city TEXT - город (из JSONB)
    • country TEXT - страна (из JSONB)
    • coordinates TEXT - координаты
    • timezone TEXT - часовой пояс
  • Технические колонки: src_created_at_ts, load_dttm, batch_id
  • Стратегия загрузки: Full load (все строки при каждом запуске)
  • DQ проверки: count, дубликаты airport_code, NULL обязательных полей

stg.airplanes (справочник, full load)

  • Источник: bookings.airplanes_data (через PXF)
  • Ключ распределения: airplane_code
  • Бизнес-колонки:
    • airplane_code TEXT - код самолёта
    • model TEXT - модель (из JSONB)
    • range TEXT - дальность полёта
    • speed TEXT - скорость
  • Технические колонки: src_created_at_ts, load_dttm, batch_id
  • Стратегия загрузки: Full load
  • DQ проверки: count, дубликаты airplane_code, NULL обязательных полей

stg.routes (справочник, full load)

  • Источник: bookings.routes (через PXF)
  • Ключ распределения: route_no
  • Бизнес-колонки:
    • route_no TEXT - номер маршрута
    • validity TEXT - период действия (из tstzrange)
    • departure_airport TEXT - аэропорт вылета
    • arrival_airport TEXT - аэропорт прилёта
    • airplane_code TEXT - код самолёта
    • days_of_week TEXT - дни недели (из int[])
    • scheduled_time TEXT - плановое время
    • duration TEXT - длительность
  • Технические колонки: src_created_at_ts, load_dttm, batch_id
  • Стратегия загрузки: Full load
  • DQ проверки: count, дубликаты (route_no, validity), NULL обязательных полей, ссылочная целостность

stg.seats (справочник, full load)

  • Источник: bookings.seats (через PXF)
  • Ключ распределения: airplane_code (co-location с airplanes)
  • Бизнес-колонки:
    • airplane_code TEXT - код самолёта
    • seat_no TEXT - номер места
    • fare_conditions TEXT - класс обслуживания
  • Технические колонки: src_created_at_ts, load_dttm, batch_id
  • Стратегия загрузки: Full load
  • DQ проверки: count, дубликаты (airplane_code, seat_no), NULL обязательных полей, ссылочная целостность

stg.flights (транзакции, инкремент)

  • Источник: bookings.flights (через PXF)
  • Ключ распределения: flight_id
  • Бизнес-колонки:
    • flight_id TEXT - идентификатор рейса
    • route_no TEXT - номер маршрута
    • status TEXT - статус
    • scheduled_departure TEXT - плановое время вылета
    • scheduled_arrival TEXT - плановое время прилёта
    • actual_departure TEXT - фактическое время вылета
    • actual_arrival TEXT - фактическое время прилёта
  • Технические колонки: src_created_at_ts (=scheduled_departure), load_dttm, batch_id
  • Стратегия загрузки: Инкремент по scheduled_departure
  • DQ проверки: count (окно инкремента), дубликаты flight_id, NULL обязательных полей, ссылочная целостность

stg.segments (транзакции, инкремент)

  • Источник: bookings.segments (через PXF)
  • Ключ распределения: ticket_no (co-location с tickets)
  • Бизнес-колонки:
    • ticket_no TEXT - номер билета
    • flight_id TEXT - идентификатор рейса
    • fare_conditions TEXT - класс обслуживания
    • price TEXT - цена
  • Технические колонки: src_created_at_ts (из book_date через tickets), load_dttm, batch_id
  • Стратегия загрузки: Инкремент по book_date (через tickets)
  • DQ проверки: count (окно инкремента), дубликаты (ticket_no, flight_id), NULL обязательных полей, ссылочная целостность

stg.boarding_passes (транзакции, full snapshot)

  • Источник: bookings.boarding_passes (через PXF)
  • Ключ распределения: ticket_no (co-location с tickets/segments)
  • Бизнес-колонки:
    • ticket_no TEXT - номер билета
    • flight_id TEXT - идентификатор рейса
    • seat_no TEXT - номер места
    • boarding_no TEXT - номер посадки
    • boarding_time TEXT - время посадки
  • Технические колонки: src_created_at_ts (=now()), load_dttm, batch_id
  • Стратегия загрузки: Full snapshot (все строки при каждом запуске)
  • DQ проверки: count, дубликаты (ticket_no, flight_id), NULL обязательных полей, ссылочная целостность

Полная схема потоков данных (Data Lineage)

graph LR
    %% Стили
    classDef source fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px;
    classDef stg fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d,stroke-width:2px;
    classDef ods fill:#e0f2f1,stroke:#00695c,stroke-width:2px;
    classDef dim fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px;
    classDef fact fill:#ffccbc,stroke:#bf360c,stroke-width:4px;

    %% 1. Source
    subgraph Source_Postgres [Source: Postgres Bookings]
        direction TB
        SRC_Airports[airports_data]:::source
        SRC_Airplanes[airplanes_data]:::source
        SRC_Routes[routes]:::source
        SRC_Seats[seats]:::source
        SRC_Bookings[bookings]:::source
        SRC_Tickets[tickets]:::source
        SRC_Flights[flights]:::source
        SRC_Segments[segments]:::source
        SRC_Boarding[boarding_passes]:::source
    end

    %% 2. STAGING (Load 1-to-1, AO-Row)
    subgraph STG_Layer [Layer: STG Staging]
        direction TB
        STG_Airports[stg.airports]:::stg
        STG_Airplanes[stg.airplanes]:::stg
        STG_Routes[stg.routes]:::stg
        STG_Seats[stg.seats]:::stg
        STG_Bookings[stg.bookings]:::stg
        STG_Tickets[stg.tickets]:::stg
        STG_Flights[stg.flights]:::stg
        STG_Segments[stg.segments]:::stg
        STG_Boarding[stg.boarding_passes]:::stg
    end

    %% Links Source to STG
    SRC_Airports --> STG_Airports
    SRC_Airplanes --> STG_Airplanes
    SRC_Routes --> STG_Routes
    SRC_Seats --> STG_Seats
    SRC_Bookings --> STG_Bookings
    SRC_Tickets --> STG_Tickets
    SRC_Flights --> STG_Flights
    SRC_Segments --> STG_Segments
    SRC_Boarding --> STG_Boarding

    %% 3. ODS (3NF, Clean, Type, Heap)
    subgraph ODS_Layer [Layer: ODS Operational Core]
        direction TB
        ODS_Airports[ods.airports]:::ods
        ODS_Airplanes[ods.airplanes]:::ods
        ODS_Routes[ods.routes]:::ods
        ODS_Seats[ods.seats]:::ods
        ODS_Bookings[ods.bookings]:::ods
        ODS_Tickets[ods.tickets]:::ods
        ODS_Flights[ods.flights]:::ods
        ODS_Segments[ods.segments]:::ods
        ODS_Boarding[ods.boarding_passes]:::ods
    end

    %% Links STG to ODS
    STG_Airports --> ODS_Airports
    STG_Airplanes --> ODS_Airplanes
    STG_Routes --> ODS_Routes
    STG_Seats --> ODS_Seats
    STG_Bookings --> ODS_Bookings
    STG_Tickets --> ODS_Tickets
    STG_Flights --> ODS_Flights
    STG_Segments --> ODS_Segments
    STG_Boarding --> ODS_Boarding

    %% 4. DDS (Star Schema)
    subgraph DDS_Layer [Layer: DDS Star Schema]
        direction TB
        
        %% Dimensions
        DIM_Calendar[dim.calendar]:::dim
        DIM_Airports[dim.airports]:::dim
        DIM_Airplanes[dim.airplanes]:::dim
        DIM_Tariffs[dim.tariffs]:::dim
        DIM_Passengers[dim.passengers]:::dim

        %% Fact
        FACT_Sales[fact.flight_sales]:::fact
    end

    %% Transformations ODS to DDS

    %% Form reference tables
    ODS_Airports --> DIM_Airports
    
    ODS_Airplanes --> DIM_Airplanes
    ODS_Seats -.->|Enrich total_seats| DIM_Airplanes
    
    ODS_Segments -.->|Extract distinct| DIM_Tariffs
    
    ODS_Tickets -->|Extract Unique| DIM_Passengers

    %% Fact assembly (Main process)
    ODS_Segments -->|Main Stream| FACT_Sales
    ODS_Tickets -->|Join book_ref passenger_id| FACT_Sales
    ODS_Bookings -->|Join book_date| FACT_Sales
    ODS_Flights -->|Join Times Status Route| FACT_Sales
    ODS_Routes -->|Join Dep/Arr Airplane| FACT_Sales
    ODS_Boarding -->|LEFT JOIN Seat No| FACT_Sales
    
    %% Link dimensions to fact
    DIM_Calendar -->|calendar_sk| FACT_Sales
    DIM_Airports -->|departure_airport_sk| FACT_Sales
    DIM_Airports -->|arrival_airport_sk| FACT_Sales
    DIM_Airplanes -->|airplane_sk| FACT_Sales
    DIM_Tariffs -->|tariff_sk| FACT_Sales
    DIM_Passengers -->|passenger_sk| FACT_Sales

Обучающие материалы (для студентов)

Глоссарий ключевых терминов

Термин Объяснение
Зерно факта (Fact Grain) Минимальная единица измерения в факте. Для fact.flight_sales — это один сегмент билета.
Суррогатный ключ (Surrogate Key, SK) Технический ключ (обычно INT), который генерируется в DWH и не зависит от бизнес-ключа.
Бизнес-ключ (Business Key) Ключ из источника (например, airport_code, passenger_id).
Star Schema Модель данных, где факт в центре, а измерения вокруг него (как звезда).
SCD Type 1 Slowly Changing Dimension Type 1: при изменении данных просто перезаписываем старую запись.
SCD Type 2 Slowly Changing Dimension Type 2: при изменении данных создаём новую запись с датой начала/действия.
AO-Row Append-Only Row-oriented: хранение данных по строкам, только добавление (без UPDATE/DELETE).
Heap Обычное хранение данных (как в обычной таблице), поддерживает UPDATE/DELETE.
Инкрементальная загрузка Загрузка только новых/изменённых данных за период, а не всей таблицы.

Пояснения к схеме

Эта диаграмма покрывает основные таблицы источника и показывает логику их трансформации. Вот на что стоит обратить внимание при обучении:

1. Ветка справочников (Reference Data)

seats + airplanesdim.airplanes: Здесь мы показываем пример обогащения. Таблица seats сама по себе в аналитике редко нужна отдельной сущностью. Мы используем её в ODS, чтобы посчитать общее количество мест (total_seats) и добавить это как атрибут в измерение самолётов (dim.airplanes).

airportsdim.airports: Простой перенос (1-в-1), но в DDS мы можем добавить, например, поле city_ru и city_en как отдельные колонки, убрав JSON, который есть в источнике.

2. Ветка генерации измерений (Dimension Generation)

ticketsdim.passengers: Это самая сложная трансформация для измерения. В источнике нет таблицы "Пассажиры". Мы должны объяснить студентам, что мы "майним" пассажиров из билетов. Важно: один и тот же пассажир может иметь разные записи с разными именами (опечатки, изменение фамилии), поэтому в проде часто делают логику SCD Type 2 для отслеживания изменений.

  • Для домашки (и первого эталонного решения) обычно достаточно SCD Type 1: одна актуальная запись на passenger_id, а SCD2 можно оставить как усложнение.

segmentsdim.tariffs: Таблицы тарифов физически нет в источнике, она хранится строкой (fare_conditions: Economy/Comfort/Business) в таблице segments. Мы выносим её в отдельный справочник (нормализация), чтобы в факте хранить маленький INT ключ, а не длинную строку.

3. Сборка Факта (fact.flight_sales)

Это центр звезды. Мы собираем его из шести ODS таблиц:

  1. ods.segments: Основа (зерно факта — один полётный сегмент билета). Дает стоимость (price).
  2. ods.tickets: Приджойниваем, чтобы получить book_ref и passenger_id.
  3. ods.bookings: Приджойниваем по book_ref, чтобы получить book_date (дата покупки).
  4. ods.flights: Приджойниваем, чтобы получить расписание/факт времени и статус рейса, а также route_no (связка на маршруты).
  5. ods.routes: Приджойниваем по route_no, чтобы получить аэропорты вылета/прилёта и airplane_codeflights этих полей нет напрямую).
  6. ods.boarding_passes: Приджойниваем (LEFT JOIN), чтобы узнать, сел ли пассажир реально в самолёт и на какое место (seat_no). Это важный бизнес-аспект: билет куплен, но посадочный не выдан = пассажир не летел.

4. Почему нет dim.bookings?

В классической Star Schema измерения — это справочники (airports, airplanes, passengers), а факты — транзакции/события (sales, bookings).

bookings — это транзакционная таблица, а не справочник. Вместо отдельного измерения dim.bookings мы храним:

  • book_ref — бизнес-ключ бронирования (в факте)
  • book_date — дата бронирования (в факте, берём из ods.bookings по book_ref)

Это позволяет отвечать на вопросы типа: "За сколько дней до вылета люди обычно покупают билеты?" (разница между book_date и датой вылета из dim.calendar).

5. Суррогатные ключи (Surrogate Keys)

В Star Schema факт должен ссылаться на суррогатные ключи (SK) измерений, а не на бизнес-ключи:

Бизнес-ключ Суррогатный ключ Преимущество
airport_code CHAR(3) airport_sk INT Меньший размер, стабильность
airplane_code TEXT airplane_sk INT Меньший размер, стабильность
passenger_id TEXT passenger_sk INT Меньший размер, отслеживание изменений

Связанные документы


История изменений

Дата Версия Описание изменений
2025-01-17 2.0 Удалён слой DQ для упрощения учебного стенда. Добавлены спецификации для LLM и обучающие материалы для студентов. Добавлен глоссарий терминов.
2025-01-17 1.1 Исправлены названия таблиц (aircrafts_dataairplanes_data, ticket_flightssegments), удалено dim.bookings, добавлены суррогатные ключи, добавлен слой DQ, исправлены связи
2025-01-XX 1.0 Первоначальная версия

TODO

  • Реализовать STG слой полностью (все 9 таблиц)
  • Реализовать ODS слой
  • Реализовать DDS слой (измерения и факт)
  • Создать DAG для загрузки ODS
  • Создать DAG для загрузки DDS