- Зачем: - необходимо визуализировать выбор типа хранения (Heap vs Append-Only) для учебных целей. - автоматизировать проверку всей цепочки DWH для исключения ручных ошибок. - сделать процесс отладки прозрачным и наглядным через стандартные инструменты Airflow. - Что: - внедрена клауза WITH (appendonly=...) во все DDL; ODS-справочники переведены на AO Row и TRUNCATE+INSERT. - создан скрипт scripts/e2e_etl.sh для полного прогона ETL (DDL + 2 дня данных) через REST API. - исправлены баги типизации (INTEGER[]), именования полей (amount, passenger_id) и удалены фантомные колонки (contact_data). - обновлен e2e-etl-test-protocol.md: добавлен раздел по отладке, чтению логов и перезапуску задач через API. - исправлены pytest-контракты под новую логику загрузки. - Проверка: - успешный прогон `make e2e-smoke` (полный цикл от очистки до витрины).
66 lines
3.7 KiB
SQL
66 lines
3.7 KiB
SQL
-- DDL для DM-слоя: витрина sales_report.
|
|
--
|
|
-- Бизнес-вопрос: "Какова выручка, кол-во билетов и boarding rate
|
|
-- по направлениям/тарифам за каждый день?"
|
|
--
|
|
-- Паттерны для студентов:
|
|
-- - Денормализация измерений (города, аэропорты, тарифы) для удобства аналитики
|
|
-- - Служебные поля календаря (day_of_week, day_name, is_weekend)
|
|
--
|
|
-- ВНИМАНИЕ (Антипаттерн распределения):
|
|
-- Никогда не распределяйте таблицы по дате (DISTRIBUTED BY flight_date) в MPP-системах!
|
|
-- 1. Load Skew: При инкрементальной загрузке весь батч за один день запишется на ОДИН сегмент,
|
|
-- а остальные будут простаивать. Кластер превратится в одиночный сервер.
|
|
-- 2. Processing Skew: Запросы аналитиков за конкретный день будут читаться только с одного сегмента.
|
|
--
|
|
-- ПРАВИЛЬНЫЙ ВЫБОР: Распределение по полям с высокой кардинальностью (направления).
|
|
-- В нашем случае это комбинация departure_airport_sk и arrival_airport_sk.
|
|
|
|
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS dm;
|
|
|
|
-- Тип таблицы: Heap (стандартная).
|
|
-- Обоснование: Необходим row-level UPDATE для реализации инкрементального UPSERT по HWM.
|
|
-- Использование Append-Only при частых обновлениях приводит к раздуванию (bloat) таблицы.
|
|
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dm.sales_report (
|
|
-- Ключ (зерно витрины)
|
|
flight_date DATE NOT NULL,
|
|
departure_airport_sk INTEGER NOT NULL,
|
|
arrival_airport_sk INTEGER NOT NULL,
|
|
tariff_sk INTEGER NOT NULL,
|
|
|
|
-- Денормализованные атрибуты (для удобства аналитики)
|
|
departure_city TEXT NOT NULL,
|
|
departure_airport_bk TEXT NOT NULL,
|
|
arrival_city TEXT NOT NULL,
|
|
arrival_airport_bk TEXT NOT NULL,
|
|
fare_conditions TEXT NOT NULL,
|
|
|
|
-- Атрибуты календаря
|
|
day_of_week INTEGER NOT NULL,
|
|
day_name TEXT NOT NULL,
|
|
is_weekend BOOLEAN NOT NULL,
|
|
|
|
-- Метрики
|
|
tickets_sold INTEGER NOT NULL,
|
|
passengers_boarded INTEGER NOT NULL,
|
|
total_revenue NUMERIC(15,2) NOT NULL,
|
|
avg_price NUMERIC(10,2) NOT NULL,
|
|
min_price NUMERIC(10,2),
|
|
max_price NUMERIC(10,2),
|
|
boarding_rate NUMERIC(5,4) NOT NULL, -- boarded / sold
|
|
|
|
-- Служебные поля (канон из naming_conventions.md)
|
|
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
|
|
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
|
|
_load_id TEXT NOT NULL,
|
|
_load_ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()
|
|
)
|
|
WITH (appendonly=false)
|
|
DISTRIBUTED BY (departure_airport_sk, arrival_airport_sk);
|
|
|
|
-- Комментарии для документирования
|
|
COMMENT ON TABLE dm.sales_report IS 'Витрина продаж: выручка, билеты и boarding rate по направлениям/тарифам/дням.';
|
|
|
|
COMMENT ON COLUMN dm.sales_report.boarding_rate IS
|
|
'Доля пассажиров, прошедших посадку (passengers_boarded / tickets_sold)';
|