Files
airflow-greenplum/sql/dm/route_performance_load.sql
T
ddadmin 491f1e68d6 feat(dm): добавлена витрина route_performance и обновлены DM DAGи
- Зачем:
  - необходимо продемонстрировать студентам альтернативный паттерн загрузки (Full Rebuild) и использование AO Column Store в Greenplum.
- Что:
  - созданы DDL, Load и DQ скрипты для витрины dm.route_performance (эффективность маршрутов).
  - реализована агрегация по бизнес-ключу route_bk для корректной обработки SCD2-измерений.
  - настроен формат хранения AO Column Store с компрессией zstd (уровень 1).
  - обновлены DAGи bookings_dm_ddl и bookings_to_gp_dm для параллельной оркестрации новой витрины.
- Проверка:
  - визуальный аудит SQL-кода на соответствие naming_conventions.md.
  - проверка структуры DAG в Airflow (параллельные ветки load -> dq).
  - наличие бизнес-инварианта total_boarded <= total_tickets в DQ-скрипте.
2026-03-04 21:52:10 +03:00

83 lines
3.4 KiB
SQL

-- Загрузка витрины dm.route_performance: Full Rebuild.
--
-- Учебные цели:
-- 1. Демонстрация TRUNCATE + INSERT. Таблица маленькая (~1000 строк),
-- пересоздать её с нуля дешевле, чем вычислять дельту.
-- 2. Обработка SCD2: агрегируем факты по бизнес-ключу route_bk,
-- чтобы собрать данные со всех исторических версий маршрута.
-- 3. Денормализация атрибутов из ТЕКУЩЕЙ (актуальной) версии измерения.
-- Шаг 1: Очистка таблицы (AO Column Store не поддерживает эффективный DELETE/UPDATE).
TRUNCATE dm.route_performance;
-- Шаг 2: Агрегация всех фактов по бизнес-ключу маршрута.
-- Используем временную таблицу для удобства и читаемости.
CREATE TEMP TABLE tmp_route_metrics ON COMMIT DROP AS
SELECT
r.route_bk,
COUNT(DISTINCT f.flight_id) AS total_flights,
COUNT(*) AS total_tickets,
SUM(CASE WHEN f.is_boarded THEN 1 ELSE 0 END) AS total_boarded,
SUM(f.price) AS total_revenue,
MIN(cal.date_actual) AS first_flight_date,
MAX(cal.date_actual) AS last_flight_date,
-- Доля посаженных пассажиров среди всех проданных билетов маршрута
-- (упрощение: не взвешено по рейсам)
AVG(CASE WHEN f.is_boarded THEN 1 ELSE 0 END::NUMERIC) AS avg_boarding_rate
FROM dds.fact_flight_sales f
JOIN dds.dim_routes r ON f.route_sk = r.route_sk
JOIN dds.dim_calendar cal ON f.calendar_sk = cal.calendar_sk
GROUP BY r.route_bk;
-- Шаг 3: Объединяем агрегаты с АКТУАЛЬНЫМИ атрибутами маршрута.
INSERT INTO dm.route_performance (
route_bk,
route_sk,
departure_airport_bk,
departure_city,
arrival_airport_bk,
arrival_city,
airplane_bk,
airplane_model,
total_seats,
total_flights,
total_tickets,
total_boarded,
total_revenue,
avg_ticket_price,
avg_boarding_rate,
avg_load_factor,
first_flight_date,
last_flight_date,
_load_id
)
SELECT
m.route_bk,
r_curr.route_sk,
r_curr.departure_airport_bk,
r_curr.departure_city,
r_curr.arrival_airport_bk,
r_curr.arrival_city,
r_curr.airplane_bk,
r_curr.airplane_model,
r_curr.total_seats,
m.total_flights,
m.total_tickets,
m.total_boarded,
m.total_revenue,
-- Средний чек
(m.total_revenue / NULLIF(m.total_tickets, 0))::NUMERIC(10,2),
m.avg_boarding_rate::NUMERIC(5,4),
-- Load Factor: общее кол-во посадок / (кол-во рейсов * мест в самолете)
-- Это учебное допущение (упрощение), т.к. самолет мог меняться.
ROUND(
m.total_boarded::NUMERIC / NULLIF(m.total_flights * r_curr.total_seats, 0),
4
) AS avg_load_factor,
m.first_flight_date,
m.last_flight_date,
'{{ run_id }}' AS _load_id
FROM tmp_route_metrics m
JOIN dds.dim_routes r_curr ON m.route_bk = r_curr.route_bk
WHERE r_curr.valid_to IS NULL; -- Берем только АКТУАЛЬНУЮ версию для денормализации