feat(superset): честный row-lineage по слоям вместо ложной DQ-воронки

- Зачем:
  - чарт «Data Quality Summary» суммировал total_rows по всем таблицам слоя,
    складывал таблицы разного зерна (события 1000 + визиты 99 + error-таблицы 0)
    и рисовал убывающую «воронку потерь» (stg≈4250→ods≈2198→dds≈1099), которой
    в данных нет. На учебном стенде это активно вводит в заблуждение.
- Что:
  - чарт переделан в row-lineage одного event-зерна и переименован в
    «🧱 Rows by Layer (event)»; rename идемпотентный через previous_slice_names.
  - чарт берёт по одной канонической таблице на слой
    (browser_raw→browser_event→event→v_events_enriched), порядок слоёв задан
    числовым префиксом в groupby + order_bars.
  - в dm.dq_summary добавлена строка total_rows для слоя dm, чтобы цепочка
    замыкалась до витрины.
  - описание дашборда обновлено под новый смысл.
- Проверка:
  - python3 -m py_compile superset/create_dashboard.py.
  - make transform / прогон sql/dm/40_dds_to_dm.sql; в dq_summary есть строка dm.
  - make superset-dashboard (идемпотентно, 10 чартов, дублей нет).
  - визуально через playwright-cli: 4 столбца 1·stg→2·ods→3·dds→4·dm,
    видимый шаг дедупликации 1050→1000, консоль без ошибок.
This commit is contained in:
2026-06-06 17:48:43 +03:00
parent 58df1d55c4
commit 281d9d25c9
2 changed files with 46 additions and 14 deletions
+13 -6
View File
@@ -2,7 +2,7 @@
-- Batch-трансформация: DDS → DM (Data Quality summary)
-- ============================================================================
-- Поток данных:
-- dds.click + dds.event + ods.* + stg.* → dm.dq_summary (сводка по слоям)
-- stg.* + ods.* + dds.* + dm.v_events_enriched → dm.dq_summary (сводка по слоям)
-- Сами витрины (dm.v_*) — это VIEW поверх DDS, создаются в sql/ddl/dm/40_dm.sql.
--
-- Что делает:
@@ -27,7 +27,7 @@
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dm.dq_summary
(
check_date Date, -- Дата проверки
layer LowCardinality(String), -- Слой: stg, ods, dds
layer LowCardinality(String), -- Слой: stg, ods, dds, dm
table_name LowCardinality(String), -- Имя таблицы
check_name LowCardinality(String), -- Тип проверки: total_rows, rows_with_errors и т.д.
check_value UInt64 -- Значение метрики
@@ -102,7 +102,14 @@ UNION ALL
SELECT today(), 'dds', 'click', 'total_rows', count() FROM dds.click
UNION ALL
-- Считаем "осиротевшие" события (есть click_id, но нет такого click в dds.click)
SELECT today(), 'dds', 'event_without_click', 'orphan_events', count()
FROM dds.event
WHERE click_id IS NOT NULL
AND click_id NOT IN (SELECT click_id FROM dds.click);
SELECT today(), 'dds', 'event_without_click', 'orphan_events', count()
FROM dds.event
WHERE click_id IS NOT NULL
AND click_id NOT IN (SELECT click_id FROM dds.click)
UNION ALL
-- DM-слой: финальная витрина событий (VIEW поверх dds.event).
-- Нужна, чтобы lineage-чарт замыкал цепочку stg→ods→dds→dm на одном (event) зерне.
-- VIEW создаётся в DDL (sql/ddl/dm/40_dm.sql) до трансформаций, а этот шаг идёт
-- после наполнения dds.event — поэтому count() здесь корректен.
SELECT today(), 'dm', 'v_events_enriched', 'total_rows', count() FROM dm.v_events_enriched;
+33 -8
View File
@@ -212,28 +212,53 @@ CHARTS_CONFIG = [
"show_tooltip_labels": True
}
},
# Качество данных
# Прохождение строк по слоям (lineage одного event-зерна)
{
"slice_name": "🔍 Data Quality Summary",
"slice_name": "🧱 Rows by Layer (event)",
"previous_slice_names": ["🔍 Data Quality Summary"],
# Честный row-lineage одного event-зерна через слои stg→ods→dds→dm.
# Берём ПО ОДНОЙ канонической таблице на слой (browser_raw → browser_event
# → event → v_events_enriched). Прежний вариант суммировал total_rows по
# ВСЕМ таблицам слоя — таблицы разного зерна (события 1000 + визиты 99 +
# error-таблицы 0) складывались в один столбец и рисовали ложную «воронку
# потерь», которой нет. На одном зерне убывание становится настоящим:
# видимый шаг 1050→1000 — это дедупликация at-least-once потока по
# event_id в ODS (ReplacingMergeTree), а не потеря данных.
# Префикс "N · " в groupby задаёт порядок слоёв (order_bars сортирует по
# подписи), иначе бары встают по убыванию значения, а не по конвейеру.
"viz_type": "dist_bar",
"dataset_name": "dq_summary",
"params": {
"groupby": ["layer"],
"groupby": [
{
"expressionType": "SQL",
"sqlExpression": (
"multiIf(layer = 'stg', '1 · stg', layer = 'ods', '2 · ods', "
"layer = 'dds', '3 · dds', '4 · dm')"
),
"label": "Layer"
}
],
"metrics": [
{"expressionType": "SQL", "sqlExpression": "SUM(check_value)", "label": "Row Count"}
{"expressionType": "SQL", "sqlExpression": "SUM(check_value)", "label": "Rows"}
],
"adhoc_filters": [
{
"clause": "WHERE",
"expressionType": "SQL",
"sqlExpression": "check_name = 'total_rows'",
"sqlExpression": (
"check_name = 'total_rows' AND table_name IN "
"('browser_raw', 'browser_event', 'event', 'v_events_enriched')"
),
"subject": None,
"operator": None,
"comparator": None
}
],
"order_bars": True,
"row_limit": 100,
"time_range": "No filter",
"y_axis_format": ",d",
"show_legend": False
}
}
@@ -242,7 +267,7 @@ CHARTS_CONFIG = [
# Конфигурация дашборда
DASHBOARD_CONFIG = {
"dashboard_title": "🛒 E-commerce Analytics Dashboard",
"description": "Аналитический дашборд для e-commerce кликстрима: трафик, конверсии, география и качество данных.",
"description": "Аналитический дашборд для e-commerce кликстрима: трафик, конверсии, география и прохождение строк по слоям.",
"published": True,
"slug": "ecommerce-analytics",
}
@@ -261,8 +286,8 @@ DASHBOARD_ROWS = [
[("📅 Events by Hour", 8), ("📱 Traffic by Device", 4)],
# География + эффективность маркетинговых каналов
[("🌍 Geography Map", 6), ("🔗 UTM Effectiveness Table", 6)],
# Популярные страницы + качество данных
[("🪜 Page Funnel", 6), ("🔍 Data Quality Summary", 6)],
# Популярные страницы + прохождение строк по слоям
[("🪜 Page Funnel", 6), ("🧱 Rows by Layer (event)", 6)],
]
# Высота строки в grid-units Superset (одинаковая для всех чартов строки —