refactor(sql): reorganize sql files into structured directory hierarchy

Move DDL files from flat ddl/ directory to sql/ddl/ with layer-based
subdirectories (stg, ods, dds, dm). Move batch transformation SQL from
jobs/ to sql/ layer directories. Update scripts and documentation to
reflect new paths for improved organization and Airflow integration.

AGENTS.md

@@ -21,15 +21,14 @@
 
 ### Исполняемые файлы (текущая структура)
 - `dags/` — Airflow DAGs для оркестрации ETL
-- `ddl/` — SQL для создания объектов БД:
+- `sql/` — SQL по слоям:
-  - `00_databases.sql` — создание БД stg/ods/dds/dm
+  - `sql/ddl/00_databases.sql` — создание БД stg/ods/dds/dm
-  - `10_stg.sql` — STG слой (Kafka Engine + MV)
+  - `sql/ddl/stg/10_stg.sql` — STG слой (Kafka Engine + MV)
-  - `20_ods.sql` — ODS слой (типизация + MV для ошибок)
+  - `sql/ddl/ods/20_ods.sql` — ODS слой (типизация + MV для ошибок)
-  - `30_dds.sql` — DDS слой (таблицы для batch-загрузки)
+  - `sql/ddl/dds/30_dds.sql` — DDS слой (таблицы для batch-загрузки)
-  - `40_dm.sql` — DM слой (витрины VIEW)
+  - `sql/ddl/dm/40_dm.sql` — DM слой (витрины VIEW)
-- `jobs/` — batch-трансформации:
+  - `sql/dds/30_ods_to_dds.sql` — ODS → DDS (argMax + JOIN)
-  - `30_dds_refresh.sql` — ODS → DDS (argMax + JOIN)
+  - `sql/dm/40_dds_to_dm.sql` — обновление DQ_summary
-  - `40_dm_refresh.sql` — обновление DQ_summary
 - `scripts/` — скрипты автоматизации:
   - `apply_clickhouse_ddl.sh` — применение DDL
   - `load_kafka_data.sh` — загрузка в Kafka
@@ -57,7 +56,7 @@
 Базовые команды:
 
 - `make up` (или `docker compose up -d`)
-- `make ddl` (применяет SQL из `ddl/*.sql` в ClickHouse)
+- `make ddl` (применяет SQL из `sql/ddl/00_databases.sql` и `sql/ddl/*/*.sql` в ClickHouse)
 - `make data` (пересоздаёт топики и заливает небольшой срез данных в Kafka; полный режим — `FULL=1 make data`)
 - `make transform` (запускает batch-процесс ODS → DDS → DM)
 - `docker compose up -d`
@@ -88,7 +87,7 @@
 - **Комментарии в коде — на русском языке**:
   - SQL: заголовочный блок с описанием файла, комментарии к каждому логическому блоку
   - Bash: шапка с назначением/запуском/требованиями, секции разделены `# -----`
-  - См. существующие файлы как пример (`ddl/20_ods.sql`, `jobs/30_dds_refresh.sql`, `scripts/run_batch.sh`)
+  - См. существующие файлы как пример (`sql/ddl/ods/20_ods.sql`, `sql/dds/30_ods_to_dds.sql`, `scripts/run_batch.sh`)
 
 ## Быстрые проверки
 

README.md

@@ -109,8 +109,15 @@ flowchart TB
 ```
 .
 ├── dags/             # Airflow DAGs для оркестрации
-├── ddl/              # SQL для создания объектов (00_databases → 40_dm)
+├── sql/
-├── jobs/             # Batch-трансформации (ODS→DDS, DDS→DM)
+│   ├── ddl/          # DDL по слоям
+│   │   ├── 00_databases.sql
+│   │   ├── stg/10_stg.sql
+│   │   ├── ods/20_ods.sql
+│   │   ├── dds/30_dds.sql
+│   │   └── dm/40_dm.sql
+│   ├── dds/          # Batch SQL: ODS -> DDS
+│   └── dm/           # Batch SQL: DDS -> DM
 ├── scripts/          # Автоматизация (apply ddl, load data, run batch)
 ├── airflow/          # Конфигурация Airflow
 │   └── requirements.txt

docs/ARCHITECTURE.md

@@ -369,11 +369,11 @@ sequenceDiagram
     K-->>User: ✅ Инфраструктура готова
 
     User->>Make: make ddl
-    Make->>CH: ddl/00_databases.sql
+    Make->>CH: sql/ddl/00_databases.sql
-    Make->>CH: ddl/10_stg.sql (Kafka Engine)
+    Make->>CH: sql/ddl/stg/10_stg.sql (Kafka Engine)
-    Make->>CH: ddl/20_ods.sql (MV)
+    Make->>CH: sql/ddl/ods/20_ods.sql (MV)
-    Make->>CH: ddl/30_dds.sql
+    Make->>CH: sql/ddl/dds/30_dds.sql
-    Make->>CH: ddl/40_dm.sql
+    Make->>CH: sql/ddl/dm/40_dm.sql
     CH-->>User: ✅ Структура БД создана
 
     User->>Make: make data
@@ -389,10 +389,10 @@ sequenceDiagram
     CH-->>User: ✅ Данные в STG/ODS
 
     User->>Make: make transform
-    Make->>CH: jobs/30_dds_refresh.sql
+    Make->>CH: sql/dds/30_ods_to_dds.sql
     CH->>ODS: argMax() — снапшот
     CH->>DDS: JOIN + INSERT
-    Make->>CH: jobs/40_dm_refresh.sql
+    Make->>CH: sql/dm/40_dds_to_dm.sql
     CH->>DM: DQ summary
     CH-->>User: ✅ DDS/DM обновлены
 ```

plans/airflow_dags_plan.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 - В `AGENTS.md` как quick check ожидается DAG `etl_pipeline`.
 - В Airflow-контейнере сейчас нет Kafka CLI, поэтому `kafka-topics.sh` и `kafka-console-producer.sh` из `BashOperator` не используем.
 - DDL должен выполняться строго последовательно: `00 -> 10 -> 20 -> 30 -> 40`.
-- Файл `jobs/30_dds_refresh.sql` уже включает обе загрузки (`dds.click` и `dds.event`), поэтому в MVP это одна task.
+- Файл `sql/dds/30_ods_to_dds.sql` уже включает обе загрузки (`dds.click` и `dds.event`), поэтому в MVP это одна task.
 
 ## Архитектура оркестрации
 ### DAG 1 (обязательный): `ddl_init`
@@ -44,11 +44,11 @@
 | Task ID | Что делает | Источник SQL/реализация |
 |---------|------------|--------------------------|
 | `check_clickhouse` | Проверка доступности CH (`SELECT 1`) | `PythonOperator` + `clickhouse-connect` |
-| `ddl_00_databases` | Создание БД | `ddl/00_databases.sql` |
+| `ddl_00_databases` | Создание БД | `sql/ddl/00_databases.sql` |
-| `ddl_10_stg` | STG + Kafka Engine + MV | `ddl/10_stg.sql` |
+| `ddl_10_stg` | STG + Kafka Engine + MV | `sql/ddl/stg/10_stg.sql` |
-| `ddl_20_ods` | ODS + MV STG→ODS + *_errors | `ddl/20_ods.sql` |
+| `ddl_20_ods` | ODS + MV STG→ODS + *_errors | `sql/ddl/ods/20_ods.sql` |
-| `ddl_30_dds` | Таблицы DDS | `ddl/30_dds.sql` |
+| `ddl_30_dds` | Таблицы DDS | `sql/ddl/dds/30_dds.sql` |
-| `ddl_40_dm` | VIEW витрины DM | `ddl/40_dm.sql` |
+| `ddl_40_dm` | VIEW витрины DM | `sql/ddl/dm/40_dm.sql` |
 | `verify_schema` | Проверка ключевых таблиц/VIEW | SQL-check |
 
 Зависимости:
@@ -113,14 +113,14 @@ precheck >> prepare_topics >> [load_browser_events, load_location_events, load_d
 | `check_ods_quality` | Базовые DQ-метрики ODS (ошибки/total) | SQL-check |
 | `truncate_dds_click` | Очистка `dds.click` при `full_refresh=true` | inline SQL |
 | `truncate_dds_event` | Очистка `dds.event` при `full_refresh=true` | inline SQL |
-| `refresh_dds` | ODS → DDS | `jobs/30_dds_refresh.sql` |
+| `load_dds` | ODS → DDS | `sql/dds/30_ods_to_dds.sql` |
 | `check_dds_integrity` | Проверка orphan событий | inline SQL |
-| `refresh_dm_summary` | DDS → DM DQ summary | `jobs/40_dm_refresh.sql` |
+| `load_dm_summary` | DDS → DM DQ summary | `sql/dm/40_dds_to_dm.sql` |
 | `validate_dm_summary` | Проверка, что `dm.dq_summary` не пуста | SQL-check |
 
 Зависимости:
 ```text
-wait_for_ods_data >> check_ods_quality >> [truncate_dds_click, truncate_dds_event] >> refresh_dds >> check_dds_integrity >> refresh_dm_summary >> validate_dm_summary
+wait_for_ods_data >> check_ods_quality >> [truncate_dds_click, truncate_dds_event] >> load_dds >> check_dds_integrity >> load_dm_summary >> validate_dm_summary
 ```
 
 ### Итоговая цепочка `etl_pipeline`
@@ -230,5 +230,5 @@ docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=12
 ```
 
 ## Следующий шаг после MVP
-- Разделить `jobs/30_dds_refresh.sql` на два файла и распараллелить `refresh_dds_click` и `refresh_dds_event`.
+- Разделить `sql/dds/30_ods_to_dds.sql` на два файла и распараллелить `load_dds_click` и `load_dds_event`.
 - Перейти с `full_refresh` на watermark-инкремент.

plans/clickhouse_ddl.md

@@ -114,32 +114,32 @@ flowchart LR
 
 ## План актуализации DDL (target state репозитория)
 
-Цель: перестать исполнять DDL из markdown и хранить **исполняемые** DDL в отдельных `ddl/*.sql` (по слоям), чтобы:
+Цель: перестать исполнять DDL из markdown и хранить **исполняемые** DDL в отдельных `sql/*/*.sql` (по слоям), чтобы:
 
 - применять их “тонким раннером” через `clickhouse-client` (через `make ddl`);
 - в будущем легко перенести выполнение в Airflow (1 файл = 1 task, линейные зависимости).
 
-Важно: Kafka-объекты STG включаем **по умолчанию** (как часть `ddl/10_stg.sql`).
+Важно: Kafka-объекты STG включаем **по умолчанию** (как часть `sql/ddl/stg/10_stg.sql`).
 
 ### Артефакты DDL (планируемые файлы)
 
-- `ddl/00_databases.sql` — базы `stg/ods/dds/dm`.
+- `sql/ddl/00_databases.sql` — базы `stg/ods/dds/dm`.
-- `ddl/10_stg.sql` — STG raw (`stg.*_raw`) + Kafka source tables (`ENGINE = Kafka`) + MV `Kafka → STG`.
+- `sql/ddl/stg/10_stg.sql` — STG raw (`stg.*_raw`) + Kafka source tables (`ENGINE = Kafka`) + MV `Kafka → STG`.
-- `ddl/20_ods.sql` — ODS таблицы типизации + DQ (`parse_errors`) + MV `STG → ODS` + таблицы `ods_*_errors` для строк с битыми ключами.
+- `sql/ddl/ods/20_ods.sql` — ODS таблицы типизации + DQ (`parse_errors`) + MV `STG → ODS` + таблицы `ods_*_errors` для строк с битыми ключами.
-- `ddl/30_dds.sql` — DDS таблицы (`dds.event`, `dds.click`) **без MV** (только `CREATE TABLE`).
+- `sql/ddl/dds/30_dds.sql` — DDS таблицы (`dds.event`, `dds.click`) **без MV** (только `CREATE TABLE`).
-- `ddl/40_dm.sql` — витрины `VIEW` для Superset (`dm.v_*`).
+- `sql/ddl/dm/40_dm.sql` — витрины `VIEW` для Superset (`dm.v_*`).
 
-BI-ограничения (ресурсы/пользователь) **не выносим в `ddl/*.sql`**: оставляем это только как текст/пример в этом плане, чтобы не смешивать инфраструктуру доступа с DDL витрин.
+BI-ограничения (ресурсы/пользователь) **не выносим в `sql/*/*.sql`**: оставляем это только как текст/пример в этом плане, чтобы не смешивать инфраструктуру доступа с DDL витрин.
 
 ### Артефакты batch-трансформаций (планируемые файлы)
 
-- `jobs/30_dds_refresh.sql` — регулярная батч‑сборка DDS из ODS:
+- `sql/dds/30_ods_to_dds.sql` — регулярная батч‑сборка DDS из ODS:
   - получить “последнюю версию” строк по ключам (`event_id`/`click_id`) через `argMax(..., src_ingest_ts)` (или эквивалент);
   - выполнить join snapshot’ов и загрузить в `dds.event`/`dds.click` (для демо возможно “full rebuild”; позже — инкрементально).
 
 ### Исполнение DDL (make сейчас / Airflow потом)
 
-Требования к файлам `ddl/*.sql`:
+Требования к файлам `sql/*/*.sql`:
 
 - идемпотентность (`IF NOT EXISTS`), чтобы повторные прогоны были безопасны;
 - строгий порядок исполнения: `00 → 10 → 20 → 30 → 40` (из‑за зависимостей MV);
@@ -163,11 +163,11 @@ BI-ограничения (ресурсы/пользователь) **не вы
 Текущее “как запускаем” (целевое, для реализации следующим шагом):
 
 - `make ddl` вызывает `scripts/apply_clickhouse_ddl.sh`;
-- скрипт прогоняет `ddl/*.sql` по порядку через `clickhouse-client --multiquery` внутри контейнера ClickHouse.
+- скрипт прогоняет `sql/*/*.sql` по порядку через `clickhouse-client --multiquery` внутри контейнера ClickHouse.
 
 Batch‑трансформации (целевое, для реализации следующим шагом):
 
-- `make transform` (или аналогичная команда) запускает `jobs/30_dds_refresh.sql` через `clickhouse-client`;
+- `make transform` (или аналогичная команда) запускает `sql/dds/30_ods_to_dds.sql` через `clickhouse-client`;
 - в будущем Airflow будет делать то же самое по расписанию (один job‑SQL = один task).
 
 ### Параметры окружения (docker compose)
@@ -178,7 +178,7 @@ Batch‑трансформации (целевое, для реализации
 
 ---
 
-## Приложение A: текущий inline DDL (legacy; будет вынесен в `ddl/*.sql`)
+## Приложение A: текущий inline DDL (legacy; будет вынесен в `sql/*/*.sql`)
 
 ### 0) Базы данных
 

scripts/apply_clickhouse_ddl.sh

@@ -3,8 +3,8 @@
 # Скрипт применения DDL в ClickHouse
 #
 # Назначение:
-#   Последовательно применяет SQL-файлы из ddl/*.sql в базу ClickHouse.
+#   Последовательно применяет SQL-файлы из sql/ddl/* в базу ClickHouse.
-#   Файлы применяются в алфавитном порядке (00 → 10 → 20 → 30 → 40).
+#   Порядок фиксированный: 00 → 10 → 20 → 30 → 40.
 #
 # Как запускать:
 #   make ddl
@@ -22,7 +22,7 @@ set -euo pipefail
 
 # Директория со скриптом
 SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
-DDL_DIR="${SCRIPT_DIR}/../ddl"
+SQL_ROOT_DIR="${SCRIPT_DIR}/../sql"
 
 # Параметры подключения (можно переопределить через переменные окружения)
 COMPOSE_BIN="${COMPOSE_BIN:-docker compose}"
@@ -31,7 +31,7 @@ CLICKHOUSE_DB="${CLICKHOUSE_DB:-default}"
 CLICKHOUSE_USER="${CLICKHOUSE_USER:-default}"
 CLICKHOUSE_PASSWORD="${CLICKHOUSE_PASSWORD:-123456}"
 
-echo "Применение DDL из ${DDL_DIR}..."
+echo "Применение DDL из ${SQL_ROOT_DIR}..."
 
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # Проверка: ClickHouse запущен?
@@ -45,9 +45,20 @@ fi
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # Применение SQL-файлов по порядку
 # -----------------------------------------------------------------------------
-# shellcheck disable=SC2044
+DDL_FILES=(
-for sql_file in "${DDL_DIR}"/*.sql; do
+    "${SQL_ROOT_DIR}/ddl/00_databases.sql"
-    if [[ -f "$sql_file" ]]; then
+    "${SQL_ROOT_DIR}/ddl/stg/10_stg.sql"
+    "${SQL_ROOT_DIR}/ddl/ods/20_ods.sql"
+    "${SQL_ROOT_DIR}/ddl/dds/30_dds.sql"
+    "${SQL_ROOT_DIR}/ddl/dm/40_dm.sql"
+)
+
+for sql_file in "${DDL_FILES[@]}"; do
+    if [[ ! -f "$sql_file" ]]; then
+        echo "Ошибка: не найден SQL-файл: $sql_file" >&2
+        exit 1
+    fi
+
     echo "Применение: $(basename "$sql_file")"
     ${COMPOSE_BIN} exec -T "${CLICKHOUSE_SERVICE}" clickhouse-client \
         --user="${CLICKHOUSE_USER}" \
@@ -56,7 +67,6 @@ for sql_file in "${DDL_DIR}"/*.sql; do
         --multiquery \
         < "$sql_file"
     echo "  ✓ OK"
-    fi
 done
 
 echo ""

scripts/run_batch.sh

@@ -3,7 +3,7 @@
 # Скрипт batch-трансформации данных: ODS → DDS → DM
 #
 # Назначение:
-#   Запускает SQL-скрипты из jobs/ для преобразования данных между слоями:
+#   Запускает SQL-скрипты из sql/dds и sql/dm для преобразования данных между слоями:
 #   1. ODS → DDS : Сборка сущностей из типизированных данных
 #   2. DDS → DM  : Обновление сводки по качеству данных (dq_summary)
 #
@@ -24,7 +24,9 @@ set -euo pipefail
 
 # Директория со скриптом
 SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
-JOBS_DIR="${SCRIPT_DIR}/../jobs"
+SQL_ROOT_DIR="${SCRIPT_DIR}/../sql"
+DDS_TRANSFORM_SQL="${SQL_ROOT_DIR}/dds/30_ods_to_dds.sql"
+DM_TRANSFORM_SQL="${SQL_ROOT_DIR}/dm/40_dds_to_dm.sql"
 
 # Параметры подключения
 COMPOSE_BIN="${COMPOSE_BIN:-docker compose}"
@@ -42,6 +44,19 @@ if ! ${COMPOSE_BIN} ps | grep -q "${CLICKHOUSE_SERVICE}"; then
     exit 1
 fi
 
+# -----------------------------------------------------------------------------
+# Проверка: SQL-файлы batch существуют?
+# -----------------------------------------------------------------------------
+if [[ ! -f "${DDS_TRANSFORM_SQL}" ]]; then
+    echo "Ошибка: Не найден SQL-файл: ${DDS_TRANSFORM_SQL}"
+    exit 1
+fi
+
+if [[ ! -f "${DM_TRANSFORM_SQL}" ]]; then
+    echo "Ошибка: Не найден SQL-файл: ${DM_TRANSFORM_SQL}"
+    exit 1
+fi
+
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # Проверка: в ODS есть данные?
 # -----------------------------------------------------------------------------
@@ -83,7 +98,7 @@ ${COMPOSE_BIN} exec -T "${CLICKHOUSE_SERVICE}" clickhouse-client \
     --user="${CLICKHOUSE_USER}" \
     --password="${CLICKHOUSE_PASSWORD}" \
     --database="${CLICKHOUSE_DB}" \
-    --multiquery < "${JOBS_DIR}/30_dds_refresh.sql"
+    --multiquery < "${DDS_TRANSFORM_SQL}"
 
 echo "  ✓ DDS обновлён"
 
@@ -105,7 +120,7 @@ ${COMPOSE_BIN} exec -T "${CLICKHOUSE_SERVICE}" clickhouse-client \
     --user="${CLICKHOUSE_USER}" \
     --password="${CLICKHOUSE_PASSWORD}" \
     --database="${CLICKHOUSE_DB}" \
-    --multiquery < "${JOBS_DIR}/40_dm_refresh.sql"
+    --multiquery < "${DM_TRANSFORM_SQL}"
 
 echo "  ✓ DM обновлён"
 

sql/ddl/dds/30_dds.sql

@@ -8,7 +8,7 @@
 --
 -- Загрузка:
 --   Batch SQL (не MV!) — для согласованности при late arrivals
---   См. jobs/30_dds_refresh.sql
+--   См. sql/dds/30_ods_to_dds.sql
 --
 -- Почему не MV:
 --   - MV с JOIN даёт eventual consistency (данные приходят в разное время)

sql/ddl/dm/40_dm.sql

@@ -13,7 +13,7 @@
 --
 -- Для продакшена:
 --   - Если тяжёлые агрегации тормозят — материализовать в таблицы
---   - См. пример закомментированный в jobs/40_dm_refresh.sql
+--   - См. пример закомментированный в sql/dm/40_dds_to_dm.sql
 -- ============================================================================
 
 -- ----------------------------------------------------------------------------