docs(warehouse): объяснены расчет строк и замена дневных разделов

Зачем: выражения «собираются в донор» и «публикуются дни» требовали
знать устройство конвейера до чтения объяснения.

Что: описаны назначение промежуточных таблиц и последовательность
расчета, записи и замены разделов. Перечитаны остальные объяснения:
выбор дней, разворачивание позиций заказа, проверка сессий и повтор запуска.

Проверка: make lint, git diff --check, локальные ссылки и якоря.
SQL без комментариев и AST обоих дагов без строк документации не изменились.

Refs: #249

dags/dds_transform.py

@@ -1,8 +1,12 @@
 """Трансформации DDS: заказы, сессии и карта идентичностей.
 
-Заказы и сессии собираются в донор, затем публикуются заменой дневных партиций.
-Карта идентичностей пересчитывается целиком после заказов и записывается новой
-версией; публичное представление выбирает текущие строки через FINAL.
+Запросы рассчитывают заказы и сессии за выбранные дни и записывают результат
+в промежуточные таблицы. Затем готовые дневные разделы этих таблиц заменяют
+разделы основных таблиц. Пока идет расчет, читатели видят прежние данные.
+
+Карта идентичностей пересчитывается целиком после заказов. Новые строки
+добавляются с меткой времени сборки; представление с FINAL выбирает последнюю
+версию каждой строки.
 
 Даг запускается без расписания и параметров. Даты он выбирает по состоянию
 таблиц и позиции мира. Новый запуск заново определяет диапазон: наличие даты
@@ -252,16 +256,11 @@ def _days(first_day: datetime.date, last_day: datetime.date) -> list[str]:
 
 @task
 def replacements(scope: dict[str, object]) -> list[dict[str, object]]:
-    """Разложить дни в аргументы размноженной задачи замены.
+    """Подготовить параметры отдельной задачи replace для каждого дня.
 
-    Шаг существует ради ограничения Airflow: размножать задачу можно
-    только по целому возврату другой задачи — ни по ключу словаря, ни по
-    карте поверх него. Отсюда отдельный возврат под один список.
-
-    День едет в запрос подстановкой Jinja, а не параметром ClickHouse:
-    в ALTER … PARTITION сервер параметр не подставляет — замерено,
-    отвечает синтаксической ошибкой. Значение при этом не внешнее, его
-    вернул сам ClickHouse запросом объёма.
+    expand_kwargs получает список словарей и создает по одному экземпляру
+    задачи на каждый словарь. Дата подставляется в SQL шаблоном Jinja:
+    параметр ClickHouse в ALTER ... PARTITION здесь не поддерживается.
     """
     return [{"params": {"day": day}} for day in scope["days"]]
 
@@ -271,8 +270,8 @@ def replacements(scope: dict[str, object]) -> list[dict[str, object]]:
     schedule=None,
     start_date=START_DATE,
     is_paused_upon_creation=False,
-    # Два прогона разом собирали бы один и тот же двойник: второй затёр бы
-    # чужую сборку между вставкой и заменой партиций.
+    # Одновременные запуски используют одни промежуточные таблицы.
+    # Второй мог бы очистить результат первого до замены партиций.
     max_active_runs=1,
     template_searchpath=str(SQL_ROOT),
     tags=["dds"],
@@ -301,8 +300,7 @@ def dds_transform():
             query = (SQL_ROOT / "dds" / "order_scope.sql").read_text(encoding="utf-8")
             hook = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION)
             row = hook.get_first(query)
-            # Пустой ответ означает пустой источник: собирать нечего, и
-            # зеленеть на этом нельзя — прогон встаёт с внятной причиной.
+            # Без заказов ODS расчет невозможен: задача сообщает об ошибке.
             if row is None:
                 raise AirflowException(
                     "в ods.order нет ни одного заказа: собирать нечего; "
@@ -337,9 +335,9 @@ def dds_transform():
             do_xcom_push=False,
         )
 
-        # Замена идёт по партиции за раз — другой формы у операции нет. День
-        # становится отдельной задачей: в интерфейсе видно, сколько дней несёт
-        # прогон, а повтор после отказа стоит одного дня, а не всей пересборки.
+        # На каждый день создается отдельная задача замены партиции.
+        # Неудачную замену можно повторить, пока промежуточная таблица
+        # сохраняет рассчитанные строки этого запуска.
         replace = SQLExecuteQueryOperator.partial(
             task_id="replace",
             conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
@@ -365,9 +363,8 @@ def dds_transform():
                     "проверьте, дошёл ли поток до хранилища"
                 )
             first_day, last_day = row
-            # Пропуск, а не отказ: слой полон по последний прожитый день, а
-            # сегодняшний ещё идёт. Это обычное состояние повторного прогона,
-            # и в интерфейсе оно видно пропущенной группой.
+            # Для каждого прожитого дня уже есть строки сессий.
+            # Новых дней для расчета нет: группа задач будет пропущена.
             if first_day is None:
                 raise AirflowSkipException(
                     f"сессии собраны по {last_day} включительно, "