docs(ingestion): упрощены объяснения источников и приема данных

Зачем: помочь начинающему инженеру проследить событие и версию заказа
от генератора до хранилища, включая ошибки и повторные поступления.

Что: обновлены вводная генератора, справочники приема и модели заказа,
разделы хранилища и комментарии SQL и дага. Сохранены технические условия;
исполняемый код, схемы и поведение стенда не изменены.

Проверка: make lint, git diff --check, 142 локальные ссылки и справка CLI.
SQL без комментариев и Python AST без строк документации совпали
с исходными. Генерация данных и сброс состояния не выполнялись.

Refs #250
This commit is contained in:
ddadmin committed 2026-09-13 16:32:45 -04:00
1 parent 83434102d5
commit 75f28fe99f
13 files changed
+663 -974

No files matched your search

+27 -68
View File
@@ -1,49 +1,20 @@
-- ODS: типизированное событие и таблица ошибок разбора.
--
-- Состав, имена и типы колонок списаны с «описания выгрузки»
-- (docs/formats/clickstream-event.md) — так же, как в бою хранилище пишут по
-- документации источника. Модуль контракта генератора здесь не читается:
-- граница «трекер | хранилище» проходит по документу.
-- Механика приёма и три класса брака — ADR 0005, конвенции имён, служебных
-- колонок и сроков — docs/architecture/storage.md.
-- Локальная таблица события.
-- Поля следуют docs/formats/clickstream-event.md; purchaseRevenue хранится
-- в Decimal для точного счета денег. Правила приема — ADR 0005.
-- ReplacingMergeTree оставляет последнюю доставку по _load_ts среди строк
-- с одинаковым полным ORDER BY. Метка переносится из STG без пересчета.
-- Она не входит в ключ сортировки или партиции: иначе повторные доставки
-- не считались бы версиями одной строки. Для чтения служит ods.event_v с FINAL.
--
-- Движок ReplacingMergeTree, колонка версии — _load_ts. Работа у версии ровно
-- одна: схлопнуть повтор доставки. Метка не ставится здесь заново, а
-- переносится из stg.hits_raw как есть — колонка отвечает на вопрос «когда
-- строка приехала в хранилище», а не «когда её разобрали». У повтора
-- содержимое то же самое, отличается только метка, поэтому какая из двух
-- строк переживёт мерж, безразлично.
-- Партиция EventDate хранит модельный день события. CounterID на стенде
-- постоянен, EventDate постоянна внутри партиции; дальнейшая сортировка —
-- по intHash32(ClientID) и WatchID. WatchID отличает события посетителя:
-- без него они заменяли бы друг друга.
--
-- Колонка версии не входит ни в ключ партиции, ни в ключ сортировки, и это
-- не случайность: попади она туда — версии одной строки лягут в разные куски
-- или в разные места ключа и не встретятся при мерже, то есть дедупликация
-- перестанет работать молча.
--
-- PARTITION BY EventDate — по дню события, а не по месяцу, как у Метрики.
-- Отступление осознанное: дневная партиция здесь единица переобработки, и
-- переиграть день X значит заменить одну партицию. Месячная партиция тянула
-- бы за собой тридцать чужих дней.
--
-- ORDER BY вырожден, и это учебный факт, а не недосмотр: CounterID на стенде
-- константа (сайт один), EventDate константа внутри своей партиции — обе
-- головные колонки ключа не различают ни одной строки. Реальная сортировка
-- идёт по посетителю и событию: intHash32(ClientID), WatchID. Ключ написан в
-- боевой форме «по сайту за период по посетителю» — на стенде она
-- вырождается, в бою нет. Хвост WatchID работает ещё и на дедупликацию: без
-- него ReplacingMergeTree схлопнул бы в одну строку все события посетителя за
-- день.
--
-- SAMPLE BY intHash32(ClientID) — по тому же выражению, что стоит в ключе
-- сортировки (иначе семплирование не разрешено). Семплирование берёт целиком
-- посетителей, а не события вразнобой, поэтому SAMPLE 0.1 не портит
-- uniq-метрики.
--
-- Sign всегда равен 1: это колонка формата, взятая без механики. В бою
-- исправление записи шлют парой −1/+1 и считают через sum(Sign) поверх
-- CollapsingMergeTree; наш генератор исправлений не шлёт, поэтому колонка
-- есть, а механики за ней нет.
-- SAMPLE BY использует то же выражение, что ключ сортировки, и отбирает
-- посетителей целиком. Sign всегда равен 1: поле сохранено по формату
-- источника, но исправлений парой −1/+1 генератор не отправляет.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods.event_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
(
WatchID UInt64,
@@ -100,36 +71,24 @@ PARTITION BY EventDate
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(ClientID), WatchID)
SAMPLE BY intHash32(ClientID);
-- Лицо слоя: пишем и читаем через него. Ключ шардирования —
-- cityHash64(ClientID), а не сырой ClientID: структурированный числовой
-- идентификатор перекашивает остаток по модулю числа шардов, хеш — нет.
-- События одной куки при этом остаются на одном шарде, и сессионизация со
-- склейкой идентичностей ниже по течению живут локально.
--
-- У STG ключ другой (хеш строки), поэтому сырая строка и разобранное из неё
-- событие почти всегда лежат на разных шардах. Пошардовые счётчики слоёв
-- сходиться не должны — сверять слои можно только через _dist.
-- Запись и диагностика через Distributed; актуальные события — в ods.event_v.
-- cityHash64(ClientID) распределяет посетителей равномернее, чем остаток
-- самого структурированного идентификатора. События посетителя лежат вместе.
-- STG распределен по хешу raw, поэтому сообщение и разобранное событие могут
-- лежать на разных шардах. Общие счетчики сравнивают через _dist.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods.event_dist ON CLUSTER clickstream_cluster
AS ods.event_rep
ENGINE = Distributed('clickstream_cluster', 'ods', 'event_rep', cityHash64(ClientID));
-- Локальная таблица ошибок разбора.
-- Ошибки разбора: исходный текст, класс и сведения о доставке.
-- У сообщения может не быть разобранного ClientID, поэтому шардирование —
-- по cityHash64(raw), партиция — по реальному дню загрузки.
-- ORDER BY группирует ошибки по классу и координатам Kafka.
--
-- Сырой текст сообщения, метаданные доставки и класс брака. Разобранных полей
-- у брака нет по определению: строка сюда попала как раз потому, что не
-- разобралась.
--
-- Движок — обычный ReplicatedMergeTree, без замены версий: у брака нет ключа
-- сущности, схлопывать его не по чему.
--
-- Ключи собственные. Шардирование — cityHash64(raw): ClientID у неразобранной
-- строки взять неоткуда. ORDER BY (error_class, kafka_partition,
-- kafka_offset): такую таблицу смотрят от класса брака, а внутри класса — по
-- координатам доставки. Нарезка по дню загрузки, как у STG: модельного дня
-- у брака тоже нет.
--
-- Срок жизни — месяц, вдесятеро дольше сырых данных. Истеки брак вместе с ними —
-- к моменту разбирательства не осталось бы ни того, ни другого.
-- Замены версий нет: надежного ключа события у брака может не быть.
-- TTL сохраняет ошибки месяц, дольше трехсуточного срока STG.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods.event_errors_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
(
raw String,
+26 -84
View File
@@ -1,8 +1,6 @@
-- ODS: каноническое чтение актуальных событий.
--
-- Представление сохраняет поля и зерно ods.event_dist, но скрывает FINAL от
-- потребителя. Поэтому физическая таблица остаётся местом диагностики
-- доставленных версий, а точное чтение получает одно имя.
-- Актуальные события: FINAL выбирает последнюю доставку по _load_ts,
-- не дожидаясь фоновых слияний. Поля и типы остаются как в ods.event_dist.
CREATE VIEW IF NOT EXISTS ods.event_v ON CLUSTER clickstream_cluster
AS
SELECT *
@@ -25,69 +23,24 @@ AS
SELECT *
FROM ods.order_dist FINAL;
-- ODS: разбор STG в событие и в таблицу ошибок.
-- Разбор STG в события и ошибки. Два представления используют одинаковое
-- условие годности; второе берет его отрицание. Условие дает только 0 или 1:
-- NULL не выбрала бы ни одна ветвь. Функции разбора не вызывают исключений
-- на некорректном raw, чтобы одно сообщение не прервало прием.
--
-- Матвью две, и вместе они обязаны делить поток без зазора и без нахлёста:
-- строка, подошедшая обеим, задвоится, а не подошедшая ни одной — исчезнет
-- молча. Держится это формой: годность считает один и тот же предикат из трёх
-- частей, а вторая матвью берёт его буквальное отрицание.
-- Оба представления срабатывают на вставку в stg.hits_raw_dist,
-- до распределения по шардам. Порядок SELECT совпадает с целевой таблицей.
--
-- Отсюда два запрета на выражения предиката, и оба серьёзные.
-- Прием проверяет объект JSON, точный набор ключей и разбор пяти полей:
-- WatchID, VisitID, ClientID, EventDate, UTCEventTime. Остальные поля
-- извлекаются по формату без отдельной проверки. Граница — ADR 0005.
-- arraySort с обеих сторон позволяет сравнить ключи независимо от порядка.
--
-- Первый: ни одна его часть не возвращает NULL. Трёхзначная логика дала бы
-- строку, которую не берёт ни «условие», ни «NOT условие», — и потерялась бы
-- она бесшумно. Поэтому сравнения здесь дают 0 или 1, а разбор в Nullable
-- заканчивается IS NOT NULL.
--
-- Второй: ни одна его часть не бросает исключений. Упавшая матвью роняет
-- вставку, офсеты не коммитятся, и потребление топика встаёт до починки —
-- это единственное, на чём сейчас держится правило репозитория «грязные
-- записи не валят пайплайн». Поэтому приведение Nullable к необнуляемому типу
-- (assumeNotNull) стоит только в списке колонок, за предикатом, который NULL
-- уже отсёк, а в самом предикате живут только функции семейства
-- JSONExtract/*OrNull. Довод целиком — ADR 0005.
--
-- Источник у обеих — stg.hits_raw_dist, лицо слоя, а не локальная таблица:
-- потребитель цепляется к лицу, а матвью с источником-Distributed срабатывает
-- на вставку именно в распределённую таблицу, до раскладки по шардам.
--
-- Порядок колонок в SELECT совпадает с порядком в целевой таблице.
-- Годное событие: строка, прошедшая строгий приём.
--
-- Строгий приём — это три вопроса: объект ли это JSON, тот ли набор ключей,
-- разбираются ли в свой тип пять опорных колонок. Почему именно так — почему
-- объект, а не валидность; почему сверка ключей заменяет сорок семь проверок
-- на присутствие; почему опорных пять, а не сорок семь — ADR 0005, «Решение».
--
-- arraySort ниже стоит с обеих сторон, и убирать его нельзя: без обёртки сорок
-- семь CamelCase-имён пришлось бы держать ровно в байтовом порядке, а сбой
-- порядка увёл бы в брак вообще всё, и молча (ADR 0005).
--
-- Метка времени — единственная из пяти, кого разбирает не JSONExtract, и это
-- измеренная необходимость, а не вкус. На проводе UTCEventTime уезжает в
-- ISO-8601 с суффиксом зоны — «2026-06-01T12:34:56Z» (спека генератора,
-- раздел 4), а JSONExtract с типом DateTime такую строку не берёт и отдаёт
-- NULL. Оставь его здесь — и в брак уехали бы все события до единого.
--
-- Формат назван буквально, а не отдан parseDateTimeBestEffort, и вот почему.
-- Best-effort понимает десяток записей и на непонятной не краснеет, а
-- достраивает недостающее: обрезанное «20:00:21» он превращает в первое
-- января текущего года. Такая строка прошла бы строгий приём с тихо неверным
-- временем — ровно с той порчей, ради которой класс key_field_unparsed и
-- заведён. Источник у топика один и шлёт одну запись, так что широта здесь не
-- нужна вовсе, а стоит она отключённой проверкой. Замеры — ADR 0005,
-- «Что проверено».
--
-- Третьим аргументом назван пояс — 'UTC'. Суффикс Z маска сверяет как букву и
-- выбрасывает, зоны из строки не берёт вовсе, поэтому без имени функция читала
-- бы показания часов по поясу сессии, а тот по умолчанию серверный. Тип
-- колонки этого не чинит: разбор отдаёт готовое число, и колонка кладёт его
-- как есть — пояс приёмника решал бы судьбу строки, а не числа.
-- Правило и замер — docs/architecture/storage.md, «Часовые пояса».
--
-- EventDate в такой подпорке не нуждается: дата уезжает как «2026-06-01», и
-- JSONExtract её берёт.
-- UTCEventTime приходит строкой вида "2026-06-01T12:34:56Z". Ее разбирает
-- parseDateTimeOrNull с явной маской: JSONExtract в DateTime такую форму
-- не принимает, а BestEffort допускает неполные даты. Пояс UTC указан
-- отдельно, потому что Z в маске проверяется как буква. EventDate приходит
-- как "2026-06-01" и разбирается через JSONExtract.
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS ods.event_mv ON CLUSTER clickstream_cluster
TO ods.event_dist
@@ -154,10 +107,8 @@ SELECT
JSONExtract(raw, 'GoalsReached', 'Array(UInt32)') AS GoalsReached,
JSONExtract(raw, 'ParsedParamsKey1', 'Array(String)') AS ParsedParamsKey1,
JSONExtract(raw, 'purchaseID', 'Array(String)') AS purchaseID,
-- Выгрузка несет JSON-числа типа Float64, но деньги хранятся в Decimal.
-- JSONExtract разбирает их сразу, без промежуточного двоичного числа:
-- синтаксис подтвержден документацией ClickHouse через Context7 и
-- запросом к стендовому ClickHouse 26.3 при исполнении #155.
-- purchaseRevenue приходит числом рублей и разбирается сразу в Decimal.
-- Прямой разбор сверяли через Context7 и на ClickHouse 26.3 (#155).
JSONExtract(raw, 'purchaseRevenue', 'Array(Decimal(18, 2))') AS purchaseRevenue,
JSONExtract(raw, 'purchaseCurrency', 'Array(String)') AS purchaseCurrency,
JSONExtract(raw, 'purchaseCoupon', 'Array(String)') AS purchaseCoupon,
@@ -168,25 +119,16 @@ SELECT
JSONExtract(raw, 'productQuantity', 'Array(UInt64)') AS productQuantity,
JSONExtract(raw, 'productEventType', 'Array(String)') AS productEventType,
JSONExtract(raw, 'ecommerce', 'String') AS ecommerce,
-- Метка загрузки переносится из STG как есть, а не ставится заново:
-- она отвечает на вопрос «когда строка приехала в хранилище». Поставь
-- здесь now64(3) — и колонка версии молча ответила бы на другой вопрос.
-- _load_ts остается временем исходной доставки и версией события.
_load_ts
FROM stg.hits_raw_dist
WHERE is_object AND keys_match AND key_fields_parsed;
-- Брак: буквальное отрицание того же предиката.
--
-- Классы брака пересекаются, поэтому проверяются по порядку, а в error_class
-- пишется первый совпавший. Скаляр проваливает и проверку на объект, и сверку
-- ключей — JSONExtractKeys от него даёт пустой массив (измерено на стенде
-- 7 августа 2026 года), — и без объявленного порядка попал бы то в один
-- класс, то в другой.
--
-- Предикат повторён здесь дословно, и это выбор, а не безвыходность: назвать
-- его один раз на две матвью позволил бы CREATE FUNCTION. Отвергнуто — условие
-- разбора ушло бы за имя, в отдельный объект со своей жизнью, и слой перестал
-- бы читаться по своему же DDL.
-- Ошибки: отрицание того же условия годности.
-- Класс определяется первым нарушенным условием. Например, JSON-строка
-- не проходит и проверку объекта, и проверку ключей, но получает not_an_object.
-- Условие повторено рядом с запросом, без отдельной функции ClickHouse.
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS ods.event_errors_mv ON CLUSTER clickstream_cluster
TO ods.event_errors_dist
AS
+11 -21
View File
@@ -1,26 +1,16 @@
-- STG: матвью приёма — из чтеца в таблицу STG.
-- Прием событий из Kafka в STG.
-- Подключение этого представления запускает чтение топика. Поэтому файл 40
-- применяется после таблиц и представлений разбора из файлов 20 и 30:
-- иначе часть сообщений сохранится в STG, но не попадет в ODS.
--
-- Номер 40, а не 11, и пропуск в нумерации намеренный. Файлы 20-ods-tables.sql
-- и 30-ods-views.sql приносит #43, и матвью приёма обязана создаваться после
-- матвью разбора: Kafka-движок начинает читать топик ровно тогда, когда к нему
-- привязывают первую матвью. Создай её раньше разбора — и всё, что доедет в
-- зазоре, ляжет в STG и не попадёт в ODS никуда, ни в событие, ни в ошибки.
-- На пустом топике зазор безвреден, поэтому первый прогон о нём не скажет:
-- проснётся он, когда тома ClickHouse снесены, а данные Kafka целы, то есть на
-- обычной отладке. Нумерацию здесь не «приводить в порядок».
-- Запись через stg.hits_raw_dist распределяет сообщения по ключу таблицы.
-- Она фоновая; возможную потерю при сбое описывает раздел «Приём»
-- в docs/architecture/storage.md.
--
-- Пишем в stg.hits_raw_dist, а не в локальную таблицу: раскладку по шардам
-- обязан определять ключ шардирования, а не то, какая нода случайно читала
-- топик. Вставка при этом фоновая — окно потери принято осознанно, довод
-- целиком в docs/architecture/storage.md, раздел «Приём».
--
-- Служебные колонки заполняются выражением здесь, а не DEFAULT в таблице.
-- Для consumer_host это обязательно: проверено на стенде 5 августа 2026 года —
-- DEFAULT hostName() вычисляется на шарде-получателе и назвал бы не ту ноду,
-- которая читала топик. hostName() в SELECT снимается на вставляющей ноде,
-- то есть отвечает ровно на нужный вопрос.
--
-- Порядок колонок в SELECT совпадает с порядком в целевой таблице.
-- Сведения о доставке вычисляются здесь, на ноде чтения Kafka.
-- DEFAULT hostName() только в локальной таблице назвал бы шард-получатель.
-- Порядок SELECT совпадает с порядком колонок цели.
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS stg.hits_raw_mv ON CLUSTER clickstream_cluster
TO stg.hits_raw_dist
AS
+19 -42
View File
@@ -1,21 +1,9 @@
-- DDS: сборка дней заказа в таблицу-двойник перед заменой партиций.
-- Сборка выбранных дней в донор перед заменой партиций DDS.
-- Донор очищается в начале: иначе новые строки добавились бы к прежним.
-- После сборки он остается для диагностики до следующего запуска.
--
-- Двойник очищается целиком в начале сборки, а не в конце: собранное остаётся
-- лежать до следующего запуска, и разбор происшествия видит ровно то, чем
-- подменили день. Очистка обязана быть первой ещё и по делу — вставка поверх
-- прежних строк удвоила бы день в доноре, а REPLACE PARTITION перенёс бы
-- удвоение в цель.
--
-- Дни собираются одной вставкой, а не по дню за раз: источник читается один
-- раз на весь отрезок. Кто раскладывает строки по шардам — вставка через
-- Distributed, ключ cityHash64(order_id) — разобрано в DDL двойника.
--
-- Чистит двойник DROP PARTITION ALL, а не TRUNCATE: последнее — отдельное
-- право, роли etl оно не выдано, а снятие всех партиций
-- входит в ALTER, который у неё есть (ADR 0007). Замерено: TRUNCATE отвечает
-- ролью etl кодом 497, DROP PARTITION ALL проходит. Расширять права ради
-- операции, для которой уже есть разрешённая форма, значило бы платить
-- доступом за синоним.
-- DROP PARTITION ALL доступен роли etl через ALTER; отдельного права
-- TRUNCATE у нее нет (ADR 0007). Весь отрезок дней собирается одной вставкой.
ALTER TABLE dds.order_stage_rep ON CLUSTER clickstream_cluster DROP PARTITION ALL;
@@ -37,18 +25,13 @@ INSERT INTO dds.order_stage_dist
_load_id,
_load_ts
)
-- Позиции разбираются здесь один раз, на границе ODS → DDS. Цена на проводе —
-- строка с двумя знаками, и JSONExtract читает её прямо в Decimal: замерено на
-- живом слепке, промежуточный toDecimal64 не нужен.
--
-- Разбор по типу молчалив, и знать об этом надо заранее. Строгий приём ODS
-- проверил только, что items — массив, внутрь он не смотрел; здесь тоже никто
-- не смотрит. Замерено: qty вида "oops" даёт 0, пропущенная цена даёт 0,
-- скаляр вместо объекта выпадает из массива целиком. На каноническом слепке
-- генератора такого не бывает, и сумма «цена × количество» сходится с
-- items_total у всех заказов, но сходится она по свойству источника, а не
-- потому, что её здесь кто-то проверяет. Постоянное место такой проверки —
-- контур DQ этапа 4; пока она делается руками при приёмке.
-- Разбор позиций из JSON: цена в строке сразу превращается в Decimal.
-- ODS проверил только тип массива items. Неверное содержимое здесь может
-- дать значения по умолчанию: qty вида "oops" и пропущенная цена дают 0,
-- скаляр вместо объекта выпадает из массива. Наблюдения —
-- docs/architecture/storage.md, «Что проверено».
-- Проверку суммы позиций участник добавляет в docs/labs/5-1-order-checks.md.
WITH JSONExtract(
items, 'Array(Tuple(sku String, qty UInt32, price Decimal(18, 2)))'
) AS lines
@@ -56,8 +39,7 @@ SELECT
order_id,
user_id,
status,
-- День заказа и оба времени переезжают в пояс счётчика: DDS обслуживает
-- человека с дашбордом, и пояс называется здесь в последний раз.
-- День и время в Europe/Samara: витрины используют готовые колонки.
toDate(toTimeZone(created_at, 'Europe/Samara')),
toTimeZone(created_at, 'Europe/Samara'),
toTimeZone(updated_at, 'Europe/Samara'),
@@ -68,22 +50,17 @@ SELECT
arrayMap(line -> line.sku, lines),
arrayMap(line -> line.qty, lines),
arrayMap(line -> line.price, lines),
-- Координаты запуска, собравшего день: у всех строк дня они одни.
-- Метки этой сборки DDS, общие для всех вставляемых строк.
{load_id:String},
now64(3, 'UTC')
FROM ods.order_v
WHERE toDate(toTimeZone(created_at, 'Europe/Samara'))
BETWEEN {first_day:Date} AND {last_day:Date}
-- Вторая граница не меняет отбор, а открывает источнику отсечение
-- партиций: ODS нарезан по toDate(created_at) в UTC, и условие на
-- вычисленный день заказа для этого ключа непрозрачно — сервер прочёл бы
-- все партиции. Сутки пояса счётчика ложатся ровно на две даты UTC,
-- поэтому день слева берётся с запасом.
-- Дополнительный фильтр сокращает чтение партиций ODS по UTC.
-- Модельные сутки Europe/Samara пересекают две даты UTC, поэтому
-- левая граница берется на день раньше. Точный отбор — условием выше.
AND toDate(created_at) BETWEEN {first_day:Date} - 1 AND {last_day:Date}
-- Тот же ноль, что в приёме заказов: заводская двойка исполнила бы вставку
-- локально на каждом шарде, минуя ключ шардирования цели, и строки унаследовали
-- бы раскладку источника. Ключи ODS и DDS здесь совпадают, и раскладка вышла бы
-- верной — но по совпадению, а не по контракту (docs/architecture/storage.md,
-- «Раскладка по шардам», капкан #137).
-- Ждем доставки на шарды и распределяем строки по ключу цели
-- (docs/architecture/storage.md, «Раскладка по шардам»).
SETTINGS distributed_foreground_insert = 1,
parallel_distributed_insert_select = 0;
+12 -24
View File
@@ -1,28 +1,16 @@
-- DDS: подмена одного дня заказов собранной партицией двойника.
-- Замена одного дня DDS готовой партицией донора.
-- Повтор при неизменном источнике сохраняет деловые данные без дублей.
--
-- Это и есть идемпотентность слоя. Повтор прогона безопасен, а «дыхание»
-- статусов внутри окна выражается сменой всей партиции, а не правкой строк.
-- ON CLUSTER выполняет замену на обеих нодах по локальным таблицам.
-- Донор и цель имеют одинаковую структуру и ключ шардирования
-- (sql/ddl/45-dds-tables.sql); REPLACE PARTITION строки не перераспределяет.
-- Замена атомарна внутри шарда. Между заменами на разных шардах читатель
-- может увидеть часть прежних и часть новых данных. После сбоя этот период
-- длится до успешного повтора. Пустая партиция донора удаляет день из цели.
--
-- Замена идёт по локальным таблицам, шард за шардом: ON CLUSTER рассылает её
-- на обе ноды, а по Distributed то же самое не работает — операции с
-- партициями отвечают кодом 48 (docs/architecture/storage.md, «Что
-- проверено»). Правильность пошардовой замены держится на том, что двойник
-- шардирован тем же ключом, что цель, — см. sql/ddl/45-dds-tables.sql.
--
-- Отсюда граница обещания: атомарность здесь пошардовая. Внутри шарда подмена
-- мгновенна — читатель видит либо прежний день целиком, либо новый; но две
-- локальные замены независимы, и в зазоре между ними чтение через Distributed
-- соберёт ответ из нового дня одного шарда и прежнего дня другого. Зазор
-- короткий, а отказ одной из двух замен растягивает его до повторного прогона.
--
-- Пустая партиция двойника — законный случай, а не сбой: день, в котором
-- заказов нет, снимает день из цели, и слой перестаёт показывать то, чего в
-- источнике больше нет.
--
-- День подставляет Jinja, а не параметр ClickHouse: в ALTER … PARTITION
-- сервер параметров не подставляет — замерено, отвечает синтаксической
-- ошибкой. Общее правило репозитория «параметры передаются отдельно, а не
-- строкой» здесь не нарушено по существу: значение пришло из ответа самого
-- ClickHouse на запрос объёма, а не снаружи стенда.
-- День подставляет Jinja: параметры ClickHouse в ALTER ... PARTITION
-- не поддерживаются в закрепленной версии 26.3. Значение получено
-- из результата order_scope.sql; замер — docs/architecture/storage.md.
ALTER TABLE dds.order_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
REPLACE PARTITION '{{ params.day }}' FROM dds.order_stage_rep;
+16 -37
View File
@@ -1,37 +1,17 @@
-- DDS: объём пересборки заказов — с какого дня по какой собирает этот запуск.
-- Дни пересборки заказов: first_day и last_day, обе границы включены.
-- Текущее окно — дни оформления заказов из последнего snapshot_date.
-- Если в DDS нет дня, который есть в ODS, отрезок расширяется до первого
-- такого дня. Это восстанавливает пропуски даже за пределами текущего окна.
--
-- Параметров у дага нет: объём он выводит сам из состояния слоёв
-- (docs/architecture/etl.md, «Объём прогона»). Ответ — две даты, границы
-- непрерывного отрезка; список дней между ними разворачивает даг. Пустой
-- источник даёт пустой ответ, и даг на нём останавливается с внятной ошибкой
-- вместо зелёного прогона, собравшего ничего.
-- Дата слепка у актуальной версии показывает последнее наблюдение заказа
-- (ADR 0014). Поэтому окно берется из данных, без копирования константы
-- генератора. FINAL здесь не нужен: created_at одинаков у всех версий,
-- а строки последнего слепка сохраняются при слияниях.
--
-- Файл кончается без точки с запятой: даг читает его целиком и шлёт одним
-- запросом, дописывая формат ответа, — точка с запятой сделала бы из этого
-- мультизапрос, который ClickHouse не принимает.
--
-- Объём складывается из двух частей. Первая — дышащее окно: дни, которые нёс
-- последний слепок, то есть те, чьё состояние источник ещё может изменить.
-- Вторая — хвост от первого дня, которого в слое нет: первая сборка застаёт
-- слой пустым и собирает весь стартовый мир, а после разгона мира пачкой слой
-- догоняет уехавший вперёд источник.
--
-- **Хвост считается от первого недостающего дня, а не от последнего
-- собранного.** Разница не косметическая: замены партиций идут отдельными
-- задачами и падают порознь, поэтому упавший день оставляет дыру, пока
-- соседние дни собираются дальше. Считай мы прогресс по максимуму собранного
-- дня, дыра позади окна не заросла бы никогда, а прогоны продолжали бы
-- зеленеть над щербатым слоем. Цена честного ответа — проход по дню заказа
-- в ODS.
--
-- Окно читается из ярлыка слепка, а не вычисляется вычитанием окна
-- изменяемости: у выжившей строки snapshot_date — последний слепок, который
-- нёс этот заказ (ADR 0014). Поэтому оба края окна знает сам источник, а
-- копии его константы на стороне стенда больше нет.
--
-- FINAL не нужен ни здесь, ни ниже: время рождения заказа у всех его версий
-- одно, а строки последнего слепка несут максимум колонки версии — мерж
-- оставляет как раз их.
-- Пустой ODS не дает строки результата; даг завершится ошибкой.
-- Точка с запятой в конце не нужна: клиент дописывает FORMAT ответа.
-- Порядок пересборки — docs/architecture/etl.md, «Объём прогона».
WITH
(SELECT max(snapshot_date) FROM ods.order_dist) AS last_snapshot,
(
@@ -44,10 +24,9 @@ WITH
FROM ods.order_dist
WHERE snapshot_date = last_snapshot
) AS window_end,
-- GLOBAL обязателен: обе таблицы распределённые, и обычный NOT IN сверял
-- бы дни источника с локальной частью слоя на каждом шарде — день, чьи
-- заказы легли на соседний шард, показался бы недостающим.
-- minOrNull отличает «дыр нет» от даты по умолчанию.
-- GLOBAL NOT IN сравнивает дни со всем DDS. Локальное сравнение могло бы
-- счесть день пропущенным, если его заказы находятся на соседнем шарде.
-- minOrNull возвращает NULL, когда пропущенных дней нет.
(
SELECT minOrNull(day)
FROM (
@@ -57,7 +36,7 @@ WITH
WHERE day GLOBAL NOT IN (SELECT order_date FROM dds.order_dist)
) AS first_missing_day
SELECT
-- Дыр нет — начинаем с окна; есть — с первой из них, если она старше окна.
-- Начало окна или первый пропущенный день, если он раньше.
least(window_start, coalesce(first_missing_day, window_start)) AS first_day,
window_end AS last_day
WHERE (SELECT count() FROM ods.order_dist) > 0
+27 -46
View File
@@ -1,24 +1,15 @@
-- Разбор одного среза заказов: сначала годные версии, затем брак.
-- Разбор сохраненной порции заказов: сначала годные версии, затем ошибки.
-- Макрос Jinja подставляет одно условие годности в обе вставки.
-- Вторая вставка берет его отрицание, чтобы каждая строка получила результат.
-- Условие должно давать только 0 или 1 и не вызывать исключений на неверном raw.
--
-- Обе вставки должны делить один предикат. Локальный макрос Jinja
-- разворачивает его в каждое выражение до того, как оператор разделит файл по
-- точкам с запятой. Так контракт остаётся рядом с запросами и не становится
-- третьим SQL-файлом, который нельзя исполнить самостоятельно.
--
-- Строгий приём проверяет форму провода и ничего сверх неё. Ключей одиннадцать,
-- и проверяются все: десять скалярных значений прямо образуют типизированную
-- строку заказа. Внутрь items приём не смотрит — содержимое позиций, переходы
-- статуса и равенства сумм остаются ниже этой границы
-- (docs/architecture/orders/ingestion.md, «Граница строгого приёма»).
--
-- У общего предиката два обязательных свойства. Он всегда даёт 0 или 1, не
-- NULL: иначе строку не возьмут ни условие, ни его отрицание. И он не бросает
-- исключений на произвольном raw: одна грязная строка не должна ронять весь
-- переход, ради этого и существует таблица брака.
-- Проверяются одиннадцать полей верхнего уровня. Внутри items поля не проверяются;
-- позиции разбирает DDS, а равенства сумм проверяются отдельно.
-- Точные правила — docs/architecture/orders/ingestion.md, «Граница строгого приёма».
{% macro order_wire_contract() %}
WITH
-- Каноническое время провода: UTC, ровно три знака долей секунды.
-- Время источника: UTC, ровно три знака долей секунды.
'yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS\'Z\'' AS ts_mask,
JSONType(raw) = 'Object' AS is_object,
arraySort(JSONExtractKeys(raw)) = arraySort([
@@ -28,15 +19,14 @@ WITH
]) AS keys_match,
JSONType(raw, 'order_id') = 'String'
AND JSONType(raw, 'status') = 'String'
-- Целое у JSONType зовётся двумя именами, и нужны оба: с одним
-- Int64 законный идентификатор за 2^63 уехал бы в брак.
-- JSONType различает Int64 и UInt64; принимаются оба, если значение
-- разбирается в UInt64, в том числе идентификаторы больше 2^63−1.
AND JSONType(raw, 'user_id') IN ('Int64', 'UInt64')
AND JSONExtract(raw, 'user_id', 'Nullable(UInt64)') IS NOT NULL
AND JSONType(raw, 'items') = 'Array'
-- Форму держит регулярка, реальность — разбор, и порознь они дырявы:
-- маска берёт «2026-6-3T…» без ведущих нулей, а регулярка пропускает
-- 30 февраля. Обе половины измерены — docs/architecture/storage.md,
-- «Что проверено».
-- Регулярное выражение проверяет точную форму, включая ведущие нули.
-- Разбор проверяет само время: например, отвергает 30 февраля.
-- Замеры функций — docs/architecture/storage.md, «Что проверено».
AND arrayAll(k ->
JSONType(raw, k) = 'String'
AND match(JSONExtractString(raw, k),
@@ -44,9 +34,8 @@ WITH
AND parseDateTime64InJodaSyntaxOrNull(
JSONExtractString(raw, k), ts_mask, 'UTC') IS NOT NULL,
['created_at', 'updated_at'])
-- Деньги — строка с ровно двумя знаками после точки. Регулярка держит
-- форму, разбор — вместимость: у строки из двадцати девяток форма
-- хороша, а в Decimal(18, 2) она не влезает.
-- Сумма в рублях: строка с двумя знаками после точки, без минуса.
-- После проверки формы проверяется возможность разбора в Decimal.
AND arrayAll(k ->
JSONType(raw, k) = 'String'
AND match(JSONExtractString(raw, k), '^\\d+\\.\\d{2}$')
@@ -60,11 +49,9 @@ WITH
is_object AND keys_match AND fields_valid AS row_is_valid
{% endmacro %}
-- Годные версии заказа. Срез читается по _load_id — тому же, что проставил
-- забор: разбор идёт по неизменной порции, а не по «всему, что появилось».
--
-- Разобранные значения берёт assumeNotNull: обнуляемый разбор стоит за
-- предикатом, который NULL уже отсёк, и приведение здесь не может упасть.
-- Годные строки сохраненного среза по _load_id запуска приема.
-- WHERE исключает строки с NULL в разобранных полях; assumeNotNull
-- приводит оставшиеся значения к типам целевой таблицы.
INSERT INTO ods.order_dist
{{ order_wire_contract() }}
@@ -81,30 +68,25 @@ SELECT
assumeNotNull(toDecimal64OrNull(JSONExtractString(raw, 'discount'), 2)) AS discount,
assumeNotNull(toDecimal64OrNull(JSONExtractString(raw, 'delivery'), 2)) AS delivery,
assumeNotNull(toDecimal64OrNull(JSONExtractString(raw, 'total'), 2)) AS total,
-- items кладётся сырым фрагментом JSON, а не разобранной структурой.
-- items сохраняется строкой JSON для разбора позиций в DDS.
JSONExtractRaw(raw, 'items') AS items,
toDate(assumeNotNull(parseDateTimeInJodaSyntaxOrNull(
JSONExtractString(raw, 'snapshot_date'),
'yyyy-MM-dd', 'UTC'))) AS snapshot_date,
-- Метки запуска и прибытия переносятся как есть. Поставь здесь now64(3) —
-- и _load_ts молча ответила бы на другой вопрос: «когда разобрали».
-- _load_ts остается временем приема в STG; _load_id связывает с исходной порцией.
_load_id,
_load_ts
FROM stg.orders_raw_dist
WHERE _load_id = {load_id:String} AND row_is_valid
-- Заводская двойка parallel_distributed_insert_select исполняет вставку из
-- Distributed в Distributed локально на каждом шарде, минуя ключ шардирования
-- цели, — так заказы и расползлись по обоим шардам. Ноль отдаёт раскладку
-- инициатору, по ключу цели. Капкан целиком — docs/architecture/storage.md,
-- «Раскладка по шардам».
-- Ноль заставляет распределить результат по ключу цели. При значении 2
-- вставка может сохранить раскладку STG, где ключ — raw, вместо order_id.
-- Подробнее — docs/architecture/storage.md, «Раскладка по шардам».
SETTINGS distributed_foreground_insert = 1,
parallel_distributed_insert_select = 0;
-- Брак: тот же срез и буквальное отрицание того же предиката.
--
-- Классы перекрываются, поэтому проверяются по порядку, а в error_class идёт
-- первый совпавший: скаляр проваливает и проверку на объект, и сверку ключей —
-- без объявленного порядка он попал бы то в один класс, то в другой.
-- Ошибки: тот же срез и отрицание условия годности.
-- Класс определяется первым нарушенным условием: например, JSON-строка
-- не проходит и проверку объекта, и проверку ключей, но получает not_an_object.
INSERT INTO ods.order_errors_dist
{{ order_wire_contract() }}
@@ -124,7 +106,6 @@ SELECT
_load_ts
FROM stg.orders_raw_dist
WHERE _load_id = {load_id:String} AND NOT row_is_valid
-- Тот же ноль: ключ брака сегодня совпадает с ключом STG, и локальная
-- запись легла бы верно — но по совпадению, а не по контракту.
-- Та же настройка: распределяем строки по ключу целевой таблицы ошибок.
SETTINGS distributed_foreground_insert = 1,
parallel_distributed_insert_select = 0;
+7 -11
View File
@@ -1,15 +1,11 @@
-- Забор порции слепка заказов из Kafka в STG.
-- Порция сообщений заказов из Kafka в STG, без разбора JSON.
-- Один SELECT читает одну порцию; непрочитанное остается до следующего запуска.
-- Полнота слепка не проверяется. Если после чтения вставка упадет, подтвержденные
-- сообщения уже не перечитаются (docs/architecture/orders/ingestion.md).
--
-- Забор — один прямой SELECT, без цикла до пустоты: одна порция ClickHouse
-- берёт десятки тысяч сообщений, а слепок дня — порядка полутора тысяч строк.
-- Короткая порция оставит хвост до следующего прогона, а отказ после чтения
-- унесёт прочитанное с собой: офсеты коммитятся в момент чтения. Граница
-- целиком — ADR 0008, «Следствия».
--
-- stream_like_engine_allow_direct_select разрешает читать чтеца запросом; вторая
-- половина пары объявлена на самой таблице (sql/ddl/10-stg-tables.sql).
-- distributed_foreground_insert = 1 — конвенция ETL-вставок стенда: задача не
-- должна зеленеть раньше, чем строки легли на шарды.
-- stream_like_engine_allow_direct_select разрешает прямое чтение Kafka;
-- kafka_commit_on_select включен в sql/ddl/10-stg-tables.sql.
-- distributed_foreground_insert = 1 ждет записи на шарды до завершения задачи.
INSERT INTO stg.orders_raw_dist
SELECT