feat(dm): добавлены витрины выручки и трафика

Зачем:
- Показать два ритма пересборки агрегатов на готовых витринах DM.

Что:
- Добавлены физические модели и публичные договоры revenue_daily и daily_traffic.
- Добавлен dm_transform с оконной заменой выручки и полным пересчетом трафика.
- Отрицательный опыт локального соединения через публичные _v зафиксирован; выбран явный GLOBAL LEFT JOIN.
- Замены партиций сериализованы после подтвержденного OOM при трех одновременных задачах.
- Обновлены архитектурные документы и мастер-спека.

Проверка:
- make lint, make config-test, make smoke, make check-clickhouse, make check-services.
- Чистая сборка world_recreate, dds_transform и dm_transform; меры сверены с прямыми агрегатами.

dags/dm_transform.py

@@ -0,0 +1,128 @@
+"""Трансформации слоя DM: сборка стендовых витрин.
+
+Выручка наследует ритм заказов и заменяет дневные партиции изменяемого окна.
+Трафик наследует ретроспективность карты идентичностей и пересчитывает всю
+историю новой версией. Объем каждого прогона выводится из состояния слоев.
+
+Форма DAG и динамическая замена сверены с публичным API Airflow 3 через
+Context7; DDL и REPLACE PARTITION — с документацией ClickHouse.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import datetime
+import logging
+from pathlib import Path
+
+from airflow.exceptions import AirflowException
+from airflow.providers.clickhousedb.hooks.clickhouse import ClickHouseHook
+from airflow.providers.common.sql.operators.sql import SQLExecuteQueryOperator
+from airflow.sdk import dag, task, task_group
+
+START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
+
+SQL_ROOT = Path("/opt/airflow/sql")
+CLICKHOUSE_CONNECTION = "clickhouse_default"
+
+
+def _days(first_day: datetime.date, last_day: datetime.date) -> list[str]:
+    """Дни замены строками от левой до правой границы включительно."""
+    return [
+        (first_day + datetime.timedelta(days=shift)).isoformat()
+        for shift in range((last_day - first_day).days + 1)
+    ]
+
+
+@task
+def replacements(scope: dict[str, object]) -> list[dict[str, object]]:
+    """Разложить дни в аргументы размноженной задачи замены.
+
+    Отдельный словарь нужен каждому экземпляру ``expand_kwargs``; тот же
+    прием разобран в ``dds_transform.py`` на замене партиций заказов.
+    """
+    return [{"params": {"day": day}} for day in scope["days"]]
+
+
+@dag(
+    dag_id="dm_transform",
+    schedule=None,
+    start_date=START_DATE,
+    is_paused_upon_creation=False,
+    max_active_runs=1,
+    max_active_tasks=3,
+    template_searchpath=str(SQL_ROOT),
+    tags=["dm"],
+)
+def dm_transform():
+    """Пересобрать стендовые витрины по текущему состоянию DDS."""
+
+    @task_group(group_id="revenue_daily")
+    def revenue_daily():
+        """Выручка: изменяемое окно заказов и пропущенная история."""
+
+        @task
+        def scope() -> dict[str, object]:
+            """Спросить у хранилища, какие дни пересобирает запуск."""
+            query = (SQL_ROOT / "dm" / "revenue_daily_scope.sql").read_text(
+                encoding="utf-8"
+            )
+            hook = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION)
+            row = hook.get_first(query)
+            if row is None:
+                raise AirflowException(
+                    "нет слепка заказов в ODS или готовых заказов в DDS"
+                )
+            first_day, last_day = row
+            days = _days(first_day, last_day)
+            logging.info(
+                "объем пересборки: %s … %s, дней %d",
+                first_day,
+                last_day,
+                len(days),
+            )
+            return {
+                "first_day": first_day.isoformat(),
+                "last_day": last_day.isoformat(),
+                "days": days,
+            }
+
+        days = scope()
+
+        rebuild = SQLExecuteQueryOperator(
+            task_id="rebuild",
+            conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
+            sql="dm/revenue_daily_rebuild.sql",
+            parameters={
+                "load_id": "{{ run_id }}",
+                "first_day": days["first_day"],
+                "last_day": days["last_day"],
+            },
+            split_statements=True,
+            do_xcom_push=False,
+        )
+
+        replace = SQLExecuteQueryOperator.partial(
+            task_id="replace",
+            conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
+            sql="dm/revenue_daily_replace.sql",
+            do_xcom_push=False,
+            # Каждая замена поднимает отдельный процесс работника. Три
+            # одновременные задачи выбили его по памяти на первом прогоне;
+            # самим дням параллельность ничего не дает.
+            max_active_tis_per_dag=1,
+        ).expand_kwargs(replacements(days))
+
+        rebuild >> replace
+
+    revenue_daily()
+
+    SQLExecuteQueryOperator(
+        task_id="daily_traffic",
+        conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
+        sql="dm/daily_traffic_rebuild.sql",
+        parameters={"load_id": "{{ run_id }}"},
+        do_xcom_push=False,
+    )
+
+
+dm_transform()