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
docs(warehouse): упрощены объяснения витрин, сессий и пересчета
2026-09-13 15:16:26 -04:00 · 2026-09-13 14:33:39 -04:00 · 2026-09-13 21:00:12 +03:00 · 2026-09-13 13:59:37 -04:00
13 changed files with 798 additions and 752 deletions
@@ -1,229 +1,275 @@
 # Кликстрим-платформа (стенд v2)
-Словарь понятий проекта: одни и те же слова для одних и тех же вещей —
+Словарь понятий, которые встречаются в учебных заданиях, документации и коде
-у владельца, кода, документов и агентов. Только язык, никаких решений.
+стенда.
 ## Язык
-**Хранилище**:
+- [Люди и события](#люди-и-события)
-Аналитическая база стенда — кластер ClickHouse со слоями STG/ODS/DDS/DM.
+- [Хранилище и форматы данных](#хранилище-и-форматы-данных)
-Принимающая сторона границы «трекер | хранилище»: нормализует имена и стили
+- [Заказы](#заказы)
-источников, строится по их документации.
+- [Модельное время и запуск стенда](#модельное-время-и-запуск-стенда)
-_Избегать_: склад, склад данных
+- [Устройство генератора](#устройство-генератора) — для чтения его кода
  и технических справочников.
-**Сырые данные**:
+### Люди и события
 Слой STG хранилища и его содержимое: сообщение топика, положенное строкой,
 как пришло, без разбора. В прозе — сырые данные и сырой слой; про
 конкретную таблицу или базу — STG.
 _Избегать_: сырьё
 **Состав мира**:
 Постоянная часть мира генератора — популяция посетителей, их привычки,
 двухкуковые пары. По дням его выдаёт план состава.
 _Избегать_: состояние мира
 **План состава**:
 Способ спросить состав мира: функция зерна, выдающая его по дням —
 когорту новых кук, их возвраты, назначенные заказы двухкуковых пар.
 **Подпоток**:
 Ветвь дерева случайности генератора: своё зерно у состава мира, у каждого
 дня и у каждого компонента дня. Подпоток задан позицией в дереве, а не
 порядком вычислений.
 **Конфигурация мира**:
 Модуль чистых данных со всеми числами мира: приток, профили возвратов, доли
 покупателей, D0. Правка модуля — смена мира. Модуль-близнец контракта схемы:
 там колонки, здесь числа.
 **Когорта дня**:
 Люди, впервые пришедшие в мир в один день, со всеми их куками и днями
 активности. Единица плана состава: когорта — функция зерна и номера дня.
 **Человек**:
-Устойчивая личность в составе мира, которой принадлежат одна или две куки.
+Участник модели магазина, который может заходить с одного или двух
-Не поле источника: кликстрим видит куку, а заказ — пользователя магазина.
+устройств. Генератор знает, какие идентификаторы посетителя ему принадлежат,
 но в событиях сайта этой связи нет.
 **Посетитель**:
-Кука, наблюдаемая в кликстриме и обозначенная `ClientID`; единица
+Браузер на устройстве, который счетчик сайта узнает по куке — сохраненному
-`uniq(ClientID)`. Один человек может быть представлен несколькими посетителями.
+в браузере идентификатору. В кликстриме он обозначается `ClientID`:
-_Избегать_: «посетитель» про человека после склейки
+`uniq(ClientID)` считает посетителей, и у одного человека их может быть несколько.
 _Избегать_: «посетитель» про человека после объединения его идентификаторов.
 **Пользователь магазина**:
-Представление человека со стороны заказов; в записи заказа обозначается
+Человек, известный серверной части магазина под идентификатором `user_id`.
-`user_id`. Через заказы связывает разные куки человека, в кликстрим напрямую
+Он указан в заказах и позволяет связать разные `ClientID` одного человека;
-не попадает.
+в кликстриме поля `user_id` нет. Например, покупки с телефона и ноутбука
-
+могут иметь разные `ClientID`, но один `user_id` в заказах.
 **Приток**:
 Появление новых кук на всём протяжении оси модельного времени; единица —
 кука (`ClientID`). Из-за притока накопленная аудитория растёт с
 горизонтом и не совпадает с дневной.
 **Хвост возвратов**:
 Окно активности, отсчитанное от первого дня человека и общее на обе
 его куки; дольше окна кука не возвращается.
 **Предыстория**:
 Когорты плана с первым днём активности до D0; событий не порождают.
 **День активности**:
 День, в который кука хоть раз появилась в мире: день её рождения или день
 возврата. Единица плана состава: за день он у куки один, а визитов внутри
 него бывает несколько.
 _Избегать_: визит (визит — про сессию)
 **Визит**:
-Подряд идущие события одной куки без пауз длиннее 30 минут, не пересекающие
+Последовательность событий одного посетителя без пауз длиннее 30 минут
-границу суток. Поле `VisitID` — эталон для лабы сессий. «Сессия» — то же
+и без перехода через полночь по часовому поясу счетчика. Сессия означает
-понятие словами аналитики: в данных и в коде оно зовётся визитом, но имена
+то же самое; поле `VisitID` служит эталоном в задании по нарезке сессий.
-вроде «лаба сессий» и «сборка сессий» остаются.
+
 **День активности**:
 День, в который посетитель появился на сайте хотя бы раз: впервые или
 вернувшись. За один день активности у него может быть несколько визитов.
 _Избегать_: визит в значении целого дня активности.
 **Паспорт куки**:
-Устройство и город, приписанные куке на всю жизнь: кука — это браузер на
+Устройство и город, закрепленные за посетителем во все дни его активности.
-устройстве. Держит их план состава, разворачивает в поля события
+Генератор записывает их в поля событий. У двух посетителей одного человека
-день-функция; у двухкуковой пары город один на две куки, устройства разные.
+город совпадает, а устройства различаются.
 **Покупатель**:
 Человек, которого план состава пометил склонным покупать. Метка значима:
 помеченный доходит до заказа заметно чаще прочих, но и непомеченный иногда
 покупает. Из покупателей отбираются двухкуковые пары.
 _Избегать_: «покупатель» про того, кто купил в конкретный день — это визит
 с заказом.
 **День-функция**:
 Функция (зерно, номер дня), выдающая упорядоченный поток событий этих
 модельных суток. Состояния между днями нет: день D не зависит от того,
 прожиты ли дни до него.
 **Торговое событие**:
-Событие корзины или покупки — отдельная строка потока, а не просмотр
+Запись о добавлении товара в корзину или о покупке: `add_to_cart` или
-страницы. Садится на ту страницу, где случилось: корзина — на карточку
+`purchase`. Это отдельная строка кликстрима со страницей, где произошло
-товара, покупка — на страницу подтверждения заказа.
+действие: карточкой товара для корзины или страницей подтверждения для покупки.
 ### Хранилище и форматы данных
 **Хранилище**:
 Аналитическая база стенда в ClickHouse. Данные проходят слои STG, ODS, DDS
 и DM: от исходных сообщений до витрин для отчетов. Хранилище принимает
 данные по документации источников и приводит их к своей модели и именам.
 _Избегать_: склад, склад данных.
 **Сырые данные**:
 Исходные сообщения Kafka, сохраненные в слое STG без разбора: одно сообщение
 занимает одну строку таблицы. Слой STG также называют сырым слоем.
 _Избегать_: сырьё.
 **Справочник**:
-Данные, которые хранилище не производит, а получает готовыми со стороны:
+Готовые сведения из внешнего источника, которыми хранилище дополняет
-содержимым владеет источник вне хранилища, слои только читают. Живут в базе
+свои данные. На стенде они находятся в базе `dic`; пока это только каталог
-`dic`. Первый и пока единственный — каталог товаров.
+товаров. Объект `DICTIONARY` ClickHouse — одна из форм доступа к справочнику.
-_Избегать_: словарь — этим словом в проекте зовут и глоссарий понятий, и
+_Избегать_: словарь в значении справочных данных: это слово уже обозначает
-объект `DICTIONARY` ClickHouse, одну из форм, в которой справочник доступен.
+`DICTIONARY` и словарь понятий.
 **Каталог товаров**:
-`data/catalog/products.csv` — общий файл генератора и словаря
+Список товаров с артикулами, названиями, категориями, брендами, ценами
-ClickHouse. Форма файла решена, длина — нет: строки дописываются.
+и уровнями спроса. Файл `data/catalog/products.csv` общий для генератора
-
+и справочника ClickHouse; товары можно добавлять строками в этом формате.
 **Уровень спроса**:
 Свойство товара в каталоге: как часто открытую карточку кладут в корзину.
 Три значения — магнит, обычный, залёживается. Постоянная часть мира, а не
 поведение дня: он и делает конверсию «просмотр → корзина» по товарам и
 брендам различимой.
 **Ось модельного времени**:
 Собственный календарь мира генератора. Дни считаются от фиксированного
 первого дня D0; реальный календарь в модели не участвует. Между прогонами
 живут только зерно и позиция на оси.
 **Стартовый мир**:
 Первые восемь дней оси (понедельник по понедельник), которыми стенд
 наполняется при каждом `make up`. Он же эталонный мир, всегда один и тот же:
 на нем принимаются следующие этапы.
 _Избегать_: зерновой мир
 **Паспорт мира**:
 `data/world-inventory.json` — единственное, что о мире хранится в git: шапка
 (зерно, версия генератора, хеш каталога), строка на каждый день событий
 (число и хеш байтов) и строка на каждый отправленный слепок (хеш байтов).
 Счётчик сверх этого заводится только с названным читателем. Сам мир не
 хранится, а пересчитывается; паспорт отвечает на один вопрос: тот ли это мир.
 _Избегать_: опись мира, манифест, мини-манифест
 **Пошаговый режим**:
 Базовый способ движения по оси модельного времени: «прожить следующий
 день» — явное действие.
 **Живой день**:
 Проигрывание текущего модельного дня в реальном времени с ускорением;
 включается по требованию — постоянным фоном идёт, только пока включён
 выключатель `world_live`.
 **Пакетный режим**:
 Проигрывание готового дня пачкой, без темпа: заливка снимка при старте
 стенда, пересборки и проверки.
 **Даги модельного времени**:
 Даги Airflow, которыми двигают ось модельного времени: шаговые даги играют
 день — пачкой или в темпе, — а выключатель держит стенд живущим, пока включён.
 Коротко — даги времени.
 _Избегать_: пульт мира, управляющие даги
 **Шаговый даг**:
 Даг модельного времени, который играет день и ставит позицию на оси:
 `world_next_day` — пачкой, `world_live_day` — в темпе. Запускается руками,
 расписания и паузы не имеет; автоматику поверх него даёт выключатель.
 _Избегать_: работник
 **Граница суток**:
 Единственный структурный шов модели: сессии режутся по ней, слепок заказов
 снимается на ней, день проживается только целиком.
 **Контракт схемы**:
 Python-модуль с описателями колонок события — собственность генератора.
 Из него выводятся генератор, валидация и документация формата; хранилище
 строится по документации, не по модулю.
 **Нормализованное имя**:
-Имя колонки источника, приведённое к нашему стилю (snake_case). Живёт в
+Имя поля источника, записанное в стиле `snake_case`: например,
-контракте схемы и в описании выгрузки. Не то же, что имя атрибута в модели
+`ClientID` становится `client_id`. Оно указано в описании выгрузки и
-данных: слой DDS складывает модель и называет атрибуты по ней.
+контракте схемы. Слой DDS выбирает имена по своей модели данных, поэтому
 они не обязаны повторять нормализованные имена источника.
 **Описание выгрузки**:
-Публичная документация формата события: таблица колонок, собранная из
+Документ, который объясняет поля и формат событий источника:
-контракта схемы. По ней пишется сторона хранилища — как в бою по документации
+[`docs/formats/clickstream-event.md`](docs/formats/clickstream-event.md).
-источника. Правится только контракт, документ пересобирается.
+По нему строится прием данных в хранилище. Документ собирается из
-_Избегать_: описание схемы, документация контракта
+описаний колонок генератора: правят их, затем пересобирают документ.
-
+_Избегать_: описание схемы, документация контракта.
 **Канонический сериализатор**:
 Единственная граница, где запись генератора превращается в байты. Фиксированный
 порядок ключей и строк — основа побайтовой воспроизводимости.
 **Проигрыватель**:
 Компонент доставки готового потока дня в приёмник. Два режима: пакетный
 (пачкой, без темпа) и живой день.
 **Слепок**:
 Полная выгрузка заказов окна изменяемости, снятая бэкендом на границе суток:
 состояние заказов на этот момент, а не поток их изменений. Опоздавший заказ
 может отсутствовать в ранних слепках; после первого появления ездит до конца
 своего окна.
 **Дата слепка**:
 Дата завершившегося модельного дня, состояние которого снято на исходящей
 границе суток. Одна для всех записей выгрузки; не дата заказа и не время
 отправки сообщения.
 **Время аудита источника**:
 Время создания или последнего изменения строки заказа по часам базы источника.
 В записи слепка это `created_at` и `updated_at`; бизнес-время покупки живёт в
 событии `purchase` отдельно.
 **Судьба заказа**:
 Исход, моменты изменений, вычеркнутая позиция и опоздание заказа — всё
 решается бросками при его рождении и укладывается в окно изменяемости целиком.
 Слепок любого дня — чтение готовой судьбы, а не накопление состояния.
 **Окно изменяемости**:
 Сколько модельных дней заказ ещё может измениться и потому продолжает ездить
 в слепках. Константа мира: семь дней. За окном заказ замёрз, выручка дня
 перестала «дышать».
 **Пакетный забор**:
 Способ приёма топика, при котором данные тянет запрос по команде, а не
 матвью непрерывно. Так стенд принимает заказы: у слепка есть начало и конец,
 и забирать его уместно тогда, когда он собран целиком. Противоположность —
 потоковый приём событий.
 _Избегать_: путать с приёмником и пакетным режимом — те про сторону
 генератора, про отправку; забор — про сторону хранилища, про чтение.
 **Техническая проверка**:
-Проверка, чей оракул — внутренний эталон стенда (паспорт мира), которого у
+Проверка по внутреннему эталону стенда, например сравнение числа событий
-настоящего магазина нет. За учебный урок DQ не выдаётся.
+с паспортом мира. Проверка качества данных (DQ) опирается на данные
-_Избегать_: DQ-проверка — та работает на наблюдаемых данных магазина.
+магазина и связи между ними; ей не нужен эталон генератора, которого
 у настоящего магазина нет.
 _Избегать_: DQ-проверка в значении проверки по паспорту мира.
 ### Заказы
 **Слепок**:
 Дневная выгрузка состояния заказов из серверной части магазина.
 Она содержит заказы, оформленные за последние семь модельных дней,
 с учетом изменений к концу дня. Опоздавший заказ может отсутствовать
 в первых слепках.
 **Дата слепка**:
 Дата модельного дня, на конец которого снято состояние заказов;
 поле `snapshot_date` одинаково во всех строках выгрузки. Даты оформления
 заказов могут различаться; выгрузка отправляется на следующий модельный день.
 **Время аудита источника**:
 Время создания и последнего изменения записи заказа по часам базы
 магазина: поля `created_at` и `updated_at`. Время покупки в событии
 `purchase` записывает счетчик сайта, и оно может отличаться от этих полей.
 **Окно изменяемости**:
 Семь модельных дней, включая день оформления, в течение которых заказ
 может измениться и входит в слепки. После этого его состояние окончательно.
 Например, заказ от 1 июня входит в окно слепков за 1–7 июня; опоздание
 сокращает число его появлений, но не сдвигает конец окна.
 **Пакетный забор**:
 Чтение сообщений Kafka отдельным запросом по команде. Так хранилище
 принимает заказы после отправки всего слепка. События сайта оно принимает
 непрерывно через материализованное представление.
 _Избегать_: смешивать с пакетным режимом генератора: забор — чтение
 на стороне хранилища, режим генератора — отправка.
 ### Модельное время и запуск стенда
 **Мир**:
 Модель интернет-магазина: люди, их посещения сайта, товары и заказы,
 которые создает генератор.
 **Ось модельного времени**:
 Календарь магазина в генераторе. Первый день, D0, — 1 июня 2026 года,
 понедельник (`world.ORIGIN`); следующие дни отсчитываются от него.
 Реальное время — часы компьютера, на котором работает стенд. Дата запуска
 не меняет даты событий: D0 остается 1 июня, даже если стенд запущен осенью.
 **Граница суток**:
 Конец одного модельного дня и начало следующего, полночь по часовому
 поясу счетчика. Здесь заканчиваются визиты и снимается состояние заказов
 для слепка. Даги времени продвигают мир только на целые дни.
 **Стартовый мир**:
 Данные первых восьми модельных дней, с понедельника по следующий
 понедельник, которыми стенд наполняется при первом `make up`.
 Команда вызывает `world_initialize`: если мир уже готов и сохранен,
 повторный запуск оставляет данные и позицию времени прежними.
 `make rebuild-storage` пересоздает стартовый мир. При неизменных коде,
 каталоге и настройках его данные повторяются и служат эталоном проверок.
 _Избегать_: зерновой мир.
 **Паспорт мира**:
 Файл для сверки с эталонными данными: `data/world-inventory.json`.
 В нем записаны зерно генерации, версия генератора, контрольная сумма
 каталога, число событий и контрольная сумма каждого начального дня,
 контрольные суммы слепков и счетчики расхождений по заказам.
 В git хранится паспорт; сами события и слепки пересчитываются генератором.
 _Избегать_: опись мира, манифест, мини-манифест.
 **Пошаговый режим**:
 Продвижение модельного времени по явной команде: запустить генерацию
 следующего дня или нескольких дней.
 **Пакетный режим**:
 Отправка событий готового модельного дня без пауз между ними.
 Используется для начального наполнения, пересборок и проверок.
 **Живой день**:
 Постепенная отправка событий по времени их появления в модельном дне,
 с ускорением: по умолчанию сутки занимают около 24 реальных минут.
 Чтобы следующие дни запускались автоматически, снимают с паузы `world_live`.
 **Даги модельного времени**:
 Наборы связанных задач Airflow для генерации следующих дней магазина:
 `world_next_day`, `world_live_day` и `world_live`. Первые два выполняют
 шаг по времени, третий автоматически запускает живые дни, пока снят с паузы.
 Короткое название — даги времени.
 _Избегать_: пульт мира, управляющие даги.
 **Шаговый даг**:
 Даг, который отправляет данные следующих модельных дней и после успеха
 записывает новую позицию времени. `world_next_day` отправляет их пачкой,
 `world_live_day` — один день с ускорением. У них нет расписания;
 их запускают вручную или из другого дага.
 _Избегать_: работник.
 ### Устройство генератора
 **Зерно генерации**:
 Число, которое задает повторяемую последовательность случайных выборов
 генератора. Одинаковые зерно и день дают одинаковые данные при неизменных
 коде, каталоге и настройках. Эталон использует `CANONICAL_SEED` из `seeds.py`.
 **Состав мира**:
 Люди в модели, их идентификаторы посетителей и заранее заданные привычки:
 когда они приходят, как часто возвращаются, склонны ли покупать.
 У части людей две куки — это двухкуковые пары.
 _Избегать_: состояние мира.
 **План состава**:
 Расчет того, какие посетители придут в каждый день и какие свойства у них
 будут. В `plan.py` из зерна и номера дня получаются новые посетители,
 их возвраты и назначенные заказы людей с двумя куками.
 **Когорта дня**:
 Группа людей, впервые пришедших в один день, со всеми их куками и днями
 активности. Генератор рассчитывает ее по зерну и номеру первого дня.
 **Приток**:
 Появление новых посетителей (`ClientID`) по мере продвижения модельного
 времени. Поэтому число разных посетителей за весь период растет и
 не совпадает с числом посетителей за отдельный день.
 **Хвост возвратов**:
 Срок от первого появления человека, в пределах которого его куки могут
 возвращаться на сайт. У человека с двумя куками конец срока общий.
 **Предыстория**:
 Люди, впервые пришедшие до D0, и план их активности. До D0 события
 не создаются; возвраты этих людей дают повторных посетителей уже в первый
 день генерируемых данных.
 **Покупатель**:
 Человек, которому генератор заранее назначил повышенную склонность
 покупать. Он чаще доходит до заказа, но иногда покупают и остальные.
 Из таких людей выбираются те, у кого будут две куки.
 _Избегать_: покупатель в значении любого посетителя с покупкой за день;
 для этого случая — «визит с заказом».
 **Уровень спроса**:
 Свойство товара, от которого зависит, как часто после просмотра карточки
 его добавляют в корзину. В колонке `demand` каталога три значения:
 `магнит`, `обычный`, `залёживается`. Они постоянны по дням и задают
 различия в конверсии товаров и брендов.
 **Конфигурация мира**:
 Числовые настройки модели магазина в `world.py`: приток, частота возвратов,
 доли покупателей, начальная дата и другие параметры. Изменение этих
 настроек меняет генерируемые данные.
 **Подпоток**:
 Отдельная последовательность случайных выборов для части генератора,
 например для торговли в заданный день. В `seeds.py` она определяется
 общим зерном, днем и компонентом; для состава мира есть отдельные
 последовательности. Результат не зависит от порядка расчета частей.
 **День-функция**:
 Расчет событий одних модельных суток по зерну и номеру дня, без генерации
 предыдущих дней. Функция `day.stream(seed, day)` возвращает события
 в порядке времени.
 **Судьба заказа**:
 Заранее рассчитанные изменения заказа: итоговый статус, время оплаты
 или отмены, удаленная позиция и задержка первого появления в слепке.
 Они укладываются в семидневное окно заказа. Слепок показывает состояние
 на выбранный день без проигрывания предыдущих изменений.
 **Контракт схемы**:
 Описания колонок события в модуле генератора `schema.py`: имена,
 типы и ограничения. По ним генератор создает и проверяет события,
 а `schema_doc.py` собирает описание выгрузки для хранилища.
 **Канонический сериализатор**:
 Код в `serialize.py`, который превращает события и записи заказов в JSON
 для отправки. Порядок ключей и формат значений фиксированы, поэтому
 одинаковые записи дают одинаковые байты.
 **Проигрыватель**:
 Код в `player.py`, который доставляет готовые события дня в приемник,
 например в Kafka или файл. В пакетном режиме он отправляет их без пауз,
 в режиме живого дня — с ускорением по времени событий.
@@ -1,18 +1,17 @@
-"""Трансформации слоя DDS: сборка моделей.
+"""Трансформации DDS: заказы, сессии и карта идентичностей.
-Заказ и сессия собираются заменой дневных партиций. Карта идентичностей
+Запросы рассчитывают заказы и сессии за выбранные дни и записывают результат
-пересчитывается целиком после заказа, потому что читает его текущую модель.
+в промежуточные таблицы. Затем готовые дневные разделы этих таблиц заменяют
 разделы основных таблиц. Пока идет расчет, читатели видят прежние данные.
-Расписания у дага нет и параметров тоже: объём каждого прогона он выводит сам
+Карта идентичностей пересчитывается целиком после заказов. Новые строки
-из состояния слоёв и позиции мира, поэтому один и тот же запуск одинаково
+добавляются с меткой времени сборки; представление с FINAL выбирает последнюю
-верен из триггера дневного конвейера, с кнопки менти и после падения
+версию каждой строки.
 (docs/architecture/etl.md, «Объём прогона»).
-Заказ и сессия гасят повтор заменой партиции целиком: день собирается в
+Даг запускается без расписания и параметров. Даты он выбирает по состоянию
-таблицу-двойник и подменяет собой партицию цели. Карта пишет полный набор пар
+таблиц и позиции мира. Новый запуск заново определяет диапазон: наличие даты
-новой версией, а точное чтение даёт FINAL. Замена партиции разобрана в
+не подтверждает полноту дня и не гарантирует повтор его сборки после сбоя.
-sql/dds/order_replace.sql; точное чтение карты описано в
+Подробности — docs/architecture/etl.md, «Объём прогона» и «Идемпотентность».
 sql/ddl/50-dds-views.sql.
 """
 from __future__ import annotations
@@ -257,16 +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
+    expand_kwargs получает список словарей и создает по одному экземпляру
-    только по целому возврату другой задачи — ни по ключу словаря, ни по
+    задачи на каждый словарь. Дата подставляется в SQL шаблоном Jinja:
-    карте поверх него. Отсюда отдельный возврат под один список.
+    параметр ClickHouse в ALTER ... PARTITION здесь не поддерживается.
    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.
    """
    return [{"params": {"day": day}} for day in scope["days"]]
@@ -276,8 +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
+    # Одновременные запуски используют одни промежуточные таблицы.
-    # чужую сборку между вставкой и заменой партиций.
+    # Второй мог бы очистить результат первого до замены партиций.
    max_active_runs=1,
    template_searchpath=str(SQL_ROOT),
    tags=["dds"],
@@ -298,7 +292,7 @@ def dds_transform():
    @task_group(group_id="order")
    def order():
-        """Заказ: дышащее окно плюс дни, которых в слое ещё нет."""
+        """Заказ: изменяемые дни последнего слепка и пропущенные дни."""
        @task
        def scope() -> dict[str, object]:
@@ -306,8 +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
+            # Без заказов ODS расчет невозможен: задача сообщает об ошибке.
            # зеленеть на этом нельзя — прогон встаёт с внятной причиной.
            if row is None:
                raise AirflowException(
                    "в ods.order нет ни одного заказа: собирать нечего; "
@@ -342,9 +335,9 @@ def dds_transform():
            do_xcom_push=False,
        )
-        # Замена идёт по партиции за раз — другой формы у операции нет. День
+        # На каждый день создается отдельная задача замены партиции.
-        # становится отдельной задачей: в интерфейсе видно, сколько дней несёт
+        # Неудачную замену можно повторить, пока промежуточная таблица
-        # прогон, а повтор после отказа стоит одного дня, а не всей пересборки.
+        # сохраняет рассчитанные строки этого запуска.
        replace = SQLExecuteQueryOperator.partial(
            task_id="replace",
            conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
@@ -370,9 +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
+            # Для каждого прожитого дня уже есть строки сессий.
-            # сегодняшний ещё идёт. Это обычное состояние повторного прогона,
+            # Новых дней для расчета нет: группа задач будет пропущена.
            # и в интерфейсе оно видно пропущенной группой.
            if first_day is None:
                raise AirflowSkipException(
                    f"сессии собраны по {last_day} включительно, "
@@ -1,9 +1,12 @@
 """Трансформации слоя DM: сборка стендовых витрин.
-Выручка наследует ритм заказов. Сверка соединяет окно заказов с прожитым
+Даты для расчета выручки берутся из последнего слепка заказов и списка
-хвостом событий. Обе заменяют дневные партиции. Трафик наследует
+пропущенных дней. Сверка покупок с заказами учитывает также прожитые дни
-ретроспективность карты идентичностей и пересчитывает всю историю новой
+событий и дни, где заказ еще не найден. Запросы записывают результаты
-версией. Объем каждого прогона выводится из состояния слоев.
+в промежуточные таблицы, затем заменяют дневные разделы основных таблиц.
 Трафик пересчитывается за всю историю: новая связь посетителя с пользователем
 магазина меняет число известных пользователей и за прошлые дни.
 """
 from __future__ import annotations
@@ -62,10 +65,11 @@ 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.
-    Отдельный словарь нужен каждому экземпляру ``expand_kwargs``; тот же
+    expand_kwargs получает список словарей и создает по одному экземпляру
-    прием разобран в ``dds_transform.py`` на замене партиций заказов.
+    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"]]
@@ -141,7 +145,7 @@ def dm_transform():
    @task_group(group_id="purchase_vs_orders")
    def purchase_vs_orders():
-        """Сверка: окно заказов, прожитый хвост и предварительные дни."""
+        """Сверка: изменяемые заказы, прожитые покупки и дни ожидания заказа."""
        @task
        def scope() -> dict[str, object]:
@@ -1,111 +1,118 @@
 # Модель сессии в DDS
-Учебный результат: менти строит расчётную сущность, которой нет в потоке, —
+Сессия объединяет события одного визита. На стенде вы учитесь определять
-режет события на сессии по правилу визита, чеканит идентификатор и сверяет
+ее границы по событиям, вычислять устойчивый идентификатор и сверять
-свою нарезку с эталоном. Стенд здесь играет роль сессионизатора: в бою её
+результат с эталоном. Поэтому сборка читает `dds.event_v`, где нет готового
-играет Метрика, которая режет визиты у себя и с октября 2025 отдаёт готовый
+`VisitID`. Этот идентификатор источника остается в ODS для проверки.
 `VisitID` прямо в хитах. Поэтому стенд считает сессии сам, а `VisitID`
 генератора использует только как эталон самопроверки — иначе сборка сессий
 выродилась бы в `GROUP BY` по чужому полю и центральный урок
 слоя пропал бы. Без этого абзаца действия стенда выглядят странно: «зачем
 считать то, что уже дано колонкой».
 ## Зерно
-Одна строка — один визит ([CONTEXT.md](../../../CONTEXT.md)): подряд идущие
+Зерно описывает, чему соответствует одна строка: здесь это один
-события одной куки без пауз длиннее 30 минут, не пересекающие границу суток.
+[визит](../../../CONTEXT.md#люди-и-события). В него входят подряд идущие
-В нарезку входят все три типа событий — торговые садятся на свои страницы
+события одного `client_id` без пауз длиннее 30 минут и без перехода через
-и держат сессию наравне с просмотрами. События внутри сессии
+модельную полночь. Пауза ровно в 30 минут новую сессию не открывает.
-упорядочиваются по метке времени события (`UTCEventTime` — опорная колонка
+Учитываются все три типа событий: `pageview`, `add_to_cart`, `purchase`.
 приёма).
-Граница суток проходит по модельному дню счётчика, и он у события уже есть:
+День сессии `session_date` берется из `event_date` событий DDS — это
-`EventDate` — свойство содержимого. Раз сессия сутки не пересекает, у всех
+`EventDate` источника, дата по часовому поясу счетчика. У всех событий
-её событий `EventDate` один; он и становится **днём сессии** — колонкой
+одной сессии она одинакова. Пересчитывать ее из времени UTC не нужно.
-партиции, без пересчёта.
+
 SQL рассчитывает границы визитов двумя оконными функциями: первая отмечает
 начало нового визита, вторая по этим отметкам присваивает событиям номер
 визита. Обе используют порядок `(event_time, event_id)`: при равном времени
 события идут по идентификатору. Иначе два расчета могли бы по-разному
 упорядочить события и отнести отметку начала к разным строкам.
 ## Идентификатор
-Идентификатор сессии в природе не существует: сессия — расчётная сущность,
+`session_id` вычисляется как `cityHash64(client_id, min(event_time))`.
-и id ей чеканит тот, кто сессионизирует. `VisitID` — такой же суррогат,
+При повторной сборке тех же событий посетитель и начало визита остаются
-отчеканенный генератором в роли Метрики; наш — `session_id`,
+прежними, поэтому идентификатор не меняется. Счетчик или случайный UUID
-детерминированный хеш от пары «кука + начало сессии» (`cityHash64`).
+выдали бы другие значения.
 Детерминированность обязательна: партиция дня пересобирается заменой, и
 повторный прогон обязан отчеканить те же id — счётчик или UUID это правило
 ломают.
-`session_id` — не ключ сортировки и не ключ шардирования, а колонка-ручка:
+По `session_id` можно сопоставить сессии до и после пересборки и назвать
-в соединениях он не участвует — события его не несут, мост к заказам живёт
+конкретную строку при разборе расхождения. Он не используется для сортировки
-на событиях. Читатели ручки — лаба сессий (сопоставить свою нарезку со
+или шардирования. У событий этого поля нет; связь с заказами строится
-стендовой и назвать расхождение одним числом) и разбор DQ-расхождений.
+по событиям покупки.
 ## Состав строки
-Боевой образец — таблица визитов Метрики, парная к нашему формату хита; по
+- `client_id`, `session_id`, `session_date` — посетитель, сессия и ее день.
-ней состав и собран:
+- `started_at`, `finished_at`, `duration_seconds` — время первого и последнего
  события и разница между ними в секундах. Времена хранятся в часовом поясе
  счетчика.
 - `events_total`, `pageviews`, `cart_adds`, `purchases` — число всех событий
  и счетчики трех типов.
 - `entry_url`, `exit_url` — страницы первого и последнего события.
 - `utm_*` — метки первого события: по ним визит относят к рекламной кампании.
 - `device_category`, `region_city` — устройство и город посетителя.
  На стенде они постоянны для одной куки.
 - `_load_id`, `_load_ts` — идентификатор запуска и время сборки строки.
- **ключи и времена**: кука, `session_id`, начало и конец сессии,
+В готовом SQL страницы выбираются через `argMin` и `argMax`, а UTM,
-  длительность, день сессии. Времена — в поясе счётчика по правилу слоя;
+устройство и город — через `argMin`, только по `event_time`. При одинаковом
- **счётчики**: событий всего, просмотров, корзин, покупок;
+времени выбор между событиями не определен. Полный порядок окон нарезки
- **страницы**: входная и выходная — как `StartURL`/`EndURL` визита; полного
+сам по себе эту неоднозначность не устраняет. Это ограничение учитывается
-  списка страниц нет и у Метрики, топы считаются по событиям;
+в [задании ступени 4](../../labs/4-1-session-pipeline.md).
 - **атрибуция**: UTM-метки первого события сессии — так визит атрибутирует
  Метрика. В v1 витрина брала последнее касание — заменено осознанно;
 - **паспорт куки**: категория устройства (расшифрованная, язык бизнес-модели)
  и город — у куки они постоянны, берутся с первого события;
 - **служебные**: `_load_id` и `_load_ts` собравшего запуска — правило слоя
  ([модель заказа](order.md), «Служебные колонки»).
-Осознанные расхождения с образцом: **денег в сессии нет** — визит Метрики
+В сессии нет суммы выручки: ее считают по заказам магазина. Клиентская
-несёт клиентскую выручку, у нас деньги считает только бэкенд (спека, раздел
+сумма покупки используется в сверке с заказами и в учебной UTM-витрине.
 7), а клиентская сумма живёт в сверке; **целей нет** — их место заняли
 счётчики торговых событий.
 ## Движок и наполнение
-`dds.session_rep` — `ReplicatedMergeTree` без колонки версии, по образцу
+`dds.session_rep` хранит готовые сессии в `ReplicatedMergeTree` без колонки
-заказа: партиция — день сессии, ключ сортировки — кука и начало сессии.
+версии. При чтении не нужно заново выполнять оконный расчет. Партиция —
-`dds.session_dist` шардирует по `cityHash64(client_id)`, тем же выражением,
+раздел таблицы за один `session_date`; ключ сортировки — посетитель
-что события, — это ко-локация с `dds.identity_map_rep` ([дока
+и начало сессии. Читайте результат через `dds.session_v`: представление
-хранилища](../storage.md), «Раскладка по шардам»).
+над `dds.session_dist` явно перечисляет деловые и служебные колонки.
 Совпадение ключа с событиями не случайно: все события куки лежат на одном
 шарде, поэтому сессионизация локальна по природе — капкан смены ключа при
 вставке, который дока хранилища обещает сборкам DDS, у сессий не стреляет.
-Сборка — дневной батч: хранилище выше ODS по смыслу батчевое, раз второй
+Источник сборки — `dds.event_v`. События, сессии и карта идентичностей
-источник приходит раз в сутки. Собирается день, который мир уже прожил, и
+распределены по одному ключу `cityHash64(client_id)`: данные посетителя
-собирается один раз и целиком; какой день прожит, слой спрашивает у позиции
+находятся на одном шарде. Роли объектов и правило записи через `_dist`
-мира ([дневной конвейер](../etl.md), «Объём прогона»). Идемпотентность держит
+описаны в [справочнике хранилища](../storage.md#раскладка-по-шардам).
 замена партиции. В отличие от заказов, где батч пересобирает до K «дышащих»
 дней, у сессии дышащего окна нет: прожитый день самодостаточен (правило
 спеки, раздел 6). Второй раз он соберётся только
 вынужденно — когда упавшая замена оставила позади дыру и хвост от неё накрыл
 соседние дни. Дней в одном прогоне при этом бывает несколько — столько,
 сколько мир успел прожить без слоя. Внутри живого дня
 модель сессии про сегодня честно молчит — «сегодня» смотрят через
 `dds.event_v`; сессия и по смыслу не финальна, пока день не прожит.
-Публичная поверхность — `dds.session_v`: обычное представление с явным
+Три SQL-файла выполняются последовательно в группе `session` дага
-списком деловых и собственных служебных колонок над `dds.session_dist`.
+`dds_transform`:
 Роли объектов и доступ следуют общей [конвенции](../storage.md), «Имена
 объектов».
-Источник сборки — `dds.event_v` ([контракт события](event.md)): сессии
+1. `session_scope.sql` находит первую дату событий, за которую еще нет
-нужны от него ключи нарезки, тип события, страница, UTM и паспорт куки.
+   сессий. Последний день для расчета — первый день событий ODS
-Механика запуска — где собирается партиция и как подменяется на кластере —
+   плюс `world_position` минус один; `world_position` — номер следующего
-не входит: это устройство [дневного конвейера](../etl.md).
+   дня для генерации. Так в расчет попадают только полностью
   прожитые дни. При пустом ODS запрос не возвращает строк и задача падает;
   если пропущенных прожитых дней нет, `first_day` равен `NULL` и группа
   пропускается.
 2. `session_rebuild.sql` очищает промежуточную таблицу
   `dds.session_stage_rep`. Затем рассчитывает сессии выбранных дней
   и записывает строки через `dds.session_stage_dist`. Пока идет расчет,
   в основной таблице остаются прежние данные. Вставка ждет доставки
   строк на шарды благодаря `distributed_foreground_insert = 1`.
 3. `session_replace.sql` заменяет в `dds.session_rep` раздел за каждый
   выбранный день готовым разделом `dds.session_stage_rep`. Для каждого
   дня Airflow создает отдельную задачу `replace`.
 Когда все события завершенного дня приняты в ODS, их набор на стенде
 больше не меняется. Поэтому готовые сессии обычно не пересчитываются. Если пропущен ранний
 день, диапазон включает и все последующие прожитые дни, даже уже собранные.
 Если за день сохранилась хотя бы одна сессия, поиск пропущенных дней
 не обнаружит потерю остальных. Условия повторного запуска и замены
 разделов описаны в [справочнике конвейера](../etl.md#идемпотентность).
 Сессий еще идущего дня в модели нет; его события доступны через
 `dds.event_v`. Перед выбором дней даг ждет завершения доставки событий
 в ODS — см. [готовность источника](../etl.md#готовность-источника).
 ## Сверка с эталоном
-Счётная DQ-проверка с зерном «кука × день»: число сессий нашей нарезки
+Проверка `sessions_vs_reference` в `dq_check` сравнивает для каждого
-равно `uniqExact(VisitID)` по тем же событиям. Счёт по Distributed ловит и
+посетителя и дня число строк `dds.session_v` с `uniqExact(VisitID)`
-склеенную, и разрезанную сессию — мимо него проходит лишь взаимная
+из `ods.event_v`. Эталон читается из ODS, потому что `dds.event_v`
-компенсация ошибок внутри одной куки за день; эталон в модель не тащим —
+скрывает `VisitID`.
-строка сессии остаётся нашей, а не генераторной. Поштучное сопоставление
+
-границ — материал лабы, где менти разбирает найденное расхождение руками. Дом проверки —
+Нулевое число расхождений подтверждает только число сессий каждого
-контур DQ этапа 4. Сверке нужен `VisitID`, а сборке сессий — нет; контракт
+посетителя за день. Например, ошибочное объединение двух визитов
-`dds.event_v` его скрывает, и за эталоном проверка идёт в `ods.event_v`
+и разделение другого на два сохранят их общее число. Поэтому в заданиях
-([контракт события](event.md)).
+вы дополнительно сопоставляете границы сессий по исходным событиям и проверяете страницы,
 UTM, устройство и город.
 ## Читатели
@@ -1,179 +1,202 @@
 # Слой DM: витрины
-Как модель DDS превращается в витрины для потребителя BI: какую форму
+Витрины готовят данные DDS для отчетов и дашбордов. Здесь описаны форма
-принимает витрина, кто какие витрины строит и как слой проверяется. Состав
+хранения, правила обновления и проверки. Состав колонок задан в
-колонок каждой витрины задаёт раздел 7 мастер-спеки; здесь — форма,
+[спецификации](../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md#витрины-dm)
-наполнение и контроль.
+и [учебных заданиях](../labs/README.md).
 ## Таблица или представление
-Дневной агрегат и сверка по заказам меняют зерно источника. На этом стенде такие
+Зерно — то, чему соответствует одна строка. Например, в заказах это заказ,
-результаты хранятся в `dm.<имя>_rep` / `_dist` и читаются через публичное
+а в дневной выручке — день и категория товара. На стенде результат
-представление `dm.<имя>_v` с явным списком колонок. Имена и устройство объектов
+с новым зерном хранится в таблице: отчет читает готовые итоги без
-следуют общим [конвенциям хранилища](storage.md). Таблицы наполняет
+повторного расчета. Таблицу наполняет `dm_transform`.
 `dm_transform`; ритм и механика пересборки описаны ниже. В задании этот путь
 приходится пройти целиком: рассчитать агрегат, загрузить его и включить
 обновление в конвейер.
-Переименование колонок и обогащение строки зерно не меняют. Такие витрины на
+У такой витрины есть локальная `_rep`, распределенная `_dist` и публичное
-стенде остаются обычными представлениями и не хранят вторую копию событий.
+представление `_v` с явным списком колонок. Для обновления по дням
 нужна промежуточная таблица `_stage_rep`, в которую пишут через `_stage_dist`.
 В нее записывают рассчитанные строки, пока основная таблица хранит прежние.
 Затем дневные разделы основной таблицы заменяют готовыми разделами
 промежуточной. Такие разделы называются партициями. Подробности — в
 [справочнике хранилища](storage.md#имена-объектов).
-На объёмах стенда все витрины могли бы остаться представлениями: условия
+Если запрос только переименовывает или дополняет поля и сохраняет одну
-проходят сквозь их цепочку
+строку на событие, достаточно обычного представления. Оно выполняет
 запрос при чтении, не хранит вторую копию событий и не требует пересборки.
 На небольших данных стенда и агрегаты могли бы вычисляться при чтении
 ([исследование](../research/2026-08-22-view-predicate-pushdown.md)).
-Мы все равно оставили материализованные агрегаты ради практики: без них в
+Готовые таблицы нужны в программе для практики загрузки, обновления
-программе не было бы загрузки и пересборки витрин. Представления дают другой
+и включения витрин в конвейер.
 случай: преобразование строк на прежнем зерне.
 ## Что готово в стенде, а что остаётся заданием
-Стенд привозит готовыми витрины трёх сюжетов дашборда этапа 8 и
+Готовы три витрины дашборда и сводка качества:
 инфраструктуру контроля:
- `revenue_daily` — выручка по дням и категориям; образец материализованной
+- `revenue_daily` — одна строка на день заказа и категорию товара;
-  витрины, на него ссылаются учебные задания;
+  образец дневной пересборки для учебных заданий.
- `purchase_vs_orders` — сверка A+C с классами расхождений; зерно — заказ,
+- `purchase_vs_orders` — одна строка на заказ: сопоставление покупки
-  шардирование сохраняет ко-локацию заказов по `cityHash64(order_id)`;
+  из кликстрима с заказом магазина и класс расхождения.
- `daily_traffic` — пара «посетители» / «известные пользователи», обогащение
+- `daily_traffic` — одна строка на день: число посетителей и известных
-  [картой идентичностей](dds/identity.md);
+  пользователей с учетом [карты идентичностей](dds/identity.md).
- `dq_summary` — сводка проверок качества (ниже).
+- `dq_summary` — одна строка на день данных и проверку качества.
-Остальные витрины спеки нужно построить в учебных заданиях по готовому ТЗ и
+В [заданиях ступени 1](../labs/README.md) вы строите `events_enriched_v`,
-образцу. Разминка — представление `events_enriched_v` (зерно события), затем
+`top_pages_daily`, `session_overview`, `dq_errors_daily` и `utm_effectiveness`.
-агрегаты `top_pages_daily`, `session_overview` и `dq_errors_daily`, последней —
+Для каждой физической витрины нужно добавить сборку в `dm_transform`.
-самая содержательная `utm_effectiveness` с уроком `declared_*`. В финале
+Представление `events_enriched_v` отдельной задачи не требует.
 каждого задания с агрегатом его задачу нужно добавить в `dm_transform`. До
 этого конвейер о витрине не знает, после — пересобирает её вместе со
 стендовыми. Представление из разминки добавлять некуда: его не нужно
 пересобирать. Тексты заданий лежат в [`docs/labs/`](../labs/README.md).
-Дашборд этапа 8 читает только готовые витрины стенда, поэтому его приёмка не
+Стендовый дашборд читает готовые витрины и работает до выполнения заданий.
-зависит от домашних заданий. Отдельный дашборд по учебным витринам можно
+Дашборд по своим витринам можно собрать в
-собрать в [факультативном задании](../labs/optional/superset-dashboard.md),
+[факультативе](../labs/optional/superset-dashboard.md) после ступени 2.
-доступном после ступени 2. Устройство стендового дашборда описано в
+Устройство стендового дашборда — в [справочнике Superset](superset.md).
 [справочнике Superset](superset.md).
 ## Ритм пересборки
-День витрины пересобирается, пока может измениться его источник, —
+Дни для пересчета выбирают по тому, как меняется источник:
 поэтому ритмов три, по числу источников:
- **от событий и сессий** — день замерзает сразу; пересборка догоняет
+- События и сессии прожитого дня на стенде больше не меняются. Витрины
-  хвост несобранных дней заменой дневных партиций;
+  по ним рассчитывают показатели от первого пропущенного дня до последнего
- **от заказов** — день дышит, пока входит в последний слепок; пересборка
+  прожитого и заменяют дневные партиции.
-  заменяет партиции этого отрезка, дни за ним закрыты по построению;
+- Заказы могут меняться в течение семи модельных дней. Последний слепок ODS
- **от карты идентичностей** — не замерзает никогда: склейка
+  задает диапазон дат для пересборки; пропущенные дни могут расширить его.
-  ретроспективна, покупка сегодня делает куку известной во всех её прошлых
+- Новая связь в карте идентичностей позволяет определить пользователя
-  днях, а карта пересчитывается целиком.
+  по его прежним визитам: один `client_id` мог встречаться и до покупки,
  которая связала его с `user_id`.
  Поэтому `daily_traffic`, как и карта, пересчитывается целиком.
-Поэтому `daily_traffic` наследует у своего источника и ритм, и механику:
+`daily_traffic` каждый раз добавляет всю историю новой версией
-полный пересчёт всех дней каждый прогон в `ReplacingMergeTree(_load_ts)`,
+в `ReplacingMergeTree(_load_ts)`. Дневных партиций у нее нет, а текущие
-как у самой карты. Дневных партиций у неё нет: партиция — единица замены,
+строки выбирает представление через `FINAL`.
 а эта витрина заменяется только целиком. На стенде такая работа остается
 быстрой; витрина читает сессии и карту через их публичные договоры.
 Пересчитывать точечно только затронутые дни не из чего: для этого надо
 знать, какие связки новые, а полный пересчёт карты этот след затирает —
 восстановление следа оставлено лабе повышенной сложности (issue #149).
-У `purchase_vs_orders` два источника и одна непрерывная пересборка. Заказная
+У `purchase_vs_orders` два источника. Начало диапазона — самая ранняя
-сторона задает изменяемое окно последним принятым слепком ODS, событийная —
+из трех дат: первая дата оформления заказа в последнем слепке, первый
-последний прожитый день с `purchase`. Левая граница возвращает первую дыру и
+пропущенный день и первый день с `awaiting_order` — покупкой, для которой
-самый ранний день с `awaiting_order`: предварительная строка уже есть в
+заказ пока не поступил. День ожидания проверяется отдельно: строки за него
-витрине, поэтому поиск отсутствующего дня ее не заметит. Правая граница
+уже есть в витрине, поэтому он не считается пропущенным.
-доходит до более позднего из двух хвостов. Так один прогон догоняет пакетный
+Конец диапазона — более поздняя из последней даты заказов в слепке и последнего
-разгон длиннее K и не оставляет старое ожидание замороженным.
+прожитого дня с покупкой. Один запуск пересобирает весь отрезок,
 даже если с предыдущего запуска прошло больше семи модельных дней.
 Для учебной сводки брака действует отдельное правило: дни выбираются
 по времени загрузки, а прежние итоги сохраняются после удаления
 источника по TTL. Оно разобрано в
 [задании `dq_errors_daily`](../labs/1-4-dq-errors-daily.md).
 ## Витрины стенда
-Публичные представления перечисляют деловые колонки и координаты запуска
+Представления `_v` явно перечисляют поля для отчетов, а также `_load_id`
-`_load_id`, `_load_ts` явно. Новая колонка физической таблицы сама в договор не
+и `_load_ts` — идентификатор запуска и время записи. Новая колонка
-попадет.
+физической таблицы появится в представлении только после изменения его SQL.
 ### `dm.revenue_daily_v`
-Зерно: день заказа × категория товара. Витрина читает только оплаченные
+Одна строка содержит итоги оплаченных заказов за день по категории товара.
-заказы из `dds.order_v`, синхронно разворачивает три массива позиций и узнает
+Запрос читает `dds.order_v` и разворачивает массивы артикулов, количеств
-категорию артикула через `dic.products`. Один заказ с несколькими позициями
+и цен в строки позиций заказа. Артикул, количество и цена с одним индексом
-категории считается в `orders` один раз. `units` складывает количество единиц,
+становятся одной строкой. Категория артикула берется из `dic.products`.
 `revenue` складывает цену позиции × количество. Скидка, доставка и итог заказа
 между категориями не делятся. `aov` равен `revenue / orders` в том же срезе и
 хранит два знака после запятой.
-Первый запуск строит всю доступную историю. Следующие берут границы дней из
+`orders` считает разные заказы: несколько позиций одной категории
-последнего слепка ODS: только источник знает, какие даты еще может изменить.
+в заказе не увеличивают этот счетчик. `units` — сумма количества товаров,
-Пропущенный оплаченный день расширяет левую границу, чтобы частичный отказ
+`revenue` — сумма произведений цены на количество. Скидка и доставка
-не оставил дыру после следующего прогона. Агрегат при этом читает DDS; ODS
+в нее не входят. `aov` равен `revenue / orders` для того же дня и категории
-отвечает только на вопрос об объеме.
+с округлением до двух знаков после запятой.
-`dm.revenue_daily_rep` нарезана по `report_date`; день собирается в
+Первый запуск рассчитывает выручку за всю доступную историю. Следующие
-таблице-доноре и заменяется через `REPLACE PARTITION`. Цель и донор шардируются
+берут диапазон дат оформления заказов из последнего слепка ODS.
-по `cityHash64(product_category)`. Кроме дня, у витрины только категория, а
+Если в DDS есть оплаченные заказы за день, отсутствующий в витрине,
-шесть категорий стартового мира близки по объему. Более сложный составной ключ
+левая граница расширяется до него. Агрегат читает DDS; ODS отвечает
-распределил бы эту маленькую таблицу без нового урока.
+только на вопрос об объеме.
 В группе `revenue_daily` дага `dm_transform` три шага:
 1. [`revenue_daily_scope.sql`](../../sql/dm/revenue_daily_scope.sql)
   возвращает `first_day` и `last_day`. Без заказов в ODS или DDS
   запрос не возвращает строк, и задача завершается ошибкой.
 2. [`revenue_daily_rebuild.sql`](../../sql/dm/revenue_daily_rebuild.sql)
   очищает `dm.revenue_daily_stage_rep`, рассчитывает показатели за выбранные
   дни и записывает строки через `dm.revenue_daily_stage_dist`.
   Вставка ждет доставки строк на шарды.
 3. [`revenue_daily_replace.sql`](../../sql/dm/revenue_daily_replace.sql)
   заменяет в `dm.revenue_daily_rep` каждую дневную партицию `report_date`
   готовой партицией `dm.revenue_daily_stage_rep`.
 Повтор замены не добавляет копий строк. Ограничения при частичном отказе
 описаны в [конвейере](etl.md#идемпотентность).
 Основная и промежуточная таблицы распределяют строки по
 `cityHash64(product_category)`. На каждый день приходится не больше шести
 категорий стартового мира. Для такой маленькой таблицы достаточно простого
 ключа по категории.
 ### `dm.purchase_vs_orders_v`
-Зерно — заказ. Покупки из `dds.event_v` сначала сворачиваются по
+Одна строка сопоставляет события покупки с заказом магазина. События
-`purchase_id[1]`: контракт источника обещает один номер и одну объявленную
+из `dds.event_v` группируются по номеру заказа `purchase_id[1]`:
-сумму, а отдельный счет событий оставляет класс `duplicate_event`
+по формату источника у покупки один номер и одна заявленная сумма.
-наблюдаемым. Заказы приходят из `dds.order_v`. Обе стороны записаны
+Отдельный счет событий позволяет обнаружить повтор покупки
-подзапросами, затем соединены `FULL OUTER GLOBAL JOIN`: голая левая
+и присвоить класс `duplicate_event`. Заказы берутся из `dds.order_v`.
-Distributed-таблица вернула бы каждый непарный заказ по разу с каждого шарда
+
 Полное соединение `FULL OUTER GLOBAL JOIN` сохраняет и покупки без заказа,
 и заказы без покупки. Обе стороны записаны подзапросами: при прямом чтении
 левой Distributed-таблицы каждый непарный заказ повторился бы по числу шардов
 ([исследование](../research/2026-08-22-distributed-join.md)).
-Непарная сторона остается `NULL` благодаря `join_use_nulls = 1`. При
+Если для строки нет пары, поля отсутствующей стороны получают `NULL`
-`join_use_nulls = 0` ClickHouse заполнил бы ее нулем или пустой строкой и скрыл
+благодаря `join_use_nulls = 1`. При `join_use_nulls = 0` они заполнились бы
-отсутствие источника. Клиентская `declared_revenue` и серверная `items_total`
+нулями или пустыми строками, которые сложнее отличить от данных источника.
-сравниваются как `Decimal(18, 2)`. Классы проверяются по порядку:
+Клиентская `declared_revenue` и серверная `items_total` сравниваются
 как `Decimal(18, 2)`. Классы проверяются по порядку:
 `awaiting_order` для покупки без заказа, затем `cancelled`, `lost_event`,
 `duplicate_event`, `amount_delta`, `match`. Поэтому отмененный заказ без
 события остается отмененным, а не потерянным.
-Витрина нарезана по `order_day`, цель и донор шардируются по
+Партиции витрины разделены по `order_day`. Основная и промежуточная таблицы
-`cityHash64(order_id)`. Диапазон собирается в доноре одной вставкой и
+распределяют строки по `cityHash64(order_id)`. Запрос рассчитывает весь
-заменяется по дням. Первичная сборка охватывает всю историю обоих источников;
+выбранный диапазон и одной вставкой записывает строки в промежуточную
-следующие прогоны идут по двустороннему ритму, описанному выше.
+таблицу. Затем ее дневные разделы заменяют разделы основной таблицы.
 Первичная сборка охватывает всю историю обоих источников;
 следующие прогоны выбирают дни по правилам обоих источников, описанным выше.
 ### `dm.daily_traffic_v`
 В строке один день. `visitors` считает разные `client_id` из
 `dds.session_v`; `known_users` считает разные `user_id` после левого соединения
 с полной текущей `dds.identity_map_v`. Анонимная сессия остается в витрине.
-Несколько кук одного человека увеличивают `visitors`, но дают одного
+Несколько кук, связанных с одним пользователем магазина, учитываются
-`known_user`, поэтому `known_users <= visitors`.
+в `visitors` по отдельности, а в `known_users` дают одного пользователя.
 Поэтому `known_users <= visitors`.
-Сессии и карта лежат по `client_id`, но публичные `_v` скрывают
+Сессии и карта распределены по `client_id`. Однако на ClickHouse 26.3
-`Distributed`-таблицы от локальной подстановки. На ClickHouse 26.3
+чтение через публичные `_v` с `distributed_product_mode = 'local'`
-`EXPLAIN PLAN` показал чтение обоих шардов на инициаторе: настройка
+не дало локального соединения. Поэтому в запросе явно указан
-`distributed_product_mode = 'local'` локального соединения не дала. Поэтому
+`GLOBAL LEFT JOIN`. Он сохраняет сессии без известного пользователя;
-витрина использует явный `GLOBAL LEFT JOIN` через публичные договоры, а не
+в `known_users` учитываются только ненулевые `user_id`.
-подменяет их физическими таблицами. Это дороже по сети, зато граница слоев
+Обновление всей истории новой версией описано в разделе
-остается явной. Новая связь куки меняет прошлые дни, поэтому каждый запуск
+[«Ритм пересборки»](#ритм-пересборки).
 пишет полную историю новой версией в `ReplacingMergeTree(_load_ts)`, а
 публичное представление выбирает текущие строки через `FINAL`.
 ## `dm.dq_summary`
-Зерно публичного `dm.dq_summary_v` — «день данных × атомарная проверка».
+Одна строка `dm.dq_summary_v` — день данных и одна проверка.
 Строка отвечает, каково качество дня сейчас; историю запусков хранит Airflow.
 Партиция совпадает с днём данных и заменяется через `REPLACE PARTITION`.
 Деловые колонки сводки:
 - `data_date` — проверяемый день;
- `check_name` — устойчивое имя инварианта;
+- `check_name` — имя проверяемого правила;
 - `reference_rows` — число деловых ключей на эталонной стороне;
 - `actual_rows` — число деловых ключей в проверяемом объекте;
 - `failed_rows` — число отсутствующих или различающихся ключей;
 - `status` — `pass` при нуле нарушений, иначе `fail`.
-Служебные `_load_id` и `_load_ts` называют собравший запуск. Представление
+В `_load_id` и `_load_ts` записаны идентификатор запуска и время расчета
-перечисляет колонки явно. Порогов и промежуточного состояния нет.
+сводки. Даже одно расхождение дает `fail`.
 ## Звено DQ конвейера
 Даг `dq_check` стоит в `etl_pipeline` после `dm_transform` и проверяет пять
-атомарных договоров:
+правил:
 - `sessions_vs_reference`: ключ — `client_id` внутри дня, эталон —
  `uniqExact(VisitID)` из `ods.event_v`, объект — число строк
@@ -192,43 +215,47 @@ Distributed-таблица вернула бы каждый непарный з
  сравниваются с прямыми агрегатами `dds.session_v` и
  `dds.identity_map_v`.
-Область каждой проверки выводится из объединения сторон. Полностью потерянный
+Каждая проверка берет дни и ключи из обоих сравниваемых наборов данных.
-день или ключ поэтому не исчезает из результата. Разные ошибки тоже не могут
+Поэтому потерянная строка остается видна на другой стороне сравнения.
-скомпенсировать друг друга общим итогом: `failed_rows` считается после
+Расхождения считаются по ключам: завышение одного показателя не скроет
-сопоставления деловых ключей.
+занижение другого в общей сумме за день.
-`classes_vs_inventory` — техническая растяжка пути от генератора до DM. Она
+`classes_vs_inventory` сравнивает результат с паспортом мира. Это техническая
-подтверждает, что до витрины доехал записанный в паспорте мир, но не проверяет
+проверка доставки и обработки эталонных данных стенда. Она не проверяет
-сам генератор: у настоящего магазина такого оракула нет.
+сам генератор; у настоящего магазина такого эталона нет.
 Четыре SQL-сверки считают дневные итоги в ClickHouse и возвращают Airflow только
-сводку и малый срез диагностики. Техническая сверка с паспортом читает небольшой
+сводку и несколько примеров расхождений. Техническая сверка с паспортом читает небольшой
-файл JSON в Python. Все пять сборок пишут в общий донор. После их успеха даг
+файл JSON в Python. Результаты всех пяти проверок записываются в общую
-заменяет проверенные дневные партиции. Затем именованные задачи читают
+промежуточную таблицу. Когда расчеты завершились, ее дневные разделы
-опубликованную сводку и падают при `failed_rows > 0`. Расхождение успевает
+заменяют разделы `dm.dq_summary_rep`. Затем отдельные задачи читают
-сохраниться до красного завершения, а ошибка сборки не затирает прежний
+сохраненную сводку и завершаются ошибкой при `failed_rows > 0`.
-результат. Красная задача печатает не больше двадцати нарушенных ключей за
+Так расхождение сохраняется в таблице до отказа задачи. Если сам расчет
-проверку со значениями сторон. Для полного списка итоговую агрегацию SQL-сверки
+не выполнен, прежняя сводка остается на месте. Задача с расхождениями
 выводит в журнал не больше двадцати ключей со значениями обеих сторон. Для полного списка итоговую агрегацию SQL-сверки
 заменяют на `SELECT * FROM comparison WHERE failed ORDER BY data_date,
 business_key`.
-Если после починки день исчез с обеих сторон, его больше нет и в новом доноре.
+Если день исчез из обоих сравниваемых наборов, новый расчет не создаст
-Такой день удаляется из сводки отдельно: старая красная строка не должна
+для него строк. Даг отдельно удаляет прежний результат за этот день
-превращаться в историю попыток.
+из сводки.
 ## Даг самопроверки
-Домашние задания проверяет `homework_check` — отдельный даг без расписания,
+`homework_check` запускается вручную и содержит задачу для каждого из
-который запускают вручную. В нём есть задача для каждого из
+[пяти заданий по витринам](../labs/README.md). Если витрины нет или значения
-[пяти заданий по витринам](../labs/README.md).
+расходятся с источником, задача завершается ошибкой. Журнал показывает
-Задача красная, пока витрины нет или счёт не сходится, и зелёная, когда
+причину и примеры несовпадений. Успех означает, что проверяемые значения
-построено верно; сообщение об ошибке говорит, что не так и куда смотреть. Проверки — инварианты против источников витрины,
+совпали; остальные требования задания вы проверяете сами.
 золотые константы не прибиваются. В `dq_summary` даг не пишет: он инструмент
 лабы, а не история качества конвейера.
-Приём проверен на соседнем учебном стенде Airflow + Greenplum:
+Ожидаемые значения рассчитываются по исходным данным текущего стенда.
-валидационный даг с группами проверок по слоям давал обратную связь по каждому
+Для четырех заданий это события или сессии DDS, для сводки брака —
-шагу задания, не трогая рабочий конвейер.
+таблицы ошибок ODS. Сравнение по деловому ключу учитывает отсутствующие
 строки с обеих сторон. Результаты не пишутся в `dq_summary`:
 самопроверка учебных витрин отделена от качества готового конвейера.
 Готовые SQL-проверки открывайте после собственного решения: они содержат
 расчет существенной части задания.
 ## Отклонённые варианты
@@ -1,28 +1,23 @@
 # Дневной конвейер трансформаций
-Как принятые источники превращаются в модель DDS и витрины DM: кто запускает
+Даг `etl_pipeline` собирает модель DDS, обновляет витрины DM и проверяет
-трансформации, когда и в каком объёме. Правила самих сущностей — зерно,
+результат. Здесь описаны запуск, выбор дней и запись результата в таблицы.
-движки, что именно пересобирается — живут в доках слоя
+Состав моделей — в [справочниках DDS](dds/README.md) и [DM](dm.md).
 ([карта модели DDS](dds/README.md)); здесь — только конвейер.
 Дневная сборка вперёд появляется на этапе 4 и остаётся основным режимом
 конвейера. На этапе 5 к ней добавляется партиционная переобработка: запуск
 произвольного прошлого дня по команде.
 ## Форма
-Дневной конвейер на стенде один — даг `etl_pipeline`. Своей работы
+`etl_pipeline` последовательно запускает `dds_transform`, `dm_transform`
-у него нет: он дёргает слойные даги последовательно и ждёт каждый —
+и `dq_check`. Каждый следующий даг начинается после успеха предыдущего.
-`dds_transform`, затем `dm_transform` и `dq_check`. Состав проверок описан в
+Для этого `TriggerDagRunOperator` ждет завершения запущенного им дага.
-[доке слоя DM](dm.md).
+Если тот завершился ошибкой, задача ожидания в конвейере тоже завершится
 ошибкой.
 Поведение проверено через Context7 по документации Airflow 3.x (3.1.6).
-Ждущие вызовы сделаны `TriggerDagRunOperator`. Проверка через Context7 по
+У этих дагов нет расписания. Их вызывает конвейер; для отдельного разбора
-ближайшей доступной документации Airflow 3.x (версия 3.1.6) подтвердила, что
+можно запустить даг слоя вручную. У каждого разрешен один активный запуск:
-оператор опрашивает точный созданный им прогон и краснеет вслед за потомком.
+два запуска одного дага используют одни промежуточные таблицы и могли бы
-
+стереть результаты друг друга. Расчет каждой модели выполняется отдельной
-Слойные даги устроены по образцу `orders_ingest`: без расписания, один
+задачей или группой задач.
 активный прогон, запускаются триггером конвейера или рукой при разборе
 происшествий. Витрины внутри `dm_transform` — отдельные задачи.
 ## Три пути запуска
@@ -34,83 +29,113 @@ world_live_day ───┼─> etl_pipeline ─> dds_transform ─> dm_transfor
 world_next_day ─────> источники без ETL
 ```
- **Живой день.** `world_live_day` дёргает конвейер с ожиданием — последним
+- `world_live_day` запускает конвейер после успешной генерации, приема
-  шагом, после установки позиции. Порядок несёт смысл: день сыгран — факт,
+  заказов и обновления `world_position`. Если трансформация упала, день
-  упавшая трансформация его не отменяет, поэтому позиция ставится раньше; но
+  уже прожит и позиция не откатывается. После исправления причины
-  зеленеть, не узнав, разложился ли день, шаговый даг не должен ([ADR
+  запустите `etl_pipeline` вручную.
-  0003](../adr/0003-dag-run-state.md)). Такой отказ чинится перезапуском
+- `world_next_day` отправляет дни пачкой и ждет приема заказов, но конвейер
-  `etl_pipeline` рукой — перезапуску ничего не нужно помнить, см. «Объём
+  не запускает. После него запустите `etl_pipeline` сами.
-  прогона».
+- `world_initialize` запускает конвейер последним шагом: при успешном
- **Разгон пачкой.** `world_next_day` конвейер не дёргает: даги модельного
+  первом `make up` начальные данные уже собраны в DDS и DM.
  времени управляют генератором и только им. После разгона менти запускает
  конвейер сам — и видит, как слои догоняют уехавший вперёд мир.
 - **Рождение мира.** `world_initialize` дёргает конвейер последним шагом:
  `make up` отдаёт стенд с собранными слоями, а не пустые витрины. Уроки
  ручного запуска начинаются со следующих дней.
 ## Объём прогона
-Параметров у конвейера нет: объём он выводит сам из `world_position` и
+Объем прогона — дни, которые обрабатывает один запуск. Даты передавать
-состояния слоёв. Сессии догоняют хвост — от первого несобранного дня по
+не нужно: даги определяют их по состоянию таблиц и `world_position`.
-последний прожитый; заказы пересобирают дышащее окно и тот же хвост; карта
+Например, после генерации семи дней без ETL один запуск рассчитает сессии
-идентичностей пересчитывается целиком; правила витрин — у
+за все семь дней.
 [слоя DM](dm.md).
 Поэтому один и тот же запуск одинаково верен из триггера, с кнопки менти и
 после падения, а разгону на семь дней хватает одного прогона.
-Окно заказов задаёт последний слепок, наблюдаемый в ODS. У каждого заказа
+Для расчета сессий выбираются дни от первого, за который в DDS еще нет
-`snapshot_date` равен последнему слепку, в котором источник его показал.
+сессий, до последнего прожитого.
-Трансформация выбирает строки с максимальной `snapshot_date` и берёт среди них
+`world_position` хранит номер следующего дня для генерации, поэтому
-минимальный и максимальный `order_date`. Это границы дней, состояние которых
+последний прожитый день равен `min(EventDate) + world_position - 1`.
-источник ещё может изменить
+Начало календаря берется из ODS; события ранних дней там не удаляются по TTL.
-([ADR 0014](../adr/0014-order-version-snapshot-date.md)). Кроме живого окна,
+Один `max(EventDate)` не годится: события за день есть и во время его
-трансформация закрывает пропуски: находит самый ранний день, представленный в
+генерации, когда последние визиты еще не закончились.
-ODS и ещё не собранный в DDS, затем при необходимости расширяет до него левую
+Точный запрос — [`session_scope.sql`](../../sql/dds/session_scope.sql).
 границу.
-Позиция мира заказам не отвечает: она говорит, какой день прожит, а не какой
+Для заказов диапазон задает последний принятый слепок ODS. Среди строк
-доехал. Прогон дня D везёт слепок дня D − 1, да и ставится позиция раньше
+с максимальной `snapshot_date` выбираются самая ранняя и самая поздняя
-трансформации, так что после неудачного приёма обгоняет хранилище. Слой обязан
+даты оформления заказа. Состояние заказов за эти дни еще может измениться.
-считать объём по тому, что у него есть, а не по тому, что мир о себе заявляет.
+Если в ODS есть заказы за более ранний день, а в DDS за него нет строк,
 начало диапазона сдвигается до этого дня. Запрос заново рассчитывает
 заказы за все дни выбранного отрезка.
-Для сессий границу задаёт `world_position`: она отличает полностью прожитый
+Позиция мира для выбора дней заказов не подходит: с событиями дня D
-день от ещё идущего. Сами события этой границы не показывают: и посреди дня D,
+приходит слепок за D−1. Объем рассчитывается по принятым строкам ODS;
-и сразу после его конца их позднейший день равен D. Если собрать сессии посреди
+их наличие еще не доказывает полноту слепка.
-дня, визит, начатый в 23:50, останется обрезанным: завершённый день слой
+
-повторно не собирает. Поэтому последний прожитый день равен первому дню
+Карта идентичностей пересчитывается целиком. Витрины выбирают дни
-событий плюс позиция минус один
+по своим источникам — см. [ритм пересборки DM](dm.md#ритм-пересборки).
-([`sql/dds/session_scope.sql`](../../sql/dds/session_scope.sql)).
+Если за день сохранилась хотя бы одна строка, запрос не считает его
-Оговорка про «доехал» остаётся в силе и здесь: за хвост потока отвечает не
+пропущенным. Полноту данных проверяют отдельно.
 позиция, а «Готовность источника».
 ## Готовность источника
-Первый шаг `dds_transform` проходит два барьера за общий срок в 300 секунд.
+Перед сборкой DDS задача `wait_for_source` последовательно ждет двух
-Сначала клиент `confluent-kafka` сверяет подтвержденные смещения группы
+условий:
 `clickstream_hits` с верхними смещениями обоих разделов `hits`. Группа, оба
 раздела и все смещения должны существовать. Суммарное отставание должно стать
 нулевым. Каждый опрос пишет в журнал оба смещения и отставание по разделу.
-Только после этого шаг проверяет обе ноды ClickHouse через
+1. Группа `clickstream_hits` дочитала оба раздела топика `hits`.
-`clusterAllReplicas`: у `ods.event_dist` в `system.distribution_queue` не
+   Подтвержденные смещения сравниваются с верхними смещениями Kafka.
-должно остаться файлов. Каждый опрос пишет в журнал ноды, число файлов и
+   Группа и смещения должны существовать, суммарное отставание — равняться нулю.
-`last_exception` очереди. Оба барьера опрашиваются раз в три секунды и делят
+2. В `system.distribution_queue` у `ods.event_dist` не осталось файлов
-один крайний срок. После Kafka срок не отсчитывается заново.
+   доставки на шарды. Запрос через `clusterAllReplicas` читает обе ноды.
-Зелёный приём заказов о событиях не говорит ничего — топики разные и
+Опросы идут с паузой в три секунды; на обе стадии задан общий срок
-потребители разные. Одного нулевого отставания Kafka тоже мало: чтец мог
+300 секунд. Журнал показывает смещения и отставание Kafka, затем число
-подтвердить сообщение раньше, чем Distributed-таблица доставила файл на шард.
+файлов и `last_exception` очереди на каждой ноде. Если готовность не
-Два барьера закрывают обе части пути до того, как сессии выберут свой объем.
+подтверждена за срок ожидания, задача завершается ошибкой.
 Одного нулевого отставания Kafka мало: сообщение может быть подтверждено,
 пока Distributed-таблица еще доставляет его на шард. Успех `orders_ingest`
 тоже не заменяет эти проверки: у заказов другой топик и потребитель.
 Эти условия проверяют доставку на момент опроса. Они не останавливают
 поступление новых событий и не сверяют содержимое таблиц. Поэтому
 `world_position` отдельно ограничивает сборку сессий прожитыми днями,
 а качество результата проверяет `dq_check`.
 ## Идемпотентность
-Партиция не заменяется простой вставкой. День собирается в таблицу-двойник —
+Идемпотентность означает, что повторная обработка тех же исходных данных
-вставка через Distributed раскладывает строки по шардам, — затем
+не добавляет копии деловых строк. Служебные `_load_id` и `_load_ts`
-`REPLACE PARTITION` на кластере атомарно подменяет кусок каждого шарда. Эта
+при новой сборке меняются.
-механика — часть самих трансформаций и строится этапом 4: без неё дневной
+
-прогон не повторяем. Сущности, пересчитываемые целиком, идемпотентны и без
+Результат дневного расчета сначала записывается в промежуточную таблицу.
-замены: полная перезапись в `ReplacingMergeTree` — так живут карта
+Она нужна, чтобы читатели продолжали видеть прежние данные, пока новые
-идентичностей и витрина `daily_traffic` ([слой DM](dm.md)).
+еще рассчитываются. Например, для сессий это `dds.session_stage_rep`,
 а основная таблица — `dds.session_rep`.
 Задачи выполняются в таком порядке:
 1. `scope` выбирает даты для расчета.
 2. `rebuild` очищает промежуточную таблицу, рассчитывает строки за выбранные
   дни и записывает их через `_stage_dist`. Настройка
   `distributed_foreground_insert = 1` заставляет вставку дождаться
   доставки строк на шарды.
 3. `replace` заменяет в основной таблице раздел за каждый выбранный день
   готовым разделом промежуточной таблицы. Раздел таблицы называется
   партицией; для замены используется `REPLACE PARTITION`.
 Структура и распределение строк по шардам у двух таблиц должны совпадать.
 Замена выполняется на локальных `_rep` с `ON CLUSTER`. На каждом шарде
 читатель видит либо старый, либо новый раздел целиком — это атомарность
 замены. Общей транзакции для двух шардов и всех дней нет: при сбое один
 шард может уже содержать новый результат, а другой — прежний. Повторить
 `replace` можно, пока промежуточная таблица хранит тот же результат;
 копии строк в основной таблице от этого не появятся.
 Новый запуск всего конвейера заново выбирает дни. Он не обязан повторить
 все дни неудачного запуска: если дата уже есть в целевой таблице, поиск
 пропусков ее не выберет. В частности, изменение SQL сессий само по себе
 не заставляет пересчитать заполненные дни. Повторная сборка выбранного
 дня разобрана в [задании ступени 4](../labs/4-1-session-pipeline.md).
 Карта идентичностей и `daily_traffic` обновляются иначе: каждый запуск
 добавляет полный результат новой версией в `ReplacingMergeTree(_load_ts)`.
 Публичные представления читают текущие строки через `FINAL`. Старые версии
 могут физически оставаться до фонового слияния; повторяемость относится
 к результату чтения, а не к числу строк на диске.
 ## Чего конвейер о себе не знает
@@ -30,115 +30,96 @@ keeper, Kafka, каркас сервисов. Этап 2 собран: в `sql/d
 ## Имена объектов
-Имя объекта заканчивается тем, что это за объект:
+Суффикс показывает назначение объекта:
 | Суффикс | Что это |
 |---|---|
-| `_rep` | локальная таблица шарда, движок семейства `Replicated*` |
+| `_rep` | локальная таблица: хранит данные своего шарда, движок семейства `Replicated*` |
-| `_dist` | `Distributed` поверх одноимённой локальной |
+| `_dist` | таблица `Distributed`: читает данные шардов и распределяет запись между ними |
-| `_kafka` | таблица на движке `Kafka` |
+| `_kafka` | таблица на движке `Kafka`: читает сообщения топика |
-| `_file` | таблица на движке `File` — чтец файла |
+| `_file` | таблица на движке `File`: читает файл |
-| `_mv` | материализованное представление |
+| `_mv` | материализованное представление: обрабатывает вставляемые данные |
-| `_v` | обычное представление, публичная поверхность чтения |
+| `_v` | обычное представление: выполняет сохраненный запрос при чтении |
-Суффикс носит каждый физический объект. Голого имени у таблицы не существует:
+Для запросов к моделям DDS и витринам DM используйте `_v`. Представления
-запрос к `stg.hits_raw` даёт громкую ошибку «нет такой таблицы» — а под голым
+явно перечисляют колонки, поэтому добавление поля в физическую таблицу
-именем в документах и разговоре понимается сущность, у которой этих объектов
+не меняет набор полей для читателя. У `dds.event_v` нет отдельной таблицы
-несколько. Единственное исключение — словари: у них воплощение одно, шардировать
+DDS: представление читает события ODS.
 нечего, и суффикс ничего не различал бы. В зоне `dic` обе формы стоят рядом и
 правило видно целиком: `dic.products_file` — чтец файла, `dic.products` — сам
 словарь.
-Распространённая конвенция, где голое имя означает локальную таблицу, а
+В документации имя без суффикса, например `stg.hits_raw`, обозначает
-распределённая получает суффикс `_all`, ошибается иначе: забытый суффикс тихо
+сущность с несколькими объектами. Таблицы с таким именем нет: в запросе
-возвращает данные одного шарда. Правило спеки «проверки и контрольные суммы —
+нужно указать суффикс. Исключение — словари ClickHouse: `dic.products`
-только по `Distributed`» такую тишину переживает плохо.
+обращается к каталогу товаров, а `dic.products_file` читает его файл.
-Второе свойство — в списке по алфавиту объекты группируются по сущности, а не по
+В STG имя берется из топика: `hits_raw`, `orders_raw`. В типизированных
-технологии: все четыре объекта топика `hits` стоят рядом, потому что различаются
+слоях оно называет сущность в единственном числе: `event`, `order`,
-хвостом, а не началом имени. Речь про дерево в клиенте и про `ORDER BY name`:
+`session`. Объекты одной сущности различаются суффиксом и стоят рядом
-порядок выдачи `SHOW TABLES` документация не оговаривает.
+при сортировке имен по алфавиту.
-Начало имени — сущность, и берётся она в разных слоях из разных мест. В STG имя
+`_rep` и `_dist` нужны для загрузки, диагностики и обслуживания. Роль
-приходит от транспорта: слой хранит то, что доехало по топику, и зовётся именем
+`bi_reader` может читать их в ODS, DDS и DM, но для обычного анализа
-топика — `hits_raw` от `hits`, `orders_raw` от `orders`. В типизированных слоях
+принято использовать `_v`. Это соглашение о чтении, а не ограничение прав;
-имя приходит от предметной области и стоит в единственном числе: `event`,
+причина широкого доступа описана в
-`order`, `session`. Граница между «как привезли» и «что это такое»
+[ADR 0007](../adr/0007-clickhouse-access.md) и
 проходит по STG, и имена её показывают.
 В DDS публичный договор сущности заканчивается на `_v`. Потребительские запросы
 и витрины называют только представление; `_rep` и `_dist` служат загрузке,
 диагностике и обслуживанию. Представление перечисляет колонки явно, даже если
 его запрос — простая проекция над `_dist`: договор не выдаёт устройство
 кластера и случайно добавленные в физическую таблицу колонки. У события
 физической копии в DDS нет, но правило то же: `dds.event_v` — его публичный
 договор.
 Право доступа здесь намеренно шире договора. Роль `bi_reader` может читать
 любые объекты ODS, DDS и DM, но физические объекты от этого не становятся
 публичной поверхностью. Конвенцию держат явный список колонок, документация и
 ревью, а не запрет на физические таблицы.
 Широкое право принято в [ADR 0007](../adr/0007-clickhouse-access.md): узкая
 граница поверх `Distributed` потребовала бы отдельной механики. Механизм
 ClickHouse и отклонённые варианты записаны в
 [исследовании](../research/2026-08-25-clickhouse-distributed-view-security.md).
 ## Раскладка по шардам
-Пишем только в `_dist`. Локальные таблицы остаются для чтения и обслуживания —
+Шард хранит часть строк. При записи через `_dist` место строки выбирает
-операций с партициями, ручной переобработки. Правило не про удобство: при записи
+ключ шардирования. При прямой записи в `_rep` она остается на той ноде,
-через распределённую таблицу раскладку определяет ключ шардирования, то есть
+где выполнена вставка. Поэтому данные записывают через `_dist`,
-свойство данных, а при записи в локальную — то, какая нода случайно выполняла
+а операции с партициями выполняют на локальных `_rep`.
 код. Отсюда урок стенда: какая нода читала топик, меняется между прогонами
 (видно в колонке `consumer_host`), а куда легли данные — нет.
-Ключи шардирования: `cityHash64(ClientID)` у событий, `cityHash64(order_id)` у
+У событий ключ — `cityHash64(ClientID)`, у заказов —
-заказов, `cityHash64` сырой строки у STG и у таблицы ошибок. У первых двух хеш
+`cityHash64(order_id)`, у STG и таблиц ошибок — хеш сырой строки.
-выбран против перекоса: структурированный числовой идентификатор распределяется
+Хеш распределяет числовые идентификаторы по шардам и направляет одинаковые
-по остатку от деления неравномерно. У сырого слоя выбора нет — строку иначе не
+сообщения на один шард. У сырой строки и разобранного события разные
-разложишь; там хеш даёт другое свойство, одинаковые сообщения ложатся на один
+ключи: они могут оказаться на разных шардах. Счетчики STG и ODS сравнивают
-шард.
+по всему кластеру через `_dist`, а не отдельно по каждой ноде.
-Ключи у слоёв разные, и это имеет наблюдаемое следствие: сырая строка и
+При `INSERT INTO цель_dist SELECT … FROM источник_dist` важна настройка
-разобранное из неё событие почти всегда оказываются на разных шардах.
+`parallel_distributed_insert_select`. При значении `2` и одном кластере
-Пошардовые счётчики STG и ODS поэтому не сходятся и сходиться не должны —
+вставка может выполняться локально на шардах, сохраняя раскладку источника
-сверять слои можно только через `_dist`.
+вместо ключа цели. Если ключи различаются, укажите
 `parallel_distributed_insert_select = 0`: нода, принявшая запрос,
 соберет результат и распределит его по ключу цели. Так сделано в
 [`sql/ods/order_parse.sql`](../../sql/ods/order_parse.sql) и при сборке
 выручки. Неверную раскладку проверяют по `hostName()` и ожидаемому шарду
 строки; общий счет по `_dist` ее не показывает.
-Разные ключи у слоёв ставят капкан на вставке `INSERT INTO цель_dist SELECT …
+События, `dds.session_dist` и `dds.identity_map_dist` распределены
-FROM источник_dist`. Заводское значение `parallel_distributed_insert_select` —
+по `cityHash64(client_id)` (в ODS поле называется `ClientID`). Данные
-2: если обе таблицы на одном кластере, вставка исполняется локально на каждом
+одного посетителя лежат вместе — это ко-локация. Заказы DDS и их сверка
-шарде, минуя ключ шардирования цели. Строки наследуют раскладку источника, и
+сохраняют раскладку по `cityHash64(order_id)`. Обычное соединение допускается
-ошибки при этом нет — расхождение видно только пересчётом ключей по
+по ключу ко-локации; для остальных соединений применяется `GLOBAL`.
-`hostName()`. Так половина заказов и легла на оба шарда, где
+Само совпадение ключей еще не гарантирует локального выполнения запроса
-`ReplacingMergeTree` через границу шарда дубли не схлопывает (замер — «Что
+через представления — пример есть в [описании `daily_traffic`](dm.md#dmdaily_traffic_v).
 проверено», #137). Лекарство — явное `parallel_distributed_insert_select = 0`
 в `SETTINGS` такой вставки: раскладку делает инициатор, по ключу цели
 (`sql/ods/order_parse.sql`). Капкан ждёт и сборки DDS: они тоже будут читать
 `_dist` и писать в `_dist` с другим ключом.
-Ключи ко-локации названы заранее, потому что на них стоит политика соединений из
+Для дневной пересборки DDS и DM результат сначала записывают
-раздела 6 спеки: обычное соединение разрешено только по ключу ко-локации, всё
+в промежуточную таблицу. Основная таблица в это время остается доступна
-прочее — через `GLOBAL`. Значит `dds.session_dist` и `dds.identity_map_dist`
+для чтения с прежними данными. Например, заказы записываются через
-шардируются по `cityHash64(client_id)`. Объекты DDS с зерном заказа сохраняют
+`dds.order_stage_dist` в `dds.order_stage_rep`, затем ее дневные разделы
-ко-локацию по `cityHash64(order_id)`; ключи остальных частей модели и витрин
+заменяют разделы основной `dds.order_rep`.
 появляются вместе с ними.
-Замена партиций не используется для `ods.order`: версии прошлых дней
+У промежуточной и основной таблиц должны совпадать структура, ключи
-доливаются, а прямое чтение Kafka не задаёт границы полного слепка ([ADR
+партиции и сортировки, первичный ключ и политика хранения. Поэтому
-0010](../adr/0010-order-versions-in-ods.md)). Если партиционная пересборка
+`dds.order_stage_rep` объявлена через `AS dds.order_rep` с совпадающими
-понадобится будущим объектам DDS или DM, партиция-донор должна быть заранее
+ключами. Требования сверены через Context7 с
-разложена по шардам по тому же ключу. Форму донора следует решать вместе с таким
+[документацией ClickHouse](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/statements/alter/partition#replace-partition)
-объектом, а не переносить на ODS заранее.
+для схемы на ClickHouse 26.3. DDL показан в
 Первым такой донор понадобился заказу DDS, и правило на нём видно целиком:
 `dds.order_stage_rep` объявлен через `AS dds.order_rep` и шардируется тем же
 `cityHash64(order_id)`. Совпадение структуры требует сама операция, а совпадение
 ключа — устройство замены: она идёт по локальным таблицам, шард за шардом, и
 строка, попавшая в доноре не на свой шард, при подмене пропала бы с одного шарда
 и задвоилась на другом. Доводы целиком — в
 [`sql/ddl/45-dds-tables.sql`](../../sql/ddl/45-dds-tables.sql).
 Промежуточная таблица должна также распределять строки по тому же ключу,
 здесь — `cityHash64(order_id)`. `REPLACE PARTITION` копирует раздел между
 локальными таблицами каждого шарда и не перераспределяет строки.
 Поэтому уже в промежуточной таблице заказ должен находиться на нужном шарде.
 Перед заменой вставка с `distributed_foreground_insert = 1` дожидается
 доставки данных на шарды.
 В `ods.order` этот способ не применяется: туда добавляют версии заказов
 из слепков, а актуальные строки выбираются при чтении
 ([ADR 0010](../adr/0010-order-versions-in-ods.md)).
 ## Служебные колонки
 Собственные колонки не повторяют имён виртуальных. Виртуальные даёт движок:
@@ -1,35 +1,20 @@
-- DDS: нарезка событий на визиты и сборка дней в таблицу-двойник.
+-- DDS: расчет сессий за дни от first_day до last_day включительно.
 -- Сначала очищаем промежуточную таблицу session_stage_rep, затем записываем
 -- в нее рассчитанные строки через session_stage_dist. Основная session_rep
 -- остается прежней до выполнения session_replace.sql.
 --
-- Двойник очищается целиком в начале, дни собираются одной вставкой на весь
+-- Первое окно помечает событие единицей, если с предыдущего события того же
-- отрезок — по правилу заказа (sql/dds/order_rebuild.sql).
+-- посетителя за тот же день прошло больше 1800 секунд. Второе окно суммирует
 -- эти единицы: получается номер визита для каждого посетителя за день.
 -- PARTITION BY (client_id, event_date) считает каждый модельный день отдельно:
 -- события разных дней не попадут в одну сессию даже при короткой паузе.
 -- Учитываются все типы событий.
 --
-- Нарезка — центральный расчёт слоя, и стоит она на двух окнах подряд.
+-- У первого события lagInFrame возвращает его собственное время: разница
-- Первое спрашивает у каждого события, сколько прошло с предыдущего события
+-- равна нулю, opens_visit = 0, и первый visit_no тоже равен нулю.
-- той же куки в тот же день, и ставит единицу там, где пауза длиннее
+-- Оба окна используют (event_time, event_id), чтобы при равном времени
-- таймаута: это шов между визитами. Второе считает нарастающий итог этих
+-- отметка начала и номер визита относились к одним событиям.
-- единиц — номер визита внутри дня куки. Дальше визит становится обычной
+-- Порог 1800 секунд — правило визита; он не передается параметром.
 -- группировкой.
 --
 -- Границу суток окна не проверяют: она уже в разбиении PARTITION BY
 -- (client_id, event_date), поэтому визит через полночь не склеится и при
 -- короткой паузе. Так правило визита ложится в запрос целиком: одна кука,
 -- один день, паузы не длиннее таймаута (CONTEXT.md, «Визит»).
 --
 -- Первое событие куки за день сравнивается само с собой — третий аргумент
 -- lagInFrame. Паузы у него нет, шов ему не нужен, и номер первого визита
 -- получается нулём: номера различают визиты внутри дня куки, а не считают их
 -- от единицы.
 --
 -- Порядок в окнах полный — метка времени и event_id. Окна считаются двумя
 -- разными сортировками (видно в EXPLAIN PIPELINE), и при равных метках они
 -- вправе разойтись: шов достался бы одной строке, а нарастающий итог другой,
 -- и сессия разъехалась бы надвое.
 --
 -- Тридцать минут написаны числом, а не приехали параметром: это правило
 -- аналитики, а не константа мира. Генератор режет визиты тем же порогом;
 -- разойдись эти два числа — увидит счётная сверка с VisitID
 -- (docs/architecture/dds/session.md, «Сверка с эталоном»).
 ALTER TABLE dds.session_stage_rep ON CLUSTER clickstream_cluster DROP PARTITION ALL;
 INSERT INTO dds.session_stage_dist
@@ -93,8 +78,8 @@ WITH
        FROM seams
    )
 SELECT
-    -- Чекан визита: кука и его начало. Время входит в хеш секундой эпохи,
+    -- Идентификатор зависит от посетителя и начала визита.
-    -- поэтому id держится за содержание сессии, а не за порядок сборки.
+    -- Повторная сборка тех же событий дает тот же session_id.
    cityHash64(client_id, min(event_time)),
    client_id,
    event_date,
@@ -107,8 +92,10 @@ SELECT
    countIf(event_type = 'purchase'),
    argMin(url, event_time),
    argMax(url, event_time),
-    -- Атрибуция и паспорт куки берутся с первого события визита. У паспорта
+    -- UTM, устройство и город берутся по минимальному event_time.
-    -- любое событие дало бы то же: устройство и город у куки постоянны.
+    -- Как и у страниц выше, при равном времени выбор между событиями
    -- не определен: event_id в эти argMin/argMax не входит.
    -- Устройство и город на стенде постоянны для одной куки.
    argMin(utm_source, event_time),
    argMin(utm_medium, event_time),
    argMin(utm_campaign, event_time),
@@ -120,12 +107,7 @@ SELECT
    now64(3, 'UTC')
 FROM numbered
 GROUP BY client_id, event_date, visit_no
-- Капкана parallel_distributed_insert_select здесь нет, и это выигрыш
+-- Источник и цель распределены по cityHash64(client_id): локальная вставка
-- ко-локации: ключ шардирования у источника и цели один — cityHash64 от
+-- сохраняет нужную раскладку, parallel_distributed_insert_select менять
-- куки, — поэтому визит ляжет туда же, где лежали его события, исполнись
+-- не требуется. Перед заменой партиций ждем доставки строк на шарды.
 -- вставка хоть на инициаторе, хоть локально на шардах. Заказу приходится
 -- называть ноль вслух: совпадение ключей у него случайное
 -- (sql/dds/order_rebuild.sql). Здесь выбор сделан обратный и он тоже
 -- осознанный: настройку не называть, чтобы не притворяться, будто её значение
 -- что-то решает.
 SETTINGS distributed_foreground_insert = 1;
@@ -1,11 +1,11 @@
-- DDS: подмена одного дня сессий собранной партицией двойника.
+-- DDS: заменяем раздел session_rep за выбранный день готовым разделом
 -- промежуточной session_stage_rep. Раздел таблицы называется партицией.
 -- ON CLUSTER выполняет замену на локальных таблицах каждого шарда.
 -- На одном шарде раздел меняется целиком; общей транзакции для кластера нет.
 -- Повтор с теми же строками session_stage_rep не добавляет копий в session_rep.
 --
-- Механика и доводы целиком — sql/dds/order_replace.sql: замена идёт по
+-- Дату из session_scope.sql подставляет Jinja: параметр ClickHouse в
-- локальным таблицам, шард за шардом, атомарность пошардовая, день
+-- ALTER ... PARTITION здесь не поддерживается. Поиск дней следующего
-- подставляет Jinja, потому что параметров ALTER … PARTITION не берёт.
+-- запуска не обнаружит неполный день, если часть его строк уже есть в DDS.
 --
 -- Разница одна, и она про отказ. Несобранный день заказа вернуло бы в работу
 -- следующее окно; сессиям возвращать нечем, и упавшая замена оставляет дыру
 -- до тех пор, пока её не найдёт счёт хвоста (sql/dds/session_scope.sql).
 ALTER TABLE dds.session_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
 REPLACE PARTITION '{{ params.day }}' FROM dds.session_stage_rep;
@@ -1,50 +1,31 @@
-- DDS: объём пересборки сессий — какие дни собирает этот запуск.
+-- DDS: дни для сборки сессий, от first_day до last_day включительно.
 -- Без событий ODS строк в ответе нет; NULL в first_day — дней для расчета нет.
 --
-- Ответ — две даты, границы непрерывного отрезка; список дней между ними
+-- position — номер следующего дня для генерации. Последний прожитый день
-- разворачивает даг. Пустой ответ означает пустой источник. Пустой первый
+-- равен min(EventDate) + position - 1. В отличие от max(EventDate), эта
-- день — что собирать нечего: все прожитые дни уже в слое, и прогон честно
+-- граница исключает еще идущий день. Ранние события ODS не удаляются по TTL,
-- пропускает сборку.
+-- поэтому min(EventDate) сохраняет начало модельного календаря.
 --
-- Файл кончается без точки с запятой: почему — sql/dds/order_scope.sql.
+-- До этого запроса даг ждет чтения hits и опустошения очереди ods.event_dist.
 -- Позиция мира сама по себе не подтверждает доставку событий.
 --
-- Правый край — последний прожитый день, и знает его только позиция мира.
+-- Точки с запятой в конце нет: драйвер добавляет FORMAT к этому запросу.
 -- События живой день от прожитого не отличают: и посреди дня D, и сразу после
 -- его конца max(EventDate) = D. А разница несущая — визит, начатый в 23:50,
 -- посреди дня ещё идёт, и собранная сессия оказалась бы обрезанной навсегда:
 -- пересобирать замёрзший день слой не станет
 -- (docs/architecture/dds/session.md, «Движок и наполнение»).
 --
 -- Позиция — номер первого несыгранного дня, счётчик прожитого. Своей копии
 -- начала оси стенд из-за неё не заводит: начало он спрашивает у данных, и
 -- дата дня N в них — константа, начало оси плюс N. Держится якорь на том, что
 -- ранние дни из ods.event не исчезают: срок жизни назначен сырым данным и таблицам
 -- ошибок, самому событию — нет (sql/ddl/20-ods-tables.sql).
 --
 -- За «доехал» позиция не отвечает — только за «прожит». Перед расчётом объёма
 -- первый шаг дага дожидается хвоста потока и очереди доставки: иначе
 -- недожеванный хвост заморозил бы недособранный день
 -- (docs/architecture/etl.md, «Готовность источника»).
 WITH
    (SELECT min(EventDate) FROM ods.event_dist) AS first_source_day,
    first_source_day + ({position:UInt16} - 1) AS last_lived_day,
-    -- Хвост считается от первой дыры, а не от последнего собранного дня:
+    -- Ищем первую дату событий ODS, за которую еще нет сессий DDS.
-    -- замены партиций падают порознь, и счёт по максимуму собранного дня
+    -- Поиск после max(session_date) пропустил бы более раннюю потерянную дату.
-    -- дыру позади себя не заметил бы (доводы целиком — sql/dds/order_scope.sql).
+    -- Если за день есть хотя бы одна сессия, он уже не считается пропущенным.
-    -- У сессий это единственный способ дыру найти: дышащего окна, которое
+    -- GLOBAL берет даты сессий со всех шардов.
-    -- пересобрало бы день заодно, здесь нет.
+    -- minOrNull возвращает NULL, если пропусков нет.
    --
    -- GLOBAL обязателен: обе таблицы распределённые, и обычный NOT IN сверял
    -- бы дни источника с локальной частью слоя на каждом шарде.
    -- minOrNull отличает «дыр нет» от даты по умолчанию.
    (
        SELECT minOrNull(day)
        FROM (SELECT DISTINCT EventDate AS day FROM ods.event_dist)
        WHERE day GLOBAL NOT IN (SELECT session_date FROM dds.session_dist)
    ) AS first_missing_day
 SELECT
-    -- Живой день в слое отсутствует всегда, и работой это не считается:
+    -- Отсутствующий день попадет в сборку только после его завершения.
    -- дырой он станет, только когда мир его проживёт.
    if(first_missing_day <= last_lived_day, first_missing_day, NULL) AS first_day,
    last_lived_day AS last_day
-- FINAL не нужен: повтор доставки не двигает ни край оси, ни набор дней.
+-- FINAL не нужен: повтор доставки не меняет начало календаря и набор дат.
 WHERE (SELECT count() FROM ods.event_dist) > 0
@@ -1,7 +1,10 @@
-- DM: сборка выручки в донор перед заменой дневных партиций.
+-- DM: расчет выручки за дни от first_day до last_day включительно.
-- DROP PARTITION ALL очищает локальные таблицы на каждом узле; причина не
+-- DROP PARTITION ALL очищает промежуточную revenue_daily_stage_rep.
-- применять TRUNCATE разобрана в соседнем sql/dds/order_rebuild.sql.
+-- Затем INSERT записывает по одной строке итогов на день и категорию товара.
-
+-- Основная revenue_daily_rep остается прежней до revenue_daily_replace.sql.
 -- В расчет входят только оплаченные заказы. ARRAY JOIN превращает артикул,
 -- количество и цену с одним индексом в массивах в одну строку позиции заказа.
 -- Причина выбора DROP вместо TRUNCATE — в sql/dds/order_rebuild.sql.
 ALTER TABLE dm.revenue_daily_stage_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
 DROP PARTITION ALL;
@@ -22,8 +25,8 @@ SELECT
    orders,
    units,
    CAST(revenue, 'Decimal(18, 2)'),
-    -- Обычное деление Decimal усекает доли копейки вместо округления;
+    -- Делим с шестью знаками после запятой, затем округляем до копеек.
-    -- запас масштаба сохраняет их до денежного результата.
+    -- Так дробная часть сохраняется до округления среднего чека.
    CAST(
        round(divideDecimal(revenue, toDecimal128(orders, 0), 6), 2),
        'Decimal(18, 2)'
@@ -49,7 +52,8 @@ FROM
        report_date,
        product_category
 )
-- Источник лежит по заказу, цель — по категории. Ноль заставляет инициатор
+-- Источник распределен по заказу, цель — по категории. Значение 0 оставляет
-- слить частичные агрегаты и разложить готовые строки по ключу цели.
+-- итоговую агрегацию и распределение по ключу цели на ноде, принявшей запрос.
 -- distributed_foreground_insert = 1 ждет доставки строк перед заменой.
 SETTINGS distributed_foreground_insert = 1,
    parallel_distributed_insert_select = 0;
@@ -1,8 +1,9 @@
-- DM: подмена одного дня выручки готовой партицией донора.
+-- DM: заменяем раздел revenue_daily_rep за выбранный день готовым разделом
--
+-- промежуточной revenue_daily_stage_rep. Раздел таблицы называется партицией.
-- День приходит из результата revenue_daily_scope.sql, а не от пользователя.
+-- Дату из revenue_daily_scope.sql подставляет Jinja: параметр ClickHouse
-- Jinja нужна потому, что ClickHouse не подставляет параметр в PARTITION.
+-- в ALTER ... PARTITION здесь не поддерживается.
-- Замена идет на локальной таблице ON CLUSTER: граница атомарности и повтор
+-- ON CLUSTER выполняет замену на локальных таблицах каждого шарда.
-- разобраны на таком же шаге в sql/dds/order_replace.sql.
+-- На одном шарде раздел меняется целиком; общей транзакции для кластера нет.
 -- Повтор с теми же строками промежуточной таблицы не добавляет копий в основной.
 ALTER TABLE dm.revenue_daily_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
 REPLACE PARTITION '{{ params.day }}' FROM dm.revenue_daily_stage_rep;
@@ -1,14 +1,11 @@
-- DM: объем пересборки выручки.
+-- DM: диапазон пересборки выручки, first_day и last_day включительно.
 -- Последний слепок ODS задает даты оформления заказов, которые еще могут
 -- измениться. Саму выручку считаем по DDS; ODS нужен только для выбора дат.
 -- Левая граница расширяется до первого дня с оплаченными заказами DDS,
 -- которого нет в витрине. Так первый запуск охватывает историю выручки.
 -- По наличию даты нельзя обнаружить частично заполненный день.
 --
-- Последний слепок ODS называет дни, состояние которых источник еще может
+-- Точки с запятой в конце нет: драйвер добавляет FORMAT к этому запросу.
 -- изменить. Сам агрегат читает только DDS; ODS здесь нужен лишь для границ.
 -- Первый запуск и повтор после частичного отказа расширяют левую границу до
 -- первого дня оплаченных заказов, которого еще нет в витрине.
 -- Почему хвост начинается с первого пропуска и чем за это платит ODS,
 -- разобрано в sql/dds/order_scope.sql.
 --
 -- Файл кончается без точки с запятой: даг читает его одним запросом и ждет
 -- одну строку с границами.
 WITH
    (SELECT max(snapshot_date) FROM ods.order_dist) AS last_snapshot,
    (
@@ -24,8 +21,7 @@ WITH
    (
        SELECT minOrNull(report_date)
        FROM (SELECT DISTINCT order_date AS report_date FROM dds.order_v WHERE status = 'paid')
-        -- Правая сторона тоже распределенная: GLOBAL собирает множество дней
+        -- GLOBAL собирает список дней витрины со всех шардов.
        -- на инициаторе и не превращает запрос в запрещенное двойное чтение.
        WHERE report_date GLOBAL NOT IN (
            SELECT report_date FROM dm.revenue_daily_dist
        )
@@ -33,7 +29,7 @@ WITH
 SELECT
    least(window_start, coalesce(first_missing_day, window_start)) AS first_day,
    window_end AS last_day
-- Без ODS неизвестно окно. Без готового DDS донор останется пустым, а замена
+-- Для выбора диапазона нужны заказы в ODS, для расчета — в DDS.
-- сотрет уже собранные дни выручки. Поэтому для прогона нужны оба источника.
+-- Эта проверка наличия строк не подтверждает полноту источников.
 WHERE (SELECT count() FROM dds.order_v) > 0
    AND (SELECT count() FROM ods.order_dist) > 0
Author	SHA1	Message	Date
ddadmin	086007fbd4	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	2026-09-13 15:16:26 -04:00
ddadmin	5f317ba8d2	docs(warehouse): упрощены объяснения витрин, сессий и пересчета Зачем: читателю ступеней 1–4 нужно проследить выбор дней, расчет строки и публикацию результата без расшифровки метафор. Что: согласованы справочники DM, сессий, ETL и два раздела хранилища с комментариями шести SQL-примеров. Уточнены ограничения повторного запуска и выбора атрибутов при равном времени событий. Проверка: make lint, git diff --check, локальные Markdown-ссылки и якоря. SQL без комментариев совпадает; AST Python без строк документации совпадает. Исторические разделы и материалы вне границ задачи сохранены. Refs: #249	2026-09-13 14:33:39 -04:00
ddmitry	84dc718f62	docs(context): влита редактура словаря (#252 )	2026-09-13 21:00:12 +03:00
ddadmin	5a3e3f92d9	docs(context): упрощен словарь понятий для начинающего Зачем: понимать термины стенда без изучения устройства генератора. Что: понятия сгруппированы по учебным темам, определения упрощены; уточнены идентификаторы, модельное время и повторный запуск стенда. Проверка: сохранены все 43 прежних термина; проверены 11 входящих и 6 внутренних ссылок, якорь «Язык» и git diff --check.	2026-09-13 13:59:37 -04:00