# Какая позиция объясняет разницу в сумме

Вы сравните товары в событии покупки и заказе магазина, чтобы найти причину
разницы в суммах. При разборе вложенных данных понадобится сохранить точность
цен до копейки.

Факультатив доступен после ступени 1. В DBeaver используйте пользователя
`analyst` из [инструкции подключения](../../../README.md#подключиться-из-dbeaver).
Дождитесь завершения `etl_pipeline`; оставьте `world_live` на паузе и
дождитесь уже начатых прогонов.

## Выбор заказа

Суммы покупки в трекере и заказа в магазине различаются. Разберите их позиции
и проверьте отдельно точность своего запроса и различия между событием и заказом.

В `dm.purchase_vs_orders_v` выберите один заказ с
`mismatch_class = 'amount_delta'`. Возьмите закрытый день: `order_day`
не позднее `max(snapshot_date) - 6` из `ods.order_v`. Сохраните `order_id`,
`order_day`, `declared_revenue` и `items_total`.

Найдите этот заказ в `dds.order_v`. Сопоставьте `items_total`, `discount`,
`delivery` и `total`. Запишите равенство, связывающее эти четыре значения,
и проверьте его на заказе. С какой суммой магазина следует сравнивать
`declared_revenue`, если мы ищем расхождение именно в составе корзины?
Проверьте свой выбор после разбора позиций.

## Товарные позиции события и заказа

Найдите событие покупки в `ods.event_v`: `purchaseID[1]` совпадает с номером
заказа, `EventDate` — с выбранным днем, `EventType = 'purchase'`.
Откройте поле `ecommerce`. Внутри JSON массив `purchase.products` содержит
товары из события покупки с полями `id`, `price` и `quantity`.

Разверните этот массив в строки и получите артикул, точную цену, количество
и стоимость каждой позиции. Для разбора пригодятся `JSONExtractArrayRaw`
и `JSONExtract`, для разворачивания массива — `ARRAY JOIN`.
Деньги извлекайте как `Decimal` с двумя знаками после запятой.

С другой стороны используйте массивы `item_sku`, `item_price` и
`item_quantity` заказа в `dds.order_v`. Элементы с одним индексом относятся
к одной позиции; при разворачивании сохраняйте эту связь.

Сопоставьте позиции по артикулу так, чтобы остались видны товары,
присутствующие только с одной стороны. Для каждой позиции сравните наличие,
цену и количество. Что различается и сколько это добавляет к расхождению
сумм?
Сохраните запрос сверки для выбранных даты и номера заказа; в результате
оставьте артикул, значения с обеих сторон и разность стоимостей позиций.

## Проверка сумм

Подтвердите три равенства:

- сумма стоимостей клиентских позиций равна `declared_revenue`;
- сумма стоимостей позиций магазина равна `items_total`;
- сумма расхождений по позициям равна
  `declared_revenue - items_total`.

Затем сравните точные цены из JSON с готовым массивом `productPrice`
события. Пересчитайте стоимость клиентской корзины по этому массиву:
сойдется ли она с `declared_revenue` до копейки? Найдите цены, на которых
результаты различаются, и сверьте наблюдение с
[форматом выгрузки](../../formats/clickstream-event.md). Если все цены
выбранной корзины целые, возьмите еще один заказ с расхождением и дробной ценой.

Какие строки подтверждают найденное расхождение? Есть ли в источниках
сведения о том, почему оно возникло? Отделите наблюдения от предположений.

## Поля для точного расчета

Укажите рядом с запросом, откуда брать цену, каким типом ее читать и по какому
ключу сопоставлять позиции. Подтвердите выбор результатами обеих сверок:
суммы разобранных позиций с суммой своего источника и позиций двух источников
между собой. Какой результат укажет на ошибку вашего разбора, а какой
потребует искать причину выше — в данных, которые получил запрос?

## Результат работы

- [ ] сохранен запрос сверки позиций, не теряющий товары без пары;
- [ ] все три равенства сходятся до копейки;
- [ ] найден пример потери точности в готовом массиве цен;
- [ ] выбор полей, типа денег и ключа сопоставления подтвержден расчетами;
- [ ] расхождение источников сверки отделено от ошибки своего разбора и различия
      между стоимостью корзины и итогом со скидкой и доставкой.