# Учебные задания
Программа состоит из двух частей: основная включает семь ступеней, которые вы
проходите по порядку, а факультативы выбираете по желанию. Причины такого
порядка и формы заданий описаны в [программе учебных лаб](../specs/2026-09-01-labs-program.md#2-устройство-программы-основная-программа-и-факультативы).
## Основная программа
| Ступень | Задание | Чему учит |
|---|---|---|
| 1 | Пять витрин слоя DM | построить результат для потребителя хранилища; уроки каждой витрины — в таблице ниже |
| 2 | [Свой график в Superset](2-1-superset-chart.md) | превратить свой результат из хранилища в отчет в BI |
| 3 | [Нарежьте сессии сами](3-1-sessions-by-hand.md) | сверить число сессий в своей нарезке с эталоном и найти события, из-за которых оно расходится |
| 4 | [Перепишите нарезку стенда](4-1-session-pipeline.md) | переписать расчет сессий в готовом конвейере и проверить по исходным событиям |
| 5 | [Научите проверки замечать ошибки в заказах](5-1-order-checks.md)
[Перепишите разбор заказов в ODS](5-2-order-parsing.md)
[Перепишите сборку заказов в DDS](5-3-order-pipeline.md) | написать проверки качества до рискованного изменения, затем переписать разбор и сборку заказов |
| 6 | [Разберите сырые события рядом со стендом](6-1-event-parsing.md) | изучить разбор потока отдельно от живого приема и сверить его со стендовым результатом |
| 7 | [Мониторинг: куда смотреть](7-1-monitoring.md) | выбрать, куда и на что смотреть в живой системе |
## Ступень 1: пять витрин слоя DM
Слой DM в стенде построен наполовину: витрины трех сюжетов дашборда и контроль
качества уже построены, остальные пять витрин строите вы. Каждая из них —
самостоятельное задание: в нем есть состав витрины, зерно, источники и способ
проверки.
| № | Результат | Чему учит |
|---|---|---|
| 1 | [`events_enriched_v`](1-1-events-enriched.md) | подготовить удобный для анализа набор полей, сохранив одну строку на событие |
| 2 | [`top_pages_daily`](1-2-top-pages-daily.md) | создавать материализованную витрину с дневной пересборкой в конвейере |
| 3 | [`session_overview`](1-3-session-overview.md) | хранить слагаемые для расчета средних и долей |
| 4 | [`dq_errors_daily`](1-4-dq-errors-daily.md) | считать брак по дню загрузки и хранить итоги дольше источника |
| 5 | [`utm_effectiveness`](1-5-utm-effectiveness.md) | читать `declared_` как предупреждение о сумме со слов клиента |
Общее устройство слоя — [справочник DM](../architecture/dm.md). Он отвечает на
вопросы «почему так», задание отвечает на вопрос «что сделать».
## Как принято на ступени 1
**Читать — через `_v`.** Физические `_rep` и `_dist` служат загрузке и
обслуживанию, а публичный договор DDS — `dds.event_v` или `dds.session_v` —
остается прежним даже при изменении физических объектов. Чтение DDS
напрямую делает задания независимыми: соседняя витрина может быть еще не
построена.
Исключение — задание 4: у таблиц брака публичного договора нет.
**Писать — в `_dist`.** Так строки распределяются по ключу шардирования. При
записи в локальную таблицу распределение зависит от узла, выполнившего
запрос, и при следующем запуске может измениться. Подробности — раздел
«Раскладка по шардам» [справочника хранилища](../architecture/storage.md).
**Форма — по зерну.** На стенде агрегат с новым зерном принято хранить
готовым: потребитель читает его много раз без повторного расчета по
источнику. Создайте `dm.<имя>_rep` / `_dist`, донор `dm.<имя>_stage_rep` /
`_stage_dist` и публичное `dm.<имя>_v` с явным списком колонок. При прежнем
зерне достаточно представления: таблица дублировала бы данные. Доводы —
раздел «Таблица или представление» [справочника
DM](../architecture/dm.md).
**Ключ шардирования — ваше решение.** Объясните, почему выбранный ключ не
дает существенного перекоса и почему более сложный ничего не добавит.
Объявите донор через `AS <цель>_rep` с ключом цели: иначе замена партиции
потеряет строку на одном шарде и удвоит на другом. Детали — раздел
«Раскладка по шардам» [справочника хранилища](../architecture/storage.md).
Пример обоснования — `dm.revenue_daily_dist` в
[`sql/ddl/55-dm-tables.sql`](../../sql/ddl/55-dm-tables.sql).
**Где лежит код.** DDL заданий — в `sql/ddl/70-labs.sql`.
При создании мира он применяется после стендовых файлов.
В уже работающем стенде сохранение файла и повторный `make up` новый DDL
не применят — выполните его сами, как описано ниже. В
`sql/dm/<витрина>_scope.sql` определяются дни прогона, в `_rebuild.sql` они
собираются в донор, в `_replace.sql` заменяется партиция. Задачу сборки
добавьте в [`dags/dm_transform.py`](../../dags/dm_transform.py): без нее
конвейер не обновит витрину. Представлению достаточно `CREATE VIEW`.
**Образец — витрина `revenue_daily`.** У нее есть пять объектов, донор,
сборка, замена дневных партиций и задача в конвейере. Используйте ее как
образец всего порядка пересборки. Состав колонок берите из своего ТЗ, иначе
получите показатели другой витрины.
## Как применить свой DDL
В DBeaver создайте подключение по [инструкции в README](../../README.md#подключиться-из-dbeaver),
но укажите пользователя `etl` и пароль из `CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD` в `.env`.
Пользователь `analyst` из той инструкции предназначен для чтения;
у `etl` есть права создавать таблицы и представления в `dm`.
Создайте файл `sql/ddl/70-labs.sql` и сохраняйте в нем DDL своих витрин.
Откройте его в SQL-редакторе этого подключения и выполните DDL текущего
задания. Создавайте объекты с
`ON CLUSTER clickstream_cluster`, чтобы они появились на обеих нодах;
образец для представления — [`sql/ddl/60-dm-views.sql`](../../sql/ddl/60-dm-views.sql).
Сохраненный файл позволит воссоздать ваши объекты при пересборке мира.
## Самопроверка ступени 1
Даг `homework_check` запускается руками, расписания у него нет. Задача
витрины красная, пока витрины нет или счет не сходится, и зеленая, когда
собрано верно. В сводку качества конвейера `dm.dq_summary` он не пишет: это
инструмент лабы, а не история качества стенда.
Для каждой витрины проверка независимо рассчитывает ожидаемый результат
прямо по ее источнику. У четырех заданий источник
эталона тот же, что у витрины, `dds.session_v` или `dds.event_v`; у задания
4 это таблицы брака ODS, потому что в DDS нет сущности брака. Обе стороны
соединяются по деловому ключу через `FULL OUTER JOIN`, и считается число
строк, где стороны разошлись или одной стороны нет. Ноль — зеленый. Полное
соединение сохраняет ключи обеих сторон: при внутреннем пропавший день или
ключ не попал бы в результат, и потеря осталась бы незамеченной.
Раздел «Как проверить себя» каждого задания по витрине называет деловой ключ и
сравниваемые величины. Тот же прием в стендовом исполнении — [даг
`dq_check`](../../dags/dq_check.py) и запросы в [`sql/dq/`](../../sql/dq).
Запросы проверок лежат в `sql/dq/`. Откройте их после собственного решения:
они заново рассчитывают показатели витрины, поэтому содержат ответ на
существенную часть задания. Сравните свой способ расчета с готовым.
## Факультативы
Эти задания вы берете по желанию. Полный список сюжетов — в разделе
[«Факультативы — пять разделов»](../specs/2026-09-01-labs-program.md#4-факультативы--пять-разделов)
программы.
### Почему выручка не сходится
Открывается после ступени 1. Четыре расследования:
- [Куда пропали покупки](optional/missing-purchases.md): найти заказы без
события в трекере и объяснить разрыв воронки.
- [Почему повтор покупки завышает выручку](optional/duplicate-purchases.md):
посчитать деньги по номеру заказа и объяснить вклад повторов.
- [Какая позиция объясняет разницу в сумме](optional/order-amount-difference.md):
сопоставить корзины и найти причину расхождения до копейки.
- [Почему вчерашняя выручка меняется сегодня](optional/revenue-over-time.md):
проследить опоздания и отмены, затем определить момент закрытия дня.
Первые три работы используют готовые данные. Четвертая продвигает мир через
Airflow; для нее вы сохраняете состояния заказов после каждого модельного дня.
### Тонкий анализ данных
Открывается после ступени 1. Знание о пользователе на дату и обогащение
отчета своим словарем.
### Superset и BI
Открывается после ступени 2. Два самостоятельных задания:
- [Свой дашборд в Superset](optional/superset-dashboard.md): собрать отчет
из своих витрин и подтвердить выводы запросами.
- [В DBeaver работает, в Superset нет](optional/superset-missing-object.md):
выяснить, почему клиенты по-разному видят один объект хранилища.
### Инженерия стенда
Открывается после ступени 1. Прием и хранение данных, раскладка по шардам,
повторная обработка дня и обновление витрин.
### Что делать, когда стенд сломался
Открывается после ступени 7. Поломки стенда и инструкции по восстановлению
по итогам расследований; весь раздел — повышенная сложность.
## Уборка
После опытов удаляйте свои временные объекты. Если удалили учебную витрину,
ее задача в `homework_check` должна снова завершиться ошибкой: отсутствие
витрины тоже проверяется. Подробнее — в
[справочнике проверок](../architecture/testing.md).