ddadmin
453a1d6ddf
Зачем: начинающим ученикам трудно читать главы без пояснений терминов и ожидаемого результата примеров. Что: уточнены заголовки и объяснения в пяти главах и вводной, добавлена сверка графика с SQL, обновлены ссылки из заданий и документации генератора. Проверка: SQL и команды сохранены, локальные ссылки проверены; git diff --check пройден. Ревью смысла Sol 6.1 high замечаний не выявило, новые пояснения дополнительно сверены с кодом и настройками.
176 lines
11 KiB
Markdown
176 lines
11 KiB
Markdown
# Хранилище и его слои
|
||
|
||
В Kafka поступают события сайта, или кликстрим, и заказы магазина.
|
||
Для событий выделен топик `hits`, для заказов — `orders`.
|
||
Из Kafka данные проходят четыре слоя хранилища. В STG сообщения сохраняются
|
||
как есть, в ODS разбираются по полям, в DDS из них собираются события,
|
||
заказы и сессии, а в DM — витрины для отчетов.
|
||
|
||
```mermaid
|
||
flowchart LR
|
||
Kafka --> STG --> ODS --> DDS --> DM
|
||
```
|
||
|
||
## Имена таблиц и представлений
|
||
|
||
Для обычного чтения выбирайте представления с суффиксом `_v`. Они позволяют
|
||
менять устройство таблиц, сохраняя привычные запросы к данным.
|
||
Суффиксы `_rep`, `_dist`, `_kafka` и `_mv` относятся к внутреннему устройству
|
||
хранилища. Эти объекты нужны для загрузки, обслуживания и диагностики.
|
||
У словаря товаров `dic.products` суффикса нет.
|
||
Подробный разбор имен есть в [справочнике
|
||
хранилища](../architecture/storage.md#имена-объектов).
|
||
|
||
## STG: исходные сообщения
|
||
|
||
STG — сырой слой. Он сохраняет сообщение целой строкой, без разбора. Вместе
|
||
с ним записываются сведения о доставке: топик, партиция, смещение и время
|
||
приема. Содержимое сообщения сохраняется в STG, даже если в нем есть ошибки.
|
||
|
||
Сырые сообщения хранятся трое суток реального времени. В течение этого срока
|
||
их можно использовать для поиска ошибок и повторной обработки. Затем они
|
||
удаляются по правилу из [справочника
|
||
хранилища](../architecture/storage.md#срок-жизни-сырых-данных).
|
||
|
||
## ODS: разбор сообщений
|
||
|
||
В ODS содержимое сообщения разбирается на колонки с нужными типами данных:
|
||
датами, числами, строками. Колонки сохраняют имена из источника. Например,
|
||
в таблице событий есть `WatchID`, `ClientID` и `EventDate`.
|
||
|
||
Испорченное сообщение не останавливает загрузку. Оно попадает в таблицу
|
||
`*_errors` вместе с исходной строкой и классом ошибки. Правильно записанные
|
||
сообщения обрабатываются дальше.
|
||
|
||
## DDS: события, заказы и сессии
|
||
|
||
DDS — детальный слой: в нем данные подготовлены для анализа событий,
|
||
заказов и сессий. Здесь же хранится карта идентичностей — таблица связей
|
||
между идентификатором посетителя `ClientID` и пользователем магазина
|
||
из заказа. `ClientID` хранится в cookie браузера: по нему можно узнать
|
||
браузер посетителя, но не всегда самого человека.
|
||
|
||
В стенде визитом, или сессией, считают подряд идущие события одного
|
||
`ClientID` без пауз дольше 30 минут. Визит не пересекает границу модельных суток.
|
||
Модельные сутки — день в календаре учебного магазина. Этот календарь
|
||
не зависит от текущей даты на вашем компьютере.
|
||
|
||
Источник передает готовый идентификатор визита `VisitID` по образцу
|
||
Яндекс Метрики. В учебном хранилище сессии рассчитываются заново по времени
|
||
событий; каждой присваивается `session_id`. Поле `VisitID` остается
|
||
эталоном для проверки. Так в заданиях вы сможете самостоятельно определить
|
||
границы сессий и сравнить их с результатом источника.
|
||
|
||
Готовые сессии читайте через `dds.session_v`. События для самостоятельного
|
||
расчета доступны в `dds.event_v`: в этом представлении `VisitID` скрыт.
|
||
|
||
## DM: витрины для отчетов
|
||
|
||
DM — слой витрин. Витрина — готовый набор показателей для отчета или
|
||
дашборда. Здесь уже посчитаны, например, дневная выручка по категориям и
|
||
дневные показатели трафика.
|
||
|
||
К каждой витрине можно обращаться коротким запросом, не повторяя в нем весь
|
||
путь расчета. Состав готовых витрин смотрите в [карте
|
||
таблиц](../architecture/storage.md#карта-таблиц).
|
||
|
||
## Справочники в базе `dic`
|
||
|
||
В базе `dic` хранятся готовые справочные данные. Они загружаются отдельно
|
||
от событий и заказов и могут использоваться в расчетах любого слоя.
|
||
|
||
Каталог товаров `dic.products` — один из таких справочников. Его ключ `sku` —
|
||
артикул товара. По нему можно узнать название, бренд и категорию товара. Как
|
||
устроена зона, смотрите в [разделе о
|
||
справочниках](../architecture/storage.md#справочники).
|
||
|
||
## Связь данных между слоями
|
||
|
||
Идентификаторы позволяют связать данные из разных слоев. При переходе в DDS
|
||
часть колонок переименовывается: например, `WatchID` становится `event_id`.
|
||
В таблице указано, как найти соответствующие колонки и соединить по ним данные.
|
||
|
||
| Колонка | Что означает | Что соединяет |
|
||
|---|---|---|
|
||
| `WatchID` | Идентификатор события | Событие ODS с событием DDS, где колонка называется `event_id` |
|
||
| `ClientID` | Идентификатор посетителя из cookie браузера | События ODS с событиями, сессиями и картой идентичностей DDS; в DDS колонка называется `client_id` |
|
||
| `order_id` | Идентификатор заказа | Заказ ODS с заказом DDS и витриной сверки `dm.purchase_vs_orders_v` |
|
||
| `sku` | Артикул товара в каталоге | Справочник `dic.products` с позициями заказа DDS, где артикулы лежат в `item_sku`; через категорию товара — с витриной выручки DM |
|
||
| `EventDate` | Дата события в [модельном времени](../../CONTEXT.md), указанная счетчиком сайта в [его часовом поясе](../architecture/storage.md#часовые-пояса) | Событие ODS с событием DDS, где колонка называется `event_date`, и дневными расчетами DM |
|
||
|
||
Почему идентификатор посетителя не равнозначен человеку, объясняет
|
||
[словарь понятий](../../CONTEXT.md#язык). Точные имена объектов и полей сверяйте с
|
||
[картой таблиц](../architecture/storage.md#карта-таблиц).
|
||
|
||
## Примеры запросов
|
||
|
||
Подключитесь к ClickHouse по инструкции из разделов [«Адреса и
|
||
пароли»](../../README.md#адреса-и-пароли) и [«Подключиться из
|
||
DBeaver»](../../README.md#подключиться-из-dbeaver). Во всех трех примерах
|
||
`2026-06-01` — первый день работы учебного магазина. В документации он
|
||
обозначается D0; подробнее — в [словаре понятий](../../CONTEXT.md).
|
||
Чтобы посмотреть другой день, замените дату в условии.
|
||
Первый запрос покажет 20 событий за выбранный день:
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT
|
||
WatchID,
|
||
ClientID,
|
||
EventDate,
|
||
EventType,
|
||
URL
|
||
FROM ods.event_v
|
||
WHERE EventDate = '2026-06-01'
|
||
ORDER BY UTCEventTime
|
||
LIMIT 20;
|
||
```
|
||
|
||
Каждая строка здесь — отдельное действие посетителя.
|
||
|
||
Второй запрос покажет 20 сессий того же дня с наибольшим числом событий.
|
||
Сессии рассчитаны по всем событиям дня:
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT
|
||
client_id,
|
||
started_at,
|
||
finished_at,
|
||
events_total,
|
||
pageviews,
|
||
purchases,
|
||
entry_url
|
||
FROM dds.session_v
|
||
WHERE session_date = '2026-06-01'
|
||
ORDER BY events_total DESC
|
||
LIMIT 20;
|
||
```
|
||
|
||
Теперь одна строка представляет целый визит. `events_total` показывает,
|
||
сколько событий в него вошло; начало и конец визита записаны в
|
||
`started_at` и `finished_at`.
|
||
|
||
Третий запрос покажет выручку магазина по категориям за тот же день.
|
||
Эта витрина рассчитана по заказам:
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT
|
||
product_category,
|
||
orders,
|
||
units,
|
||
revenue
|
||
FROM dm.revenue_daily_v
|
||
WHERE report_date = '2026-06-01'
|
||
ORDER BY revenue DESC;
|
||
```
|
||
|
||
Здесь одна строка содержит итоги дня для категории товаров.
|
||
Все три запроса читают представления `_v`.
|
||
|
||
## Следующая глава и справочники
|
||
|
||
Откройте [интерактивную карту](architecture-map.html) из своей копии
|
||
репозитория и проследите путь данных.
|
||
Список объектов, сроки хранения и устройство таблиц — в [справочнике
|
||
хранилища](../architecture/storage.md). Как данные обрабатываются между слоями — в
|
||
следующей главе: [«Генерация и обработка данных в Airflow»](airflow-dags.md).
|