Чистка

dwh-modeling-basics.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 # Структура хранилища данных (для студентов SQL/Postgres)
 
 > **Цель**: объяснить, как раскладывать данные в аналитической БД и почему именно так принято. Рус/Eng термины приводятся вместе (например, «витрина (Data Mart)»).
+Статья для учениковп про то, чтобы понимать модели и уметь пользоваться моделированнаыми хранилищами, знать их структуру. У нее нет цели научить проектировать хранилища. Цель - научить понимать структуру и ее смысл
 
 ---
 
@@ -265,25 +266,7 @@ gantt
 
 ---
 
-## 7. Выбор подхода: дерево решений (эскиз)
-
-```mermaid
-graph TD
-  Q0{Сколько источников?} -->|1–2| Q1{Требуется глубокая история?}
-  Q0 -->|3+| Q2{Схемы часто меняются?}
-  Q1 -->|нет| STAR[DM: Звезда/Снежинка]
-  Q1 -->|да| Q1a{Высокая BI‑нагрузка?}
-  Q1a -->|да| STAR2[DM: Звезда/Снежинка]
-  Q1a -->|нет| NF3[DDS: 3NF + DM при необходимости]
-  Q2 -->|да| DV[ DDS: Data Vault → DM: Звезда ]
-  Q2 -->|нет| MIX[ DDS: 3NF или упрощённый конформный слой → DM: Звезда ]
-```
-
-**TODO**: превратить в 6–8 вопросов с текстовыми пояснениями.
-
----
-
-## 8. Эволюция схемы и эксплуатационные практики
+## 7. Эволюция схемы и эксплуатационные практики
 
 * Совместимость назад/вперёд, view‑based миграции.
 * Идемпотентные пайплайны, дедупликация, инкрементальные загрузки (CDC).
@@ -293,25 +276,6 @@ graph TD
 **TODO**: чек-лист из 8–10 пунктов.
 
 ---
-
-## 9. MVP учебного проекта (рецепт)
-
-1. STG: положить сырые данные из 2–3 источников.
-2. ODS: очистка и выравнивание типов.
-3. DDS: либо упрощённая интеграция (конформные справочники), либо Raw Vault.
-4. DM: одна звезда `fact_orders` + 3–4 измерения.
-5. Простой отчёт/дашборд и верификация цифр.
-6. Мини‑тесты качества данных.
-
-**Эскиз «дорожной карты»**:
-
-```mermaid
-graph LR
-  S[STG готов] --> O[ODS готов] --> D[DDS готов] --> M[DM готов] --> R[Отчёт готов]
-```
-
----
-
 ## 10. Заключение
 
 **Заглушки**: повторить ключевые тезисы, дать ссылки на дополнительные темы: CDC, оркестрация, тестирование данных, наблюдаемость.