Домашка по моделированию

dwh-modeling/sql/07_ddl_hw_customer_status.sql

@@ -0,0 +1,43 @@
+-- ===============================================
+-- DDL: дополнительные таблицы для домашки
+-- Тема: статусы клиента (SCD2 поверх статуса)
+-- Скрипт можно запускать после 01_ddl_stg-dds.sql
+-- ===============================================
+
+-- 1. STG: сырые события о статусе клиента из CRM
+DROP TABLE IF EXISTS stg.customer_status_raw;
+CREATE TABLE stg.customer_status_raw (
+    customer_id TEXT,
+    status      TEXT,
+    event_ts    TEXT,
+    _load_id    TEXT,
+    _load_ts    TIMESTAMP DEFAULT NOW()
+);
+
+-- 2. ODS: очищенные и типизированные статусы
+DROP TABLE IF EXISTS ods.customer_status;
+CREATE TABLE ods.customer_status (
+    customer_id INT          NOT NULL,
+    status      VARCHAR(20)  NOT NULL,
+    event_ts    TIMESTAMP    NOT NULL,
+    _load_id    TEXT         NOT NULL,
+    _load_ts    TIMESTAMP    NOT NULL
+);
+
+ALTER TABLE ods.customer_status
+    ADD PRIMARY KEY (customer_id, event_ts);
+
+-- 3. DDS: измерение статусов клиента с историей (SCD Type 2)
+DROP TABLE IF EXISTS dds.dim_customer_status;
+CREATE TABLE dds.dim_customer_status (
+    customer_status_sk BIGSERIAL   PRIMARY KEY,
+    customer_bk        INT         NOT NULL,
+    status             VARCHAR(20) NOT NULL,
+    hashdiff           TEXT        NOT NULL,
+    valid_from         TIMESTAMP   NOT NULL,
+    valid_to           TIMESTAMP   NOT NULL,
+    is_current         BOOLEAN     NOT NULL DEFAULT TRUE,
+    created_at         TIMESTAMP   NOT NULL DEFAULT NOW(),
+    updated_at         TIMESTAMP   NOT NULL DEFAULT NOW()
+);
+

dwh-modeling/sql/08_dml_hw_customer_status_template.sql

@@ -0,0 +1,48 @@
+-- ===============================================
+-- DML-шаблон для домашки
+-- Тема: статусы клиента (STG → ODS → DDS SCD2)
+-- Цель: по customer_status_events.csv построить историю статусов
+-- ===============================================
+
+-- Подсказка:
+-- 1) Загрузите CSV в stg.customer_status_raw (через COPY или \copy в psql).
+--    См. пример структуры файла в dwh-modeling/data/customer_status_events.csv
+-- 2) Переложите данные в ods.customer_status с приведением типов.
+--    customer_id → INT, status → VARCHAR(20), event_ts / load_ts → TIMESTAMP.
+-- 3) Постройте из ods.customer_status измерение dds.dim_customer_status в стиле SCD2:
+--    - одна строка на период действия статуса (valid_from / valid_to);
+--    - is_current = TRUE только у актуальной строки для клиента;
+--    - hashdiff можно считать, например, от одного поля status.
+-- 4) При желании добавьте инкрементальную логику (как в 03_demo_increment.sql).
+-- 5) Опционально: соберите витрину dm.mart_customer_status_daily
+--    с количеством клиентов по статусам на каждую дату.
+
+-- Ниже — ЗАГОТОВКИ блоков, которые можно дописать.
+-- Они намеренно оставлены пустыми, чтобы вы написали SQL сами.
+
+-- 1. ODS: очистка и типизация
+-- TRUNCATE ods.customer_status;
+-- INSERT INTO ods.customer_status (...)
+-- SELECT ...
+-- FROM stg.customer_status_raw;
+
+-- 2. DDS: начальная загрузка SCD2
+-- Примерный план:
+--   - рассчитать hashdiff по (status);
+--   - по каждому клиенту отсортировать события по времени;
+--   - построить для каждой строки valid_from и valid_to (LEAD() OVER ...);
+--   - вставить в dds.dim_customer_status.
+
+-- 3. DDS: инкрементальная загрузка (по желанию)
+-- Можно ориентироваться на примеры в 03_demo_increment.sql.
+
+-- 4. DM: витрина статусов клиентов по датам (по желанию)
+-- Пример целевой структуры:
+-- CREATE TABLE dm.mart_customer_status_daily (
+--     date_actual    DATE        NOT NULL,
+--     status         VARCHAR(20) NOT NULL,
+--     customers_cnt  INT         NOT NULL
+-- );
+-- Идея: на каждую дату взять актуальный статус клиента
+-- через JOIN dds.dim_customer_status + dds.dim_date.
+