Доработки идей

dwh-modeling/sql/04_ddl_dm.sql

@@ -0,0 +1,34 @@
+-- ===============================================
+-- DDL: Data Marts (DM)
+-- Слой "готовых решений" — для BI, отчётов, API
+-- ===============================================
+
+DROP SCHEMA IF EXISTS dm CASCADE;
+CREATE SCHEMA dm;
+
+-- Витрина: ежедневные продажи по товарам и клиентам
+-- Гранулярность: 1 строка = 1 день × 1 товар × 1 сегмент клиента
+CREATE TABLE dm.mart_daily_sales (
+    date_actual      DATE NOT NULL,
+    product_name     VARCHAR(100) NOT NULL,
+    customer_segment VARCHAR(20) NOT NULL,  -- напр. 'Premium', 'Basic'
+    total_qty        INT NOT NULL,
+    total_revenue    NUMERIC(18,2) NOT NULL
+);
+
+-- Витрина: 360°-портрет клиента (lifetime value)
+CREATE TABLE dm.mart_customer_360 (
+    customer_bk      INT NOT NULL,
+    first_order_date DATE,
+    last_order_date  DATE,
+    total_orders     INT NOT NULL,
+    total_items      INT NOT NULL,
+    lifetime_value   NUMERIC(18,2) NOT NULL,
+    last_email       VARCHAR(100),
+    last_city        VARCHAR(50)
+);
+
+-- Индексы для ускорения BI (опционально, но рекомендовано)
+CREATE INDEX ON dm.mart_daily_sales (date_actual);
+CREATE INDEX ON dm.mart_daily_sales (product_name);
+CREATE INDEX ON dm.mart_customer_360 (customer_bk);

dwh-modeling/sql/05_dml_dm.sql

@@ -0,0 +1,68 @@
+-- ===============================================
+-- DML: построение Data Marts из DDS
+-- Идемпотентно: можно пересобирать в любое время
+-- ===============================================
+
+-- 1. Очистка (full refresh — для простоты; в продакшене — incremental)
+TRUNCATE dm.mart_daily_sales, dm.mart_customer_360;
+
+-- 2. mart_daily_sales: агрегация по дням
+-- Используем актуальные версии измерений (is_current = true)
+-- Для кого: Маркетолог, продакт-аналитик
+-- Пример использования: «Как менялись продажи Phone в сегменте Premium по дням?»
+INSERT INTO dm.mart_daily_sales (
+    date_actual, product_name, customer_segment, total_qty, total_revenue
+)
+SELECT
+    d.date_actual,
+    p.product_name,
+    -- Простая сегментация по выручке за заказ
+    CASE 
+        WHEN f.amount >= 200 THEN 'Premium'
+        ELSE 'Basic'
+    END AS customer_segment,
+    SUM(f.quantity) AS total_qty,
+    SUM(f.amount) AS total_revenue
+FROM dds.fact_sales f
+JOIN dds.dim_date d ON f.date_key = d.date_key
+JOIN dds.dim_product p ON f.product_sk = p.product_sk
+JOIN dds.dim_customer c ON f.customer_sk = c.customer_sk AND c.is_current
+GROUP BY d.date_actual, p.product_name, 
+         CASE WHEN f.amount >= 200 THEN 'Premium' ELSE 'Basic' END;
+
+-- 3. mart_customer_360: lifetime-портрет
+-- Здесь — НЕ используем is_current! Нам нужна вся история для расчёта LTV
+-- Для кого: CRM-менеджер, retention-спец
+-- Пример использования: «Найти клиентов с LTV > 250 ₽ и email из Москвы для email-рассылки»
+«Найти клиентов с LTV > 250 ₽ и email из Москвы для email-рассылки»
+INSERT INTO dm.mart_customer_360 (
+    customer_bk, first_order_date, last_order_date,
+    total_orders, total_items, lifetime_value,
+    last_email, last_city
+)
+SELECT
+    c.customer_bk,
+    MIN(d.date_actual) AS first_order_date,
+    MAX(d.date_actual) AS last_order_date,
+    COUNT(DISTINCT f.sale_id) AS total_orders,
+    SUM(f.quantity) AS total_items,
+    SUM(f.amount) AS lifetime_value,
+    -- Берём email и город из самой свежей версии клиента
+    (SELECT email FROM dds.dim_customer c2 
+     WHERE c2.customer_bk = c.customer_bk 
+     ORDER BY c2.valid_from DESC 
+     LIMIT 1) AS last_email,
+    (SELECT city FROM dds.dim_customer c2 
+     WHERE c2.customer_bk = c.customer_bk 
+     ORDER BY c2.valid_from DESC 
+     LIMIT 1) AS last_city
+FROM dds.fact_sales f
+JOIN dds.dim_date d ON f.date_key = d.date_key
+JOIN dds.dim_customer c ON f.customer_sk = c.customer_sk
+-- ⚠️ Важно: здесь НЕ фильтруем по is_current — нужна вся история!
+GROUP BY c.customer_bk;
+
+-- 4. Дополнительно: материализованное представление (альтернатива таблице)
+-- В PG 12+ можно использовать MATERIALIZED VIEW — обновляется по команде REFRESH
+-- CREATE MATERIALIZED VIEW dm.mv_monthly_sales AS
+-- SELECT ... (аналогично)