Исправление неточностей

dwh-modeling/Homework_Customer_Status_DDS_DM.md

@@ -41,7 +41,7 @@ customer_id,status,event_ts,_load_id,load_ts
 - `status` — статус клиента в CRM (`new`, `active`, `vip`, `churned`);
 - `event_ts` — момент, когда статус сменился в CRM;
 - `_load_id` — идентификатор батча загрузки;
-- `load_ts` — момент, когда данные попали в DWH.
+- `load_ts` — момент, когда данные попали в DWH (в таблицах STG/ODS эта колонка будет называться `_load_ts`, но по смыслу это то же самое время загрузки).
 
 Файл содержит несколько клиентов и несколько смен статуса по каждому — этого достаточно, чтобы отработать SCD2.
 
@@ -93,7 +93,7 @@ SELECT * FROM stg.customer_status_raw LIMIT 10;
 - привести:
   - `customer_id` → `INT`,
   - `status` → `VARCHAR(20)` (можно оставить как есть),
-  - `event_ts` и `load_ts` → `TIMESTAMP`;
+  - `event_ts` и `load_ts` → `TIMESTAMP` (в DWH-таблицах эта колонка будет лежать как `_load_ts`);
 - аккуратно обработать возможные пустые значения (если бы они были);
 - заполнить `_load_id` и `_load_ts` в `ods.customer_status`.
 
@@ -129,14 +129,14 @@ ORDER BY customer_id, event_ts;
    - `customer_bk`,
    - `status`,
    - `event_ts` (как «время начала действия статуса»),
-   - `hashdiff` (например, `md5(status)` или `dds.customer_hash(status)` по аналогии с `dim_customer`).
+   - `hashdiff` (например, `md5(status)`; можно вынести расчёт в отдельную функцию по аналогии с `dds.customer_hash` для клиентов).
 
 2. Для каждого клиента отсортируйте события по `event_ts` и с помощью `LEAD()` посчитайте:
 
    - `valid_from` — текущее `event_ts`,
    - `valid_to` — следующее `event_ts - 1 second` (или `9999-12-31`, если следующего нет).
 
-3. Вставьте получившиеся строки в `dds.dim_customer_status`:
+3. Вставьте получившиеся строки в `dds.dim_customer_status`. У актуальной строки для каждого клиента задайте `is_current = TRUE` (например, там, где `valid_to = '9999-12-31'`), у остальных — `FALSE`:
 
 ```sql
 INSERT INTO dds.dim_customer_status (
@@ -238,4 +238,3 @@ ORDER BY date_actual, status;
    - при желании — собрать простую витрину в `dm`.
 
 Если что‑то не получается — можно разбирать решения по шагам вместе с ментором: от простого `SELECT` из STG до полноценного SCD2 в DDS.
-

dwh-modeling/sql/01_ddl_stg-dds.sql

@@ -83,7 +83,7 @@ ALTER TABLE ods.products   ADD PRIMARY KEY (product_id);
 
 -- 4. DDS: интегрированная модель
 
--- dim_date: справочник дат (без первичного ключа — генерируется)
+-- dim_date: справочник дат (ключ — суррогатный date_key)
 CREATE TABLE dds.dim_date (
     date_key     INT PRIMARY KEY,
     date_actual  DATE NOT NULL,
@@ -118,9 +118,9 @@ CREATE TABLE dds.dim_customer (
     updated_at    TIMESTAMP   NOT NULL DEFAULT NOW()
 );
 
--- одна версия на момент времени
+-- одна версия на момент времени (на одну пару BK+valid_from)
 ALTER TABLE dds.dim_customer
-    ADD CONSTRAINT uq_dim_customer_bk_from UNIQUE (customer_bk, valid_from);    -- dim_product: измерение "
+    ADD CONSTRAINT uq_dim_customer_bk_from UNIQUE (customer_bk, valid_from);
 
 -- ускорители
 CREATE INDEX ix_dim_customer_bk_current ON dds.dim_customer (customer_bk) WHERE is_current;

dwh-modeling/sql/02_dml_stg-dds.sql

@@ -128,11 +128,15 @@ SELECT product_id, name
 FROM ods.products;
 
 -- 5. DDS: dim_customer — первичная загрузка SCD2 (full backfill из STG)
---    Здесь мы пересчитываем всю историю клиента из событий в STG.
+--    В ЭТОМ ДЕМО: dim_customer строится напрямую из stg.customers_raw, который играет роль
---    В реальном DWH такую полную перезагрузку делают редко; для инкремента см. 03_demo_increment.sql и SCD.md.
+--    устойчивого event-лога (все события по клиенту в одном месте).
+--    Это удобно для учебной первичной загрузки (full backfill), когда мы один раз
+--    восстанавливаем всю историю клиента.
+--    В РЕАЛЬНОМ DWH: так делают редко. Исторические измерения обычно строят
+--    поверх очищенных и нормализованных слоёв (ODS / PSA / Data Vault).
+--    Для примера инкрементальной заливки SCD2 по снимку из ODS см. 03_demo_increment.sql и SCD.md.
 TRUNCATE dds.dim_customer, dds.fact_sales;
 
-BEGIN;
 WITH src AS (
   SELECT
     s.customer_id::INT                                         AS customer_bk,
@@ -177,7 +181,6 @@ BEGIN;
     now(), now()
 FROM framed
 ORDER BY customer_bk, valid_from;
-COMMIT;
 
 -- 6. DDS: fact_sales — загрузка фактов с учётом SCD
 -- В продакшене — фильтруем по диапазону дат (инкрементально)

dwh-modeling/sql/04_validation.sql

@@ -1,6 +1,6 @@
 -- ===============================================
 -- Проверки качества данных после загрузки STG→ODS→DDS
--- Запускается после 02_dml.sql
+-- Запускается после 02_dml_stg-dds.sql (и, при необходимости, 03_demo_increment.sql)
 -- ===============================================
 
 -- 1. Проверка: dim_customer не пуста
@@ -40,4 +40,3 @@ BEGIN
         FORMAT('ОШИБКА: у клиента 101 только %s версия, ожидается ≥2 (должна быть история)', version_count);
     RAISE NOTICE '✅ SCD Type 2: клиент 101 имеет %s версий — история сохранена', version_count;
 END $$;
-

dwh-modeling/sql/06_dml_dm.sql

@@ -34,7 +34,6 @@ GROUP BY d.date_actual, p.product_name,
 -- 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,
@@ -44,7 +43,7 @@ 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,
+    COUNT(DISTINCT f.sale_id) AS total_orders,  -- считаем строки факта (продажи), не бизнес-заказы
     SUM(f.quantity) AS total_items,
     SUM(f.amount) AS lifetime_value,
     -- Берём email и город из самой свежей версии клиента

dwh-modeling/sql/08_dml_hw_customer_status_template.sql

@@ -8,7 +8,8 @@
 -- 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.
+--    customer_id → INT, status → VARCHAR(20), event_ts / load_ts → TIMESTAMP
+--    (в STG/ODS эта колонка будет жить как _load_ts).
 -- 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;
@@ -45,4 +46,3 @@
 -- );
 -- Идея: на каждую дату взять актуальный статус клиента
 -- через JOIN dds.dim_customer_status + dds.dim_date.
-