ddadminandClaude Opus 4.6
45f8f74378
- Зачем: - убрать путаницу, дублирование и неточности в демо-скриптах и домашке - Что: - CSV: заголовок load_ts → _load_ts во всех файлах (совпадает с именем в таблицах) - домашка: убраны оговорки о расхождении load_ts/_load_ts, добавлена ссылка на эталонное решение - 09_dml_hw_customer_status_solution.sql: эталонное решение скопировано из ветки solution/hw_customer_status в основную - 02_dml: добавлена карта загрузки в шапку (что откуда строится) - 05_ddl_dm + 06_dml_dm: total_orders → total_line_items (название точнее отражает содержимое) - Проверка: - визуальная проверка diff, скрипты не запускались (демо-стенд не поднят) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
60 lines
2.6 KiB
SQL
60 lines
2.6 KiB
SQL
-- ===============================================
|
|
-- 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: продажи по датам и товарам
|
|
-- Одна строка = дата × товар × простой сегмент заказа
|
|
INSERT INTO dm.mart_daily_sales (
|
|
date_actual, product_name, customer_segment, total_qty, total_revenue
|
|
)
|
|
SELECT
|
|
d.date_actual,
|
|
p.product_name,
|
|
-- Делим заказы на Premium / Basic по сумме
|
|
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 -- факт уже ссылается на нужную версию клиента
|
|
GROUP BY d.date_actual, p.product_name,
|
|
CASE WHEN f.amount >= 200 THEN 'Premium' ELSE 'Basic' END;
|
|
|
|
-- 3. mart_customer_360: 360‑портрет клиента
|
|
-- Одна строка = один клиент
|
|
-- Считаем суммы по всей истории его покупок
|
|
INSERT INTO dm.mart_customer_360 (
|
|
customer_bk, first_order_date, last_order_date,
|
|
total_line_items, 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_line_items, -- строки факта (позиции продаж), не бизнес-заказы
|
|
SUM(f.quantity) AS total_items,
|
|
SUM(f.amount) AS lifetime_value,
|
|
-- Берём самый свежий email и город 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
|
|
-- Здесь не фильтруем по valid_to: нужна вся история фактов
|
|
GROUP BY c.customer_bk;
|