68 lines
3.3 KiB
SQL
68 lines
3.3 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: 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»
|
|
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, -- 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
|
|
(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)
|