Ревью справедливо поймало два места, где текст после снятия предиката стал
неточным:
1. Якорь в deploy/import-rosreestr.sh обещал «потребителей, фильтрующих по
d.rooms, больше нет» — это верно только про предикаты РАВЕНСТВА.
app/tasks/asking_to_sold_ratio.py:148,152 по-прежнему КЛЮЧУЕТСЯ этим
бакетом (GROUP BY LEAST(GREATEST(rooms,0),4)) и намеренно зеркалит ту же
синтетику на листинговой стороне (#2620). Прежняя формулировка сказала бы
будущему редактору, что проверять некого, — а в сценарии «поменяли CASE на
реальную комнатность» вернулся бы именно #2620.
2. Докстринг GET /sales-vs-listings обещал listing «с такими же rooms». После
снятия предиката это верно для пары запрос↔объявление, но не для пары
сделка↔объявление: deal_rooms может не совпадать с запрошенным rooms.
Кода правка не касается. Полный сьют: 5946 passed, 35 skipped; ruff чист.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
`street_sales_vs_listings()` фильтровала сделки по `d.rooms`, а `deals.rooms` у
источника 'rosreestr' — не комнатность, а бакет площади: импортёр пишет туда
`CASE WHEN area < 30 THEN 0 ... ELSE 4 END`, и на проде 321 559 строк из 321 560
удовлетворяют `rooms == area_bucket(area_m2)`. Предикат работал вторым фильтром
по площади поверх полосы ±15 %, которую функция считает сама: клиенту 49 м² / 1к
полоса 41.7–56.4 м² урезалась до «меньше 44 м²».
Ровно эта патология снята в #3256 (PR #3445) на четырёх сделочных площадках
эстиматора. Здесь — последний оставшийся потребитель, и ключ асимметричный:
`d.rooms` снят, `l.rooms` ОСТАВЛЕН (у объявлений комнатность настоящая, это
единственный признак ассортимента на листинговой стороне).
Миграция 300 = тело 211 минус ровно одна строка; сигнатура и RETURNS TABLE
побайтово те же (иначе CREATE OR REPLACE создал бы вторую перегрузку, #2627),
сегментный гард #2660/#1186 и city-предикаты #2583 H4 перенесены дословно.
Прод-замер (2026-09-12, 1160 реальных клиентских запросов из trade_in_estimates,
улица извлеклась у 954; тем же путём, что у продукта — extract_street_name /
_resolve_target_city):
- непустой ответ /sales-vs-listings: 805 (84.4 %) → 899 (94.2 %), впервые
непустых 94 клиента;
- сделок в выборке: 68 147 → 88 816;
- из них с подобранным объявлением (то, что показывается парами): 30 830 → 39 193;
- выборка не сократилась ни у кого (0 из 954) — предикат умел только резать.
Прогноз в issue был «те же 180 клиентов»; измерено 94 — оценка 180 бралась по
коридору эстиматора с другими period/tolerance, в файл положено измеренное.
Тело проверено EXPLAIN'ом на боевой БД (только чтение) — планировщик принимает.
Тесты: tests/test_migration_300_sales_vs_listings_deals_rooms.py — статические
гарды. Фальсификация обоих направлений: вернул `d.rooms = p_rooms` → красные
test_deals_side_has_no_rooms_predicate + test_only_the_rooms_predicate_differs_from_211;
снял заодно `l.rooms = p_rooms` («починил симметрично») → красный
test_listings_side_keeps_rooms_predicate. Полный сьют: 5946 passed, 35 skipped.
Якорь в deploy/import-rosreestr.sh обновлён: потребителей, фильтрующих по
d.rooms, больше нет.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Разворот предыдущего коммита ветки (a780e3e6) на корень: вместо подстановки
`area_bucket(area)` в предикат `d.rooms = ...` предикат УДАЛЁН во всех трёх местах.
ПОЧЕМУ НЕ БАКЕТ. `deals.rooms` — синтетика из площади (321 559 из 321 560 сделок
удовлетворяют `rooms == area_bucket(area_m2)`, max(rooms)=4), значит `d.rooms = X`
тождественно `d.area_m2 ∈ [граница_X, граница_X+1)`. Это ВТОРОЙ, ступенчатый фильтр
по площади поверх полосы `area_m2 BETWEEN :area_min AND :area_max`, стоящей строкой
ниже. Прод-замер по 1179 реальным запросам (trade_in_estimates, 2026-09-12) — какая
доля полосы ±15% переживает предикат:
d.rooms = комнаты клиента медиана 77.8%, у 180 запросов полоса вырезана ЦЕЛИКОМ
(пересечение пусто ⇒ коридора нет никогда)
d.rooms = area_bucket(area) медиана 90.0%, пустых нет, НО у 902 из 1179 полоса
всё ещё усечена: 44.0 м² → сохраняется 50% полосы,
62.0 м² → 50%, 82.6 м² → 59.7%. Величину усечения
задаёт не модель, а случайное положение метража
относительно границ 30/44/62/85.
без предиката 100% по построению
Т.е. бакет-ключ чинит катастрофический случай (пустое пересечение) и оставляет
произвольное усечение у 76.5% запросов. Полоса ±15% уже выражает «похожие по
площади сделки» — второго фильтра по тому же признаку быть не должно.
ЗАМЕР ЭФФЕКТА НА ЦЕНУ (1179 запросов, все три пути влияния коридора на headline:
cap/floor, sufficiency-гейт #oblast-E, deals-headline-fallback; листинговая сторона
берётся из сохранённой оценки, коридор пересчитан на сегодняшнем снимке deals для
всех вариантов, поэтому сравнение apples-to-apples; реплика сверена с ПРОДОВЫМ SQL
на 58 оценках × 3 варианта — 174/174 совпадений):
коридор доступен n>=3: 769 → 850 (бакет, +86/−5) → 874 (без ключа, +105/−0)
n>=10: 567 → 623 (бакет, +66/−10) → 691 (без ключа, +126/−2)
сдвиг headline vs текущий прод бакет без ключа
клиентов сдвинулось 28 120
медиана сдвига +1.0% −1.6%
p10 / p90 −30.6% / +6.1% −8.6% / +4.3%
сдвиг > ±10% 10 (все вниз) 10 (7 вниз, 3 вверх)
сдвиг > ±25% 4 2
по путям (медиана сдвига): бакет без ключа
cap/floor, радиусная медиана +3.9% (p10 −36.3%) −1.7% (p10 −5.9%)
cap/floor, якорь Tier C −10.1% (5 сдвигов, 4 из них >10% вниз) −0.8%
sufficiency-гейт −0.4% +0.3%
deals-fallback +3.5% (p10 −20.8%) −0.1%
якорь Tier A 0 (коридор не влияет: cap exempt, floor требует
anchor_tier is None)
Вариант без ключа даёт больше покрытия (+105/−0 против +86/−5), сдвиг с медианой
около нуля и БЕЗ кластера сильных падений, тогда как бакет-ключ несёт кластер
Tier C с медианой −10.1%. Худший случай (−41.8%, Малышева 84, 1к/54 м²: премиальный
лот прижимается cap'ом к коридору улицы) ОБЩИЙ для обоих вариантов — он появляется
от самого факта наличия коридора, а не от выбора ключа.
УТОЧНЕНИЕ ФАКТА ИЗ a780e3e6: «у 818 клиентов выборка не меняется» — неверно, их
793. Скрипт классифицировал через `min(max(rooms,0),4) == area_bucket`, из-за чего
27 клиентов с 5-6 комнатами попали в «совпадающие», хотя у них выборка меняется с
пустой на непустую. (Практического прироста они всё равно не получают: их метраж
158-456 м² в основном вне окна импорта `area BETWEEN 18 AND 200`.)
ЯКОРЬ ПРОТИВ МОЛЧАЛИВОГО ВОЗВРАТА. Ни один тест не краснел, если импортёр начнёт
писать настоящую комнатность. tests/test_3256_deals_rooms_key.py теперь ПАРСИТ CASE
из deploy/import-rosreestr.sh и сверяет его границы с `area_bucket()` (поточечно, на
границах и между ними); у самого CASE стоит комментарий-якорь «поменяешь на реальную
комнатность — вернись в #3256».
Каверза (e) харнеса: формулировка «бакеты 0-2 чисты» УБРАНА как неверная. Замер по
тому же пулу, который видит `_fetch_analogs` (свежесть 14 дней, вторичка, регион 66):
совпадение rooms == area_bucket — бакет 0: 69.8%, 1: 63.5%, 2: 60.1%, 3: 54.6%,
4: 30.9%. В бакетах 0-3 модальная комнатность совпадает с бакетом, в бакете 4 — нет
(мода 3, 54.5% пула). Добавлена перекрёстная ссылка: каверзы (d) и (e) СКЛАДЫВАЮТСЯ
(неправильное МЕСТО + неправильный СЕГМЕНТ), а не спорят.
Логи витрины `/street-deals` называли `rooms=%d` комнатностью клиента, хотя фильтра
по ней в запросе уже нет — теперь печатают фактический ключ (полосу площади), а
комнатность помечена как контекст запроса.
НЕ входит в этот PR (заводится отдельно): TVF `street_sales_vs_listings`
(data/sql/211_*.sql:89,113) — там асимметричный ключ (`d.rooms` синтетика,
`l.rooms` настоящая), копипастой не чинится; каверза (e) для
app/tasks/landing_showcase_deals.py:415/426.
Refs #3256
#3421 въехал в main параллельно с той же миграцией 288 (deals.doc_type,
параметры region_code/doc_types). Разрешение: 288 — целиком версия main;
наша дельта (FDW-колонки okato/quarter_cad_number/district, выключенный seed
rosreestr_dkp_import_77) переехала в 289. scheduler.py — doc_types из main +
canonical_city-маппинг/raw_payload/per-source чекпоинт. deploy-скрипт —
валидация REGION_CODE и DOC_TYPE (интерполируются в SQL текстом).
Тесты трека «Москва» пишутся отдельным заходом после живого прогона импорта по 77 —
правило проекта с 2026-09-08. Правки существующих тестов (bind-параметр вместо
литерала 66, канонический source rosreestr_dkp_import_77) остаются.
REGION_CODE в import-rosreestr.sh подставляется в SQL текстом — допускаем только целое.
Трек 2 подготовки Mera к Москве. import_rosreestr_dkp принимает region_code из
params (default 66 — байт-в-байт прежнее поведение), валидирует его через
app.services.regions.REGIONS. Регион с canonical_city (77 — Москва, Росреестр
отдаёт округ/поселение вместо города) подставляет city/address через одну
SQL-ветку на bind-параметре :canonical_city, а не Python if/else на код региона;
city IS NOT NULL не фильтруется для такого региона (иначе теряется ~10% строк),
исходные city/okato/quarter_cad_number/district уходят в raw_payload.
Чекпоинт курсора (_resume_dkp_cursor) стал per-region: source для поиска
предыдущего прогона строится через _dkp_source_for_region (66 сохраняет
легаси-имя 'rosreestr_dkp_import', остальные — суффикс кода) — иначе прогон по
77 либо никогда не резюмился бы (source-литерал не матчил), либо, при более
наивном фиксе, унёс бы курсор чужого региона.
product_handlers регистрирует wildcard rosreestr_dkp_import_* (по образцу
deactivate_stale_*/avito_city_sweep_*), deploy/import-rosreestr.sh получил
REGION_CODE env (bash-путь не region-generic — city-override только в Python).
Migration 288: deals.doc_type + backfill 'ДКП' для source=rosreestr, foreign
table gendesign_rosreestr_deals расширена okato/quarter_cad_number/district
(проверено live на прод-БД), выключенный seed rosreestr_dkp_import_77.
ПОЧЕМУ: расширение на Москву упирается в два литерала. В источнике за 2024 по региону 77
лежат 30 627 ДДУ с медианой 112 743 против 107 005 ДКП с медианой 256 250 — это цены
котлована, и без различимого признака в deals они развалят любую оценку. При этом тип
сделки терялся при загрузке вовсе (в deals колонки не было), а фильтры region_code = 66
и doc_type = 'ДКП' стояли литералами в scheduler.import_rosreestr_dkp и в двойнике
deploy/import-rosreestr.sh — сменить регион было нельзя, не правя код.
ЧТО:
- миграция 288: deals.doc_type text (idempotent) + бэкфилл 'ДКП' для source='rosreestr'
(корректен, а не эвристика: всё загруженное прошло фильтр ДКП — и в импорте, и в 077)
+ явный region_code=66 в default_params расписания rosreestr_dkp_import вместо неявного
дефолта в коде. Индекс НЕ добавлен: 2-3 значения, живые выборки идут по
region_code/deal_date/geom — заведём частичный, когда появится режущий запрос;
- import_rosreestr_dkp: region_code (default 66) и doc_types (default ['ДКП']) из params,
фильтры через bind-параметры CAST(:region_code AS int) / ANY(CAST(:doc_types AS text[])),
doc_type едет из SELECT в INSERT и в ON CONFLICT DO UPDATE. Дефолты сохраняют текущее
прод-поведение байт-в-байт;
- dedup_hash оставлен как 'ros:dkp:' || id: id уникален в источнике независимо от типа
документа, а смена формы ключа осиротила бы уже загруженные строки (ровно то, что
разгребала миграция 077);
- deploy/import-rosreestr.sh: REGION_CODE / DOC_TYPE как env со старыми дефолтами,
doc_type протащен через staging в deals; шапка про «ЕКБ квартиры» переписана честно —
city-фильтр снят давно, скоуп = весь регион;
- тесты: test_rosreestr_dedup_key переведён с ассертов на литералы на проверку
«параметр + дефолт = скоуп 077»; новый test_3051_* проверяет bind-параметры реальным
вызовом с моком Session, дефолты 66/['ДКП'], doc_type в колонках INSERT и текст 288.
- scheduler.py import_rosreestr_dkp: снят фильтр city ILIKE '%катеринбург%', address из реального city источника, deals.region_code + новая deals.city заполняются (было: хардкод 'Екатеринбург,' + region_code NULL)
- migration 177: deals.city + индекс + бэкфилл существующих EKB-строк region_code=66/city
- guard city IS NOT NULL → address не NULL для ~15 null-city строк источника
- sync deploy/import-rosreestr.sh (ops-fallback) под тот же oblast-scope
- split dedup-теста: 077 (историческая) хранит EKB-фильтр, живой импорт — нет
Открывает +47183 не-ЕКБ сделок region 66, уже сидящих в источнике, ранее резавшихся на импорте.
deploy/import-rosreestr.sh — ETL ЕКБ-квартир из gendesign rosreestr_deals
(6.8М строк) в tradein deals. rooms выводится из площади. Дедуп по
md5(rosreestr.id). 54k реальных сделок вместо 60 синтетических.
