从零开始的 dbt 入门教程

2024-01-09 19:58:03

掌握 dbt core，开启数据转换之旅

引言

在数据仓库的世界里，数据转换是一项至关重要的任务。dbt (data build tool) 作为一款流行的数据转换工具，因其易用性和强大的功能而备受青睐。如果您是一位数据从业者，迫切想要提升数据转换技能，那么 dbt 无疑是您的不二之选。

本文将带您踏上 dbt 入门之旅，循序渐进地揭示 dbt 的核心概念和最佳实践。无论您是数据分析师、数据工程师还是软件工程师，本文都将为您提供从零开始掌握 dbt 所需的一切知识。

初识 dbt

dbt 是一种开源工具，旨在简化数据转换流程。它基于 SQL 语言，并提供了一套命令和宏，使您能够轻松构建、测试和部署数据转换作业。

dbt 的核心思想是将数据转换过程分解为一个个模块化的单元，称为模型。每个模型都代表一个特定的数据转换步骤，例如从源数据中提取数据、执行清洗操作或生成聚合结果。

安装和配置 dbt

在开始使用 dbt 之前，您需要在本地机器上安装和配置它。详细的安装说明可以在 dbt 官方文档中找到。

一旦安装成功，您需要创建一个 dbt 项目。项目是 dbt 中用于组织和管理模型的容器。有关创建和配置 dbt 项目的详细指南，请参考 dbt 文档。

创建您的第一个模型

现在，让我们创建我们的第一个 dbt 模型。模型文件通常以 .sql 结尾，并存储在 dbt 项目的 models 目录中。

以下是一个简单的示例模型，用于从 CSV 文件中加载数据：

source: my_source
type: table
schema:
  - name: my_table
    description: "This table contains data from the my_source CSV file."
    columns:
      - name: id
        description: "The unique identifier for each row."
        data_type: int
      - name: name
        description: "The name of the item."
        data_type: string
      - name: price
        description: "The price of the item."
        data_type: float