Lerne die Gründe für die Existenz von dbt kennen und wie es zur Erstellung von Datentransformationsprojekten eingesetzt wird.

Grundlagen von dbt

This is the code editor window. The terminal window is the panel below.

Run the following command in the terminal area:
  
dbt

Den dbt-Befehl ausführen

Einführung in dbt

Version von dbt

Hilfe erhalten

Optionen

Wahrscheinlich dbt-Nutzer:in

Eher keine dbt-Nutzer:in

Nutzer:innen von dbt

Ein dbt-Projekt erstellen

Project Name: nyc_yellow_taxi
Database type: duckdb


Run the following commands in the terminal window:


dbt init


Note: You will need to specify the project name (nyc_yellow_taxi) and
select the database type ([1] duckdb)
  
Once complete run:
  
cd nyc_yellow_taxi

ls


Ein dbt-Projekt initialisieren

# Modify the project name
____:
  outputs:
    dev:
      # Change the database type
      type: ____
      path: dbt.duckdb
  target: dev


nyc_yellow_taxi:
  outputs:
    dev:
      type: duckdb
      path: dbt.duckdb
  target: dev
  



# Name your project! Project names should contain only lowercase characters
# and underscores. A good package name should reflect your organization's
# name or the intended use of these models
name: 'taxi_project'
version: '1.0.0'
config-version: 2

# This setting configures which "profile" dbt uses for this project.
profile: 'nyc_yellow_taxi'

# These configurations specify where dbt should look for different types of files.
# The `model-paths` config, for example, states that models in this project can be
# found in the "models/" directory. You probably won't need to change these!
model-paths: ["models"]
analysis-paths: ["analyses"]
test-paths: ["tests"]
seed-paths: ["seeds"]
macro-paths: ["macros"]
snapshot-paths: ["snapshots"]

target-path: "target"  # directory which will store compiled SQL files
clean-targets:         # directories to be removed by `dbt clean`
  - "target"
  - "dbt_packages"


# Configuring models
# Full documentation: https://docs.getdbt.com/docs/configuring-models

# In this example config, we tell dbt to build all models in the example/
# directory as views. These settings can be overridden in the individual model
# files using the `{{ config(...) }}` macro.
models:
  nyc_yellow_taxi:
  # Config indicated by + and applies to all files under models/example/
    taxi_rides:
    +materialized: view


{{ config(materialized='view')}}


with src_data as (
    select * from read_parquet('yellow_tripdata_2023-01-partial.parquet')
)

select * from source_data


nyc_yellow_taxi:
  outputs:
    dev:
      type: duckdb
      path: dbt.duckdb
  target: dev


Run the following command in the terminal after editing the profiles.yml file:
  
dbt debug


Ein Projektprofil erstellen

Willkommen bei dbt

Tauche in den Kern von dbt ein, indem du mit Datenmodellen arbeitest und SQL-basierte Modelle in dbt erstellst. Lerne grundlegende SQL-Modelle kennen, definiere Abhängigkeiten, aktualisiere und behebe verschiedene Modellprobleme.

Mit einem ersten Projekt arbeiten

dbt-Projekt-Workflow

Ein Projekt ausführen

Was ist ein dbt-Modell?

Merkmale eines Datenmodells

Ein dbt-Modell erstellen

dbt-Modelle aktualisieren

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Ein dbt-Modell aktualisieren

dbt-Projekte und -Modelle

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dbt-Dokumentation erstellen und generieren

Optionen für den Befehl dbt docs

Ablauf der dbt-Dokumentation

Erstellen von dbt-Dokumentation

Jinja-Templates

Was kann Jinja?

Eine Jinja-Vorlage verarbeiten

Hierarchische Modelle in dbt

Hierarchische Modellerstellung

Aktualisieren von Modellhierarchien

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