Découvrez pourquoi dbt existe et comment il sert à créer des projets de transformation des données.

Les bases de dbt

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

Run the following command in the terminal area:
  
dbt

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Créer un projet dbt

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


Initialiser un projet dbt

# 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


Créer un profil de projet

Bienvenue dans dbt

Plongez dans le cœur de dbt en travaillant avec des modèles de données et en créant des modèles basés sur SQL dans dbt. Apprenez les modèles SQL de base, définissez des dépendances, mettez à jour et dépannez divers problèmes de modèles.

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Apprenez à utiliser les gabarits Jinja pour simplifier les modèles dbt et à définir des dépendances hiérarchiques avec la fonction `ref` afin d'assurer l'exécution correcte des modèles.

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Création de modèles hiérarchiques

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Aller plus loin avec les modèles dbt

Ce cours vous fait découvrir dbt (data build tool), un outil populaire qui a donné naissance à l'ingénierie analytique pour la création et l'entretien de pipelines d'extraction, de transformation et de chargement (ELT). Vous apprendrez à bâtir des entrepôts de données, à effectuer la modélisation et les transformations des données, ainsi qu'à concevoir des tests pour valider les données. Vous utiliserez SQL et des commandes du shell pour réaliser diverses tâches avec dbt et verrez aussi comment générer de la documentation pour les utilisateurs et utilisatrices de votre entrepôt!

dbt, ou l’outil de construction de données, a pris d’assaut le monde des données. Ce cours vous présente les concepts, la terminologie et les méthodes d’utilisation de dbt pour mettre en œuvre un entrepôt de données d’exemple. Vous comprendrez ce qu’est dbt, quand il devrait être utilisé et les meilleures pratiques à appliquer lors de la mise en œuvre d’un entreposage de données. Vous travaillerez avec de véritables ensembles de données et effectuerez des opérations d’extraction, de chargement et de transformation telles qu’elles sont mises en œuvre dans les rôles d’analyste de données, d’ingénieur de données et d’ingénieur en analytique.

Les apprenants développeront les compétences nécessaires pour définir un entrepôt de données à partir de zéro, modéliser et transformer des données, et créer des tests ! Ce cours vous fournira une base solide sur laquelle vous appuyer dans votre parcours dbt, peu importe le type d’entrepôt de données que vous souhaitez mettre en place. Gagnez en confiance quant à la façon et au moment d’utiliser dbt en réalisant des exercices avec SQL et des commandes shell.

Data Warehousing Concepts

Introduction to Shell

Joining Data in SQL

Ce cours présente dbt pour la modélisation, les transformations, les tests et la documentation des données.

Introduction à dbt

Ce cours présente dbt pour la modélisation des données, les transformations, les tests et la création de documentation.

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Exercice interactif pratique