Découvrez pourquoi dbt existe et comment il est utilisé pour créer des projets de transformation de données.

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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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Flux de travail d’un projet dbt

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: 'nyc_yellow_taxi'
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
    


with source_data as (
    -- Add the query as described to generate the data model
    ____
)

select * from source_data


#!/usr/bin/env python3
import duckdb
con = duckdb.connect('dbt.duckdb', read_only=True)
print(con.sql('select * from taxi_rides_raw limit 10'))
print(con.sql('select count(*) as total_rides from taxi_rides_raw'))
if (con.execute('select count(*) as total_rides from taxi_rides_raw').fetchall()[0][0] == 300000):
  with open('/home/repl/workspace/successful_data_check', 'w') as f:
    f.write('300000')


Run the following commands in the terminal:
dbt run
./datacheck



# 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: 'nyc_yellow_taxi'
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


with source_data as (
    -- Add the query as described to generate the data model
    select * from read_parquet('yellow_tripdata_2023-01-partial.parquet')
)

select * from source_data


Run the following commands in the terminal:
dbt run
./datacheck   


Exécuter un projet

Qu’est-ce qu’un modèle dbt ?

Options

Vrai pour un modèle de données

Faux pour un modèle de données

Caractéristiques d’un modèle de données


# 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: 'nyc_yellow_taxi'
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
    


Run the following command in the terminal:

dbt run


select * from 'yellow_tripdata_2023-01-partial.parquet'


Run the following command in the terminal:

cd nyc_yellow_taxi
dbt run

Créer un modèle dbt

Mettre à jour des modèles dbt

Projet

Modèle uniquement

Fichiers de configuration


-- Update with SQL to return requested information
select 
  date_part('day', tpep_pickup_datetime) as day,
  ____ as total_cc_riders
from taxi_rides_raw
-- Refer to the Payment_type in schema doc
where payment_type = ____
group by day


#!/usr/bin/env python3
import duckdb
con = duckdb.connect('dbt.duckdb', read_only=True)
print(con.sql('select * from total_creditcard_riders_by_day'))
if (con.execute('select * as total_rides from total_creditcard_riders_by_day').fetchall()[0][1] == 54743):
  with open('/home/repl/workspace/successful_data_check', 'w') as f:
    f.write('54743')
    



-- Update with SQL to return requested information
select 
   date_part('day', tpep_pickup_datetime) as day,
   count(*) as total_cc_riders
from taxi_rides_raw
-- Refer to the Payment_type in schema doc
where payment_type = 1
group by day


Mettre à jour un modèle dbt

Projets et modèles dbt

Apprenez à utiliser les modèles Jinja pour simplifier les modèles dbt et à définir des dépendances hiérarchiques avec la fonction `ref` afin de garantir la bonne exécution des modèles.

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Mise à jour des hiérarchies de modèles

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’analytics engineering pour créer et maintenir des pipelines d’extraction, transformation et chargement (ELT). Vous apprendrez à construire des entrepôts de données, à réaliser du modélisation et des transformations de données, et à concevoir des tests pour effectuer la validation des données. Vous utiliserez SQL et des commandes shell pour accomplir diverses tâches avec dbt, et vous verrez comment générer de la documentation pour les utilisateurs de votre entrepôt !

Le dbt, ou outil de construction de données, a révolutionné le monde des données. Ce cours vous présente les concepts, la terminologie et les méthodes d'utilisation de dbt pour mettre en œuvre un exemple d'entrepôt de données. Vous acquerrez une compréhension approfondie de ce qu'est le dbt, des situations dans lesquelles il convient de l'utiliser et des meilleures pratiques à adopter lors de la mise en œuvre d'un entrepôt de données. Vous travaillerez avec des ensembles de données réels 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 analyse.

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 des bases solides sur lesquelles vous appuyer dans votre parcours DBT, quel que soit le type d'entrepôt de données que vous envisagez de mettre en œuvre. Renforcez votre confiance dans l'utilisation de dbt en effectuant des exercices à l'aide de SQL et de 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 de données, la transformation, le test et la création de documentation.

dbt Fondamentaux

Ingénieur professionnel en données en Python

Classe les attributs communs sur les données

Est identique à une structure de données

Caractéristiques d’un modèle de données

Exercice interactif pratique