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

Exécuter la commande dbt

Présentation de dbt

Version de dbt

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Options

Susceptible d’utiliser dbt

Peu susceptible d’utiliser dbt

Utilisateurs de dbt

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 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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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.

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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.

Utilisateurs de dbt

Introduction à dbt

Exercice interactif pratique