DBT是什么

DBT 是一种数据转换工具,它模块化和集中处理分析代码,提供软件工程工作流,支持测试、记录和协作。通过SQL和宏进行数据模型构建,优化工作流程,减少错误,提供可靠分析。DBT包括dbt Core和dbt Cloud,后者提供Web UI、托管环境和额外功能。dbt支持元数据管理、测试、文档生成和包管理,助力数据团队高效工作。

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关于DBT
DBT 是一种数据转换工作流,可帮助您完成更多工作,同时产生更高质量的结果。您可以使用 dbt 来模块化和集中分析代码,同时还为数据团队提供软件工程工作流中常见的护栏。在将数据模型安全部署到生产环境之前,通过监控和可见性协作处理数据模型,并对其进行测试和记录。

DBT 针对您的数据平台编译并运行您的分析代码,使您和您的团队能够在指标、见解和业务定义的单一事实来源上进行协作。这种单一事实来源与为数据定义测试的能力相结合,可在逻辑更改时减少错误,并在出现问题时提醒您。

DBT 优化您的工作流程
避免通过事务编写DML和DDL来删除表和管理架构更改。仅使用 SQL 语句或 Python 数据帧编写业务逻辑,返回所需的数据集,dbt 负责select物化.构建可重用或模块化的数据模型,这些数据模型可以在后续工作中引用,而不是从每次分析的原始数据开始。
显著减少查询的运行时间:利用元数据查找要优化的长时间运行的模型,并使用 dbt 易于配置和使用的增量模型。
写干利用宏、挂钩和包管理进行 ER 代码。

DBT 提供更可靠的分析
不再复制和粘贴 SQL,这可能会导致逻辑更改时出错。相反,构建可重用的数据模型,并将其提取到后续模型和分析中。更改一次模型,该更改将传播到其所有依赖项。
发布特定数据模型的规范版本,封装所有复杂的业务逻辑。此模型之上的所有分析都将包含相同的业务逻辑,而无需重新实现它。
使用成熟的源代码管理流程,如分支、拉取请求和代码评审。
在基础数据上快速轻松地编写数据质量测试。许多分析错误是由数据中的边缘情况引起的:测试可帮助分析师查找和处理这些边缘情况。

DBT产品
DBT分为dbt Core或dbt Cloud两个产品。dbt Cloud

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