使用DBT（数据构建工具）转换您的数据-DEV365 开发者社区

在当今数据驱动的世界中，有效的数据管理和处理对于企业获得宝贵的见解并做出明智的决定至关重要。这是数据构建工具开始起作用的地方。

在本指南中，我们将探讨数据构建工具的概念，其重要性以及如何简化数据工程过程。我们将重点介绍该域中的流行工具之一：DBT（数据构建工具）。

代表数据构建工具的

DBT是一种开源命令行工具，可促进数据转换管道的开发和管理。它使数据分析师和工程师以模块化和可维护的方式将原始数据转换为结构化格式。

使用DBT，您可以利用SQL的功率来定义转换，验证数据质量并无缝部署更改。

dbt¢是一个转换工作流程，可以在软件工程最佳实践（例如模块化，可移植性，CI/CD和文档）之后快速，协作地部署分析代码。现在，任何知道SQL的人都可以构建生产级数据管道。

模块化转换： dbt介绍了模型的概念，该概念代表数据管道中的单个转换单位。模型是SQL查询，它定义了如何将原始数据转换为结构化输出。通过将转换分解为模块化组件，您可以增强数据团队内的可重复性，可维护性和协作。

测试数据质量：质量保证在处理数据时至关重要。 DBT提供了一个内置的测试框架，可让您使用SQL查询来定义数据测试。您可以验证数据类型，检查缺失值，验证唯一性并执行各种数据质量检查。这些测试确保了转换数据的完整性和可靠性。

源控制和文档：使用DBT，您可以版本控制数据转换逻辑并与团队有效协作。它与诸如Git之类的流行版本控制系统无缝集成。此外，DBT允许您使用Markdown记录模型和转换。此功能有助于维持中央知识存储库，增强理解和促进协作。

无缝部署： dbt简化了将数据转换部署到数据仓库或数据湖的过程。它提供了部署命令，以确保您的更改始终如一，可靠地应用。此功能使您能够快速迭代，尝试不同的转换，并自信地促进生产变化。

要开始使用DBT，请按照以下步骤：

在本地机器或开发环境上安装DBT。有关操作系统特定的安装说明，请参阅官方DBT文档。
建立了与您的数据仓库或数据湖的连接。 DBT支持各种数据库系统，包括流行的数据库系统，例如Snowflake，BigQuery和RedShift。
使用SQL文件定义模型。根据其逻辑目的和依赖项将转换组织成单独的模型。
配置源以定义原始数据源的连接详细信息和模式。此步骤使DBT能够理解源数据的结构。
编写测试以验证转换数据的质量和完整性。利用DBT提供的测试框架来创建符合您数据质量要求的SQL查询。
运行DBT命令以执行您的转换，执行数据测试并生成文档。使用DBT命令行界面运行命令，例如DBT Run，DBT Test和DBT DOCS生成。

这是他的主要命令使用的DBT（数据构建工具）命令及其说明：

1）。 dbt Init：在当前目录中初始化一个新的DBT项目。此命令创建必要的项目结构和配置文件。

dbt init

2）。 DBT运行：在项目中运行DBT模型。此命令执行DBT模型中定义的SQL查询，并在目标数据库中创建相应的表或视图。

dbt run

3）。 DBT测试：运行DBT项目中定义的测试。此命令根据定义的测试验证创建表或视图中的数据，并在发现任何差异时会引起错误。

dbt test

4）。 DBT编译：编译DBT模型而无需执行它们。此命令生成可以查看或用于其他目的的编译SQL文件。

dbt compile

5）。 DBT快照：在目标数据库中创建数据快照。此命令为DBT项目中定义的表或视图的快照以进行比较或审核目的。

dbt snapshot

6）。 DBT种子：将种子数据加载到目标数据库中。此命令用种子文件中定义的初始数据填充了指定的表。

dbt seed

7）。 DBT清洁：删除DBT生成的工件，包括表，视图和编译SQL文件。此命令对于清理目标数据库很有用。

dbt clean

8）。 DBT文档生成：生成DBT项目的文档。该命令创建了HTML文档，描述了项目中定义的模型，测试和源。

dbt docs generate

9）。 DBT文档服务：在本地提供生成的文档。此命令启动了本地Web服务器，该服务器允许您在Web浏览器中查看生成的文档。

dbt docs serve

DBT之类的数据构建工具对于现代数据工程工作流程至关重要。它们可实现有效的数据转换，测试，文档和部署，从而提高了协作，可维护性和数据质量。

遵循本指南，您可以开始使用DBT并利用其构建强大可扩展数据管道的功能。探索官方DBT文档以获取详细说明和示例，并释放数据工程努力的真正潜力。

本教程是在Github上创建的数据构建工具Ultimate指南的一部分，我邀请任何有能力合作建立数据构建工具的一站式指南的人。

重要链接：

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