使用dbt compile命令,就会在 /target/compiled/{project name}/ 生成编译后的sql Macros macros在Jinja中是一些可重复利用的代码片段. macors是定义在.sql 文件中的,在项目中的macros文件夹.一个macro文件可以定义一个或者多个macros {% macro cents_to_dollars(column_name, precision=2) %} ({{ column_name ...
macros/generic_tests/not_null_proportion.sql https://jinja.palletsprojects.com/en/3.1.x/templates/
工具类主要是在common client 的jinja 包装中使用的,包含了dbt 实现的materialization 扩展,macro 解析 MacroFuzzParser 解析的 class MacroFuzzParser(jinja2.parser.Parser): def parse_macro(self): node = jinja2.nodes.Macro(lineno=next(self.stream).lineno) # modified to fuzz macros defined in the same ...
根据jinja 文档,and流else if中的情况存在一个标签:Jinja Control Structures/IFifelse正在寻找一种在 dbt 宏中执行此操作的方法,例如:my_macro.sql-- macros/my_macro.sql {% macro my_macro() %} {% if target.name == 'default' %} select 'A' as my_letter; {% elif target.name == 'dev' ...
Jinja can be used in any SQL in a dbt project, includingmodels,analyses,tests, and evenhooks. Ready to get started with Jinja and macros? Check out thetutorial on using Jinjafor a step-by-step example of using Jinja in a model, and turning it into a macro!
参考资料 dbt/include/global_project/macros/materializations/models/incremental/merge.sql macros/generic_tests/not_null_proportion.sql
Macros (宏编程)是dbt的高级功能,可以更方便的拼接各种SQL组件,并可以组合成一些宏函数,从而组装成无比复杂的程序。 可以参考https://docs.getdbt.com/tutorial/using-jinja来了解dbt中Macros的使用场景。 比如,BI等数据分析中一个常用的场景是 pivot 操作。如果不使用宏,那么,SQL可能会写为: ...
global_namespace:FlatNamespace,# root package macros local_namespace:FlatNamespace,# packages for *this* node global_project_namespace:FlatNamespace,# internal packages packages:Dict[str,FlatNamespace],# non-internal packages ): self.global_namespace:FlatNamespace=global_namespace ...
Use a code compilerSQL files can contain Jinja, a lightweight templating language. Using Jinja in SQL provides a way to use control structures in your queries. For example,ifstatements andforloops. It also enables repeated SQL to be shared throughmacros. Read more aboutMacros. ...
Macros(宏) 定义:宏是可重用的 SQL 代码片段,类似于函数。 功能:通过 Jinja 模板语言定义,帮助减少重复代码和提高代码复用性。 Seeds(种子数据) 定义:种子数据是 CSV 文件,dbt 可以将其加载到数据仓库中作为表。 功能:用于加载小型参考数据集,便于数据处理和分析。