dbt 支持基于seed 的快速建模处理(比较适合测试环境使用),我们只需要提供csv 格式的文件,之后执行dbt seed 就会创建对应的模型,之后我们就可以在 dbt 模型中引用了,以下简单说明下内部实现以及处理 参考使用 seed 文件位置 一般我们会在dbt 项目的seed 目录中放对应的seed 文件,就是一个csv 格式文件(目前是强要求)...
对于seed 支持不少配置,比如seed 的schema 位置,csv 分隔符处理,seed 中数据类型定义,当然还有 一些dbt 的通用配置(比如tag,meta,tests),我以前简单说明过seed 的处理,以下说明一些关于配置处理的 定义类型处理 类型定义 seeds: jaffle_shop: country_codes: +column_types: country_code:varchar(2) country_name:...
dbt seed 参数dbt seed 参数 在进行开发时,dbt seeds模块可以对csv文件进行管理,使用dbt seed命令将csv文件中的数据加载到数据仓库中。在模型中,如果需要调用seed文件数据,可以使用{{ ref() }}函数进行seed文件的引用。 由于csv文件可以保存到dbt项目的代码库中,因此这些文件数据可以使用版本控制,并可进行代码审查...
对于seed 支持不少配置,比如seed 的schema 位置,csv 分隔符处理,seed 中数据类型定义,当然还有 一些dbt 的通用配置(比如tag,meta,tests),我以前简单说明过seed 的处理,以下说明一些关于配置处理的 定义类型处理 类型定义 AI检测代码解析 seeds: jaffle_shop: country_codes: +column_types: country_code: varchar(...
seed目录存放 CSV 文件。此类文件可以来源于数据库导出工具,例如TiDB 可以通过Dumpling把 table 中的数据导出为 CSV 文件。jaffle_shop 工程中,这些 CSV 文件用来作为待处理的原始数据。 关于它们更加具体的内容,在用到上面的某个文件或目录后,我会再次进行更详细的说明。
seed:从 CSV 文件中加载数据到数据仓库中。这个命令用于将数据加载到你的数据仓库中,以供后续的数据模型使用。 show:为指定的数据模型或操作生成可执行的 SQL。这个命令可以帮助你查看指定数据模型或操作的 SQL 代码。 snapshot:执行项目中定义的数据快照操作。这个命令用于执行 dbt 项目中定义的数据快照操作,以捕捉...
这些数据源称为seed种子文件,可以在项目中保存为CSV文件,并使用seed命令加载到数据仓库中。 快照数据 通常,数据源中的记录是可变的,因为它们会随着时间而变化。如果要重建历史值,在分析中可能很难处理。DBT 提供了一种通过使用快照为某个时间点的原始数据创建快照的机制。 本文选自dbt中文社区。
seed目录存放 CSV 文件。此类文件可以来源于数据库导出工具,例如TiDB 可以通过Dumpling把 table 中的数据导出为 CSV 文件。jaffle_shop 工程中,这些 CSV 文件用来作为待处理的原始数据。 关于它们更加具体的内容,在用到上面的某个文件或目录后,我会再次进行更详细的说明。
seed目录存放 CSV 文件。此类文件可以来源于数据库导出工具,例如TiDB 可以通过 Dumpling 把 table 中的数据导出为 CSV 文件。jaffle_shop 工程中,这些 CSV 文件用来作为待处理的原始数据。 关于它们更加具体的内容,在用到上面的某个文件或目录后,我会再次进行更详细的说明。
wget https://dbt-tutorial-public.s3-us-west-2.amazonaws.com/jaffle_shop_customers.csv wget https://dbt-tutorial-public.s3-us-west-2.amazonaws.com/jaffle_shop_orders.csv wget https://dbt-tutorial-public.s3-us-west-2.amazonaws.com/stripe_payments.csv 将数据放到 dbtexample/seeds/ 目录。