🐍Как Snowflake повышает эффективность dbt-моделей на Python

dbt — это инструмент, помогающий управлять всеми трансформациями данных, которые выполняются в базах данных с использованием SQL.

Допустим, у вас есть таблица с общим числом клиентских заказов, и нужно подсчитать, сколько из них пришлось на праздничные дни. Выполнить эту задачу можно с помощью двух SQL-запросов.

1. Добавить столбец is_holiday в таблицу sf100_orders, объединив ее с all_holidays. Назвать полученную таблицу sf100_orders_annotated.
2. Подсчитать строки, для которых is_holiday=true в таблице sf100_orders_annotated.

Эти два шага объединяют исходные данные, визуализированные с помощью dbt: в изображении.

Производный граф: из двух исходных таблиц составляется таблица count_holidays

Используя dbt, можно записать эти две трансформации в виде “dbt-моделей”, которые представляют собой файлы, содержащие SQL и некоторую конфигурацию dbt (при необходимости):
-- sf100_orders_annotated.sql
{{ config(materialized='table') }}

select a.*, b.date is not null is_holiday
from {{ref('sf100_orders')}} a
left join {{ref('all_holidays')}} b
on a.o_orderdate = b.date
-- count_holidays.sql
{{config(materialized='table')}}

select count(*) total_days
, count_if(is_holiday) holiday_count
, holiday_count/total_days ratio
from {{ref('sf100_orders_annotated')}}

Эти два файла выглядят как типичный SQL, но с некоторым отличием. Вместо ссылок на таблицы dbt позволяет ссылаться на другие “модели” с помощью аннотаций {{ref(‘sf100_orders_annotated’)}}. Таким образом, dbt определяет связь и зависимости между всеми трансформациями, через которые проходят данные.

📌 Продолжение

@sqlhub