Özet: dbt vaka çalışması

Vaka Çalışması: dbt ile E-Ticaret Veri Modelleri Oluşturma

Susan Sun

Freelance Data Scientist

Bölüm 1: dbt kurulumu

Kurulum:
- Kurulumu kontrol edin: dbt --versions, which dbt
- dbt'yi başlatın: dbt init
Verileri yükleyin:
- dbt seed dosyalarını yükleyin (ör. dağıtım merkezi): dbt seed
- dbt source dosyalarını yükleyin. Örn. {{ source('looker_ecommerce', 'orders') }}
dbt alt komutlarını inceleyin: dbt run, dbt test, dbt build
dbt proje dosyası ve klasör yapısını inceleyin

Bölüm 2: dbt modelleri oluşturma

dbt staging, mart ve snapshot modelleri oluşturun
Tablo/sütun dokümantasyonu ve dbt veri testleri ekleyin

Tüm dbt kaynaklarını ve modellerini ve aralarındaki ilişkileri gösteren yönlendirilmiş çevrimsiz bir grafik. Kaynaklar yeşil, modeller ve martlar mavi renkte gösterilir.

Bölüm 3: dbt ile Jinja

Yinelenen kodu Jinja ifadeleriyle azaltın: set, loop, macros
Geliştirme için dbt compile ve boşluk yönetimini kullanın

{%- set order_statuses = ['Shipped', 'Complete', 'Processing'] -%}

SELECT 
    user_id,
    {%- for order_status in order_statuses %}
        COUNT(DISTINCT CASE WHEN status = '{{ order_status }}' THEN order_id END) 
        AS num_orders_{{ order_status }}
    {%- endfor %}
FROM {{ ref('stg_looker__orders') }}
GROUP BY 1

Tebrikler!

Vaka Çalışması: dbt ile E-Ticaret Veri Modelleri Oluşturma