Introduzione a Jinja con dbt

Case Study: creazione di modelli di dati E‑Commerce con dbt

Susan Sun

Freelance Data Scientist

dbt usa tre linguaggi

dbt usa tre linguaggi:

SQL per le trasformazioni
YAML per documentazione e test
Jinja per il templating

Esempio di SQL:
```
SELECT * FROM ...
```

Esempio di YAML:

- name: customers
  description: A data mart

Esempio di Jinja:
```
FROM {{ ref('stg_looker__users') }}
```

Cos'è Jinja in dbt

Cos'è Jinja in dbt?

Un linguaggio di templating “pythonic”
Serve per generare SQL dinamico
Presente in modelli, macro, test, ecc.

Perché è utile?

Migliora la collaborazione
Meno ripetizioni (DRY), più riuso

Esempi di Jinja in dbt:

Referenziare modelli dbt

SELECT *
FROM {{ ref('stg_looker__users') }}

Creare loop

{% for column in ['col1', 'col2'] %}
  SELECT {{ column }}
  FROM table_name
{% endfor %}

Tipi di Jinja in dbt

Le istruzioni Jinja sono in {%...%}

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

Le espressioni Jinja sono in {{...}}

 SELECT * FROM {{ ref('stg_looker__users') }}

I commenti Jinja sono in {# #}
```
 {# This is a comment #}
```

Istruzioni Jinja: set

Tipi di istruzioni Jinja: set, loop, condizionali (if/else), macro, ecc.
Un'istruzione set crea una variabile e le assegna un valore.
- Template:
```
{% set ... %}
```
- Esempio:
```
{% set country = 'Australia' %}
```

Jinja e dbt compile

Uso

In customers.sql, come scritto:

{% set country = 'Australia' %}

SELECT ...
FROM ...
WHERE country = '{{ country }}'

Codice compilato

Output di dbt compile -s customers.sql:



SELECT ...
FROM ...
WHERE country = 'Australia'

Jinja e dbt compile

Output del terminale per un singolo model
Output di dbt compile -s customers.sql:

Running with dbt=1.8.4
...
Compiled node 'customers' is:
WITH customer_base AS (
    SELECT 
...
    FROM "dbt"."main"."stg_looker__users"
    WHERE country = 'Australia'
)
...

Directory generata /target/compiled
dbt compile ha generato i file compilati:

Screenshot di una serie di directory di file auto-generate dal sottocomando dbt compile. La cartella di primo livello è il progetto dbt looker ecommerce. Il secondo livello è `target` e il terzo è `compiled`. Sotto `compiled` ci sono varie directory che rispecchiano la struttura del progetto dbt, dove vivono le query compilate per modelli e test.

Ayo berlatih!

Case Study: creazione di modelli di dati E‑Commerce con dbt