dbt での Jinja の高度な使い方

ケーススタディ: dbt で構築する Eコマースのデータモデル

Susan Sun

Freelance Data Scientist

Jinja ステートメント: ループ

Jinja のステートメントは {% %} で囲む:

アイテムをループ処理

テンプレート:
```
{% for ... %} ... {% endfor %}
```

例:

{% for order_status in order_statuses %}
  SUM(
      CASE WHEN status = '{{ order_status }}' 
        THEN order_id 
      END)
{% endfor %}

Jinja ステートメント: ループ

繰り返しの SQL:

SELECT 
    user_id,
    SUM(CASE WHEN status = 'Shipped' THEN 1 ELSE 0 END) 
        AS num_orders_Shipped,
    SUM(CASE WHEN status = 'Complete' THEN 1 ELSE 0 END) 
        AS num_orders_Complete,
    SUM(CASE WHEN status = 'Processing' THEN 1 ELSE 0 END) 
        AS num_orders_Processing,        
FROM {{ ref('stg_looker__orders') }}
GROUP BY 1

Jinja ステートメント: ループ

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

SELECT 
    user_id,
    -- Jinja loop
    {% for order_status in order_statuses %}
        SUM(CASE WHEN status = '{{ order_status }}' THEN 1 ELSE 0 END) 
        -- Parametrized column name
        AS num_orders_{{ order_status }}
    {% endfor %}
FROM {{ ref('stg_looker__orders') }}
GROUP BY 1

Jinja ステートメント: ループ

dbt compile の出力:

SELECT 
    user_id,
    SUM(CASE WHEN status = 'Shipped' THEN 1 ELSE 0 END) 
        AS num_orders_Shipped,
    SUM(CASE WHEN status = 'Complete' THEN 1 ELSE 0 END) 
        AS num_orders_Complete,
    SUM(CASE WHEN status = 'Processing' THEN 1 ELSE 0 END) 
        AS num_orders_Processing,        
FROM "dbt"."main"."stg_looker__orders"
GROUP BY 1

Jinja ステートメント: マクロ

Jinja マクロは:

Jinja で書く関数
再利用可能
/macros フォルダに保存

COALESCE() について:

最初の非 NULL 値を返す
構文: COALESCE(value1, value2, ...)
例: COALESCE(nickname, first_name)

マクロ関数の例:

IDE のスクリーンショット。エディタで `coalesce_and_round.sql` が開かれ、マクロのロジックが表示されている。

Jinja ステートメント: マクロ

Jinja のステートメントは {% %} で囲む:

再利用可能なマクロ関数:

テンプレート:
```
{% macro ... %} ... {% endmacro %}
```

例:

{% macro coalesce_and_round(column_name, decimal_places = 2) %}
      ROUND(COALESCE({{ column_name }}, 0), {{ decimal_places }})
{% endmacro %}

Jinja ステートメント: マクロ

繰り返しの SQL

ROUND(COALESCE(sales_amount, 0), 2) AS sales_amount,
ROUND(COALESCE(cost_of_goods_sold, 0), 2) AS cost_of_goods_sold,

DRY（繰り返さない）

coalesce_and_round.sql というマクロを作成
/macros に配置

呼び出し:

{{ coalesce_and_round('sales_amount', 2) }} AS sales_amount,
{{ coalesce_and_round('cost_of_goods_sold', 2) }} AS cost_of_goods_sold,

Jinja の空白管理

記述例:

{% set traffic_source_values = ['Adwords', 'Email', 'Facebook'] %}
{% set browser_values = ['Chrome', 'Firefox', 'Safari', 'IE', 'Other'] %}

SELECT 
    user_id,
    COUNT(DISTINCT session_id) AS num_web_sessions,
...

Jinja の空白管理

コンパイル結果:




SELECT 
    user_id,
    COUNT(DISTINCT session_id) AS num_web_sessions,
...

Jinja の空白管理

{%- ... %} は直前の空白を削除。
{% ... -%} は直後の空白を削除。
{%- ... -%} は両方を削除。
例:

{%- set traffic_source_values = ['Adwords', 'Email', 'Facebook'] -%}
{%- set browser_values = ['Chrome', 'Firefox', 'Safari', 'IE', 'Other'] -%}

SELECT 
    user_id,
    COUNT(DISTINCT session_id) AS num_web_sessions,
...

Passons à la pratique !

ケーススタディ: dbt で構築する Eコマースのデータモデル