DBT项目结构

[dazdata]

关于DBT项目
dbt 项目告知 dbt 项目的上下文以及如何转换数据（构建数据集）。根据设计，dbt 强制执行 dbt 项目的顶级结构，如文件、目录、目录等。在顶级目录中，可以满足组织和数据管道需求的任何方式组织项目。
dbt_project.yml
models
snapshots
至少，项目需要的只是项目配置文件。DBT 支持许多不同的资源，因此项目还可能包括：dbt_project.yml

• 模型 models
  每个模型都位于单个文件中，并包含将原始数据转换为可供分析的数据集的逻辑，或者更常见的是，是此类转换的中间步骤。

• 快照 snapshots
  一种捕获可变表状态的方法，以便稍后可以参考它。

• 种子 seeds
  CSV 文件包含静态数据，您可以使用 dbt 将其加载到数据平台中。

• 测试 tests
  可以编写的 SQL 查询来测试项目中的模型和资源。

• 宏 macros
  可以多次重用的代码块。

• 文档 docs
  您可以生成的项目文档。

• 来源 sources
  一种命名和描述通过提取和加载工具加载到仓库中的数据的方法。

• 暴露 exposures
  一种定义和描述项目下游使用的方法。

• 指标 metrics
  一种为项目定义指标的方法。

• 分析 analysis
  一种在项目中组织分析 SQL 查询的方法，例如 QuickBooks 中的总账。

在构建项目结构时，应考虑对组织工作流的以下影响：

• 人们将如何运行 dbt 命令 — 选择路径
• 人们如何在项目中导航 — 无论是作为 IDE 中的开发人员还是文档中的利益干系人
• 人们将如何配置模型 - 一些批量配置在目录级别更容易完成，因此人们不必记住在每个新模型的配置块中执行所有操作

项目配置
每个 dbt 项目都包含一个名为 的项目配置文件。它定义了 dbt 项目的目录和其他项目配置。dbt_project.yml

• name 项目名称
• version 项目的版本
• require-dbt-version 将项目限制为仅使用一系列 dbt 核心版本
• profile dbt用于连接到数据平台的配置文件
• model-paths 模型和源文件所在的目录
• seed-paths 种子文件所在的目录
• test-paths 测试文件所在的目录
• analysis-paths 分析所在的目录
• macro-paths 宏所在的目录
• snapshot-paths 快照所在的目录
• docs-paths 文档块所在的目录
• vars 要用于数据编译的项目变量

新建项目
您可以创建新项目并通过在托管的 git 存储库（如 GitHub、GitLab 和 BitBucket）上提供它们来与其他人共享它们。

设置与数据平台的连接后，您可以在 dbt Cloud 中初始化新项目并开始开发。或者，从命令行运行 dbt init 来设置新项目。

在项目初始化期间，dbt 会在项目目录中创建示例模型文件，以帮助您快速开始开发。

示例项目
如果你想更深入地探索dbt项目，你可以在GitHub上克隆dbt Lab的Jaffle商店。这是一个可运行的项目，包含示例配置和有用的说明。

如果想要了解成熟的生产项目是什么样子的，请查看 GitLab 数据团队公共存储库。