快照Snapshots使用说明

[dazdata]

什么是快照？
分析师通常需要“及时回顾”其可变表中以前的数据状态。虽然某些源数据系统的构建方式使访问历史数据成为可能，但情况并非总是如此。DBT 提供了一种机制，即快照，它记录对可变对象的更改桌子随着时间的推移。

快照在可变源表上实现类型 2 缓慢变化的维度。这些缓慢变化的维度（或 SCD）标识表中的行如何随时间变化。假设您有一个表，其中的status状态字段，在处理订单时可以覆盖该字段。
id status updated_at
1 pending 2019-01-01
现在，假设订单从“待处理”变为“已发货”。相同的记录现在将如下所示：
id status updated_at
1 shipped 2019-01-02
此订单现在处于“已发货”状态，但我们丢失了有关订单上次处于“待处理”状态的时间的信息。这使得很难（或不可能）分析订单发货需要多长时间。dbt 可以“快照”这些更改，以帮助您了解行中的值如何随时间变化。下面是上一示例的快照表示例：
id status updated_at dbt_valid_from dbt_valid_to
1 pending 2019-01-01 2019-01-01 2019-01-02
1 shipped 2019-01-02 2019-01-02 null
在 dbt 中，快照是在快照配置文件（通常在snapshots目录中）的快照块中定义的语句。您还需要配置快照以告知 dbt 如何检测记录更改。
snapshots/orders.sql
{% snapshot orders_snapshot %}

{{
config(
target_database='analytics',
target_schema='snapshots',
unique_key='id',

  strategy='timestamp',
  updated_at='updated_at',
)

}}

select * from {{ source('jaffle_shop', 'orders') }}

{% endsnapshot %}
运行 dbt snapshot命令时：

• 第一次运行时：dbt 将创建初始快照表 — 这将是语句的结果集，其他列包括 和 。所有记录都将有一个 .selectdbt_valid_fromdbt_valid_todbt_valid_to = null

• 在后续运行中：dbt 将检查哪些记录已更改或是否创建了任何新记录：

• 对于已更改的任何现有记录，将更新该列dbt_valid_to

• 更新的记录和任何新记录都将插入到快照表中。这些记录现在将具有dbt_valid_to = null

快照可以在下游模型中使用 ref 函数引用。