Итоги прохождения курса по dbt

Недавно прошёл курс по dbt от команды dbt. Курс классный, в нем много практики. Я использовал Google BigQuery и публичные датасеты от dbt для решения описанных примеров, а в обучающих материалах все построено на Snowflake.

В целом, узнал много нового и полезного о dbt, кратко summary:

1. Во введении ребята объясняют роль Analytics Engineer, о котором так много разговоров и ссылаются на их пост блога
2. Дается исчерпывающая информация о том, как подключить dbt к хранилищу и .git
3. В dbt довольно тривиальными запросами реализовано тестирование данных на предмет уникальности и соответствия значениям. Это реально базовые SQL-запросы, которые проверяют наличие или отсутствие поля или значений. И тут интересно следующее: когда пишешь самостоятельно похожие запросы иногда думаешь, что во всем остальном мире так никто не делает, ну, к примеру, как в запросе ниже. А оказывается еще как делают, вот даже публично внутри dbt все эти тесты так и реализованы. И, кстати, крайне удобно, что SQL-код каждого теста можно изучить и скомпилировать.

SELECT sum(amount) FROM ... HAVING sum(amount) > 0

4. Круто и удобно формируется документация и DAG (Directed Acyclic Graph), который показывает все шаги преобразований модели
5. Поскольку dbt построен на Liquid и использовании Jinja (движок шаблонов в Python), то можно делать всякие невероятные вещи вроде написания внутреннего макроса (читай, условный операторы, циклы или создание функций) и применять этот макрос для автоматизации однотипных частей запроса. Это прям вау ?
6. Многие вещи уже придуманы и разработаны коммьюнити, поэтому существует dbt hub, через который можно подключить интересующие пакеты и не изобретать велосипед.
7. Отдельного упоминания достойны алгоритмы формирования инкрементального наполнения таблиц и создания снэпшотов. Для одного из проектов абсолютно такой же алгоритм по созданию снэпшотов с date_form / date_to мне доводилось проектировать самостоятельно.
Было приятно увидеть, что у ребят из dbt это работает абсолютно аналогичным образом.

8. Разумеется, используя Jinja и dbt, можно автоматизировать построение аналитических запросов, это так и называется Analyses. Скомпилированный код запроса, можно имплементировать в любимую BI-систему и наслаждаться результатами.

Общие впечатления очень положительные: dbt ждет большое будущее и развитие, ведь коммьюнити растет вместе с возможностями и ресурсами компании. Ждем коннекторов к другим СУБД помимо PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Redshift.