关于模型

概述¶

dbt Core和Cloud由不同的部件组成并和谐地运行。所有这些对dbt的工作都很重要——将数据转换为ELT中的'T'。当您执行dbt-run时，您正在运行一个模型，该模型将在数据不离开数据仓库的情况下进行转换。

模型是开发人员在dbt环境中花费大部分时间的地方。模型主要以select语句的形式编写，并保存为.sql文件。虽然定义很简单，但执行的复杂性会因环境而异。随着需求的发展和您的组织找到最大化效率的新方法，模型将可能会被编写和重写。

SQL是大多数dbt用户将使用的语言，但它并不是唯一用于构建模型的语言。从1.3版本开始，dbtCore和dbtCloud支持Python模型。Python模型对于训练或部署数据科学模型、复杂转换或特定Python包满足需求非常有用；例如使用dateutil库来解析日期。

dbt工作流的顶层是项目。项目是.yml文件（项目配置）和.sql或.py文件（模型）的目录。项目文件告诉dbt项目上下文，模型让dbt知道如何构建特定的数据集。有关项目的更多详细信息，请参阅关于dbt项目。

您的组织可能只需要几个模型，但更有可能需要嵌套模型的复杂结构来转换所需的数据。模型是一个包含最终select语句的单个文件，一个项目可以有多个模型，模型甚至可以相互引用。除此之外，与旧方法相比，在转换复杂数据集时可以大幅提升工作效率。

在SQL models和Python models页面中了解更多关于模型的信息。如果您想从一点练习开始，请访问我们的入门指南，了解有关设置Jaffle_Shop示例数据的说明，以便您可以亲身体验dbt的强大功能。