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dbt（data build tool）是一款风行的开源数据转换工具，可能通过 SQL 实现数据转化，将命令转化为表或者视图，晋升数据分析师的工作效率。TiDB 社区在近日推出了 dbt-tidb 插件，实现了 TiDB 和 dbt 的兼容适配。本文将通过一个简略的案例介绍如何通过 dbt 实现 TiDB 中数据的简略剖析。
dbt 次要性能在于转换数据库或数据仓库中的数据，在 E（Extract）、L（Load）、T（Transform）的流程中，仅负责转换（transform）的过程。通过 dbt-tidb 插件，数据分析师在应用 TiDB 的过程中，可能通过 SQL 间接建设表单并匹配数据，而无需关注创立 table 或 view 的过程，并且能够直观地看到数据的流动；同时可能使用 dbt 的 Jinja 编写 SQL、测试、包治理等性能，大大晋升工作效率。
（图片起源：https://blog.getdbt.com/what-…）
接下来，我将以 dbt 官网教程 为例，给大家介绍下 TiDB 与 dbt 的联合应用。
本例用到的相干软件及其版本要求：
TiDB 5.3 或更高版本
dbt 1.0.1 或更高版本
dbt-tidb 1.0.0
装置
dbt 除了本地 CLI 工具外，还反对 dbt Cloud (目前，dbt Cloud 只反对 dbt-lab 官网保护的 adapter)，其中本地 CLI 工具有多种装置形式。咱们这里间接应用 pypi 装置 dbt 和 dbt-tidb 插件。
装置 dbt 和 dbt-tidb，只须要一条命令，因为 dbt 会作为依赖在装置 dbt-tidb 的时候顺便装置。
$ pip install dbt-tidb
dbt 也可自行装置，装置形式参考 官网装置教程。
创立我的项目：jaffle_shop
jaffle_shop 是 dbt-lab 提供的用于演示 dbt 性能的工程项目，你能够间接从 GitHub 上获取它。
$ git clone https://github.com/dbt-labs/j…
$ cd jaffle_shop
这里开展 jaffle_shop 工程目录下所有文件。
dbt_project.yml 是 dbt 我的项目的配置文件，其中保留着项目名称、数据库配置文件的门路信息等。
models 目录下寄存该项目标 SQL 模型和 table 束缚，留神这部分是数据分析师自行编写的。
seed 目录寄存 CSV 文件。此类文件能够来源于数据库导出工具，例如 TiDB 能够通过 Dumpling 把 table 中的数据导出为 CSV 文件。jaffle_shop 工程中，这些 CSV 文件用来作为待处理的原始数据。
对于它们更加具体的内容，在用到下面的某个文件或目录后，我会再次进行更具体的阐明。
ubuntu@ubuntu:~/jaffle_shop$ tree
.
├── dbt_project.yml
├── etc
│ ├── dbdiagram_definition.txt
│ └── jaffle_shop_erd.png
├── LICENSE
├── models
│ ├── customers.sql
│ ├── docs.md
│ ├── orders.sql
│ ├── overview.md
│ ├── schema.yml
│ └── staging
│ ├── schema.yml
│ ├── stg_customers.sql
│ ├── stg_orders.sql
│ └── stg_payments.sql
├── README.md
└── seeds
├── raw_customers.csv
├── raw_orders.csv
└── raw_payments.csv配置我的项目
1. 全局配置
dbt 有一个默认的全局配置文件：~/.dbt/profiles.yml，咱们首先在用户目录下建设该文件，并配置 TiDB 数据库的连贯信息。
$ vi ~/.dbt/profiles.yml
jaffle_shop_tidb: # 工程名称
target: dev # 指标
outputs:
dev:
type: tidb # 适配器类型
server: 127.0.0.1 # 地址
port: 4000 # 端口号
schema: analytics # 数据库名称
username: root # 用户名
password: "" # 明码2. 我的项目配置
jaffle_shop 工程目录下，有此我的项目的配置文件，名为 dbt_project.yml。把 profile 配置项改为 jaffle_shop_tidb，即 profiles.yml 文件中的工程名称。这样此工程在会到 ~/.dbt/profiles.yml 文件中查询数据库连贯配置。
$ cat dbt_project.yml
name: ‘jaffle_shop’
config-version: 2
version: ‘0.1’
profile: ‘jaffle_shop_tidb’ # 留神此处批改
model-paths: [“models”] # model 门路
seed-paths: [“seeds”] # seed 门路
test-paths: [“tests”]
analysis-paths: [“analysis”]
macro-paths: [“macros”]
target-path: “target”
clean-targets:
- "target"
- "dbt_modules"
- "logs"
require-dbt-version: [“>=1.0.0”, “<2.0.0”]
models:
jaffle_shop:
materialized: table # models/ 中的 *.sql 物化为表
staging:
materialized: view # models/staging/ 中的 *.sql 物化为视图3. 验证配置
能够通过以下命令，检测数据库和我的项目配置是否正确。
$ dbt debug
06:59:18 Running with dbt=1.0.1
dbt version: 1.0.1
python version: 3.8.10
python path: /usr/bin/python3
os info: Linux-5.4.0-97-generic-x86_64-with-glibc2.29
Using profiles.yml file at /home/ubuntu/.dbt/profiles.yml
Using dbt_project.yml file at /home/ubuntu/jaffle_shop/dbt_project.yml
Configuration:
profiles.yml file [OK found and valid]
dbt_project.yml file [OK found and valid]
Configuration:
profiles.yml file [OK found and valid]
dbt_project.yml file [OK found and valid]
Required dependencies:
- git [OK found]
Connection:
server: 127.0.0.1
port: 4000
database: None
schema: analytics
user: root
Connection test: [OK connection ok]
All checks passed!
加载 CSV
加载 CSV 数据，把 CSV 具体化为指标数据库中的表。留神：一般来说，dbt 我的项目不须要这个步骤，因为你的待处理我的项目的数据都在数据库中。
$ dbt seed
07:03:24 Running with dbt=1.0.1
07:03:24 Partial parse save file not found. Starting full parse.
07:03:25 Found 5 models, 20 tests, 0 snapshots, 0 analyses, 172 macros, 0 operations, 3 seed files, 0 sources, 0 exposures, 0 metrics
07:03:25
07:03:25 Concurrency: 1 threads (target=’dev’)
07:03:25
07:03:25 1 of 3 START seed file analytics.raw_customers……………………………. [RUN]
07:03:25 1 of 3 OK loaded seed file analytics.raw_customers………………………… [INSERT 100 in 0.19s]
07:03:25 2 of 3 START seed file analytics.raw_orders………………………………. [RUN]
07:03:25 2 of 3 OK loaded seed file analytics.raw_orders…………………………… [INSERT 99 in 0.14s]
07:03:25 3 of 3 START seed file analytics.raw_payments…………………………….. [RUN]
07:03:26 3 of 3 OK loaded seed file analytics.raw_payments…………………………. [INSERT 113 in 0.24s]
07:03:26
07:03:26 Finished running 3 seeds in 0.71s.
07:03:26
07:03:26 Completed successfully
07:03:26
07:03:26 Done. PASS=3 WARN=0 ERROR=0 SKIP=0 TOTAL=3
上述后果中，能够分明的看到共执行了三个工作，别离加载了 analytics.raw_customers、analytics.raw_orders、analytics.raw_payments 三张表。
接着，去 TiDB 数据库中看看产生了什么。
发现多出了 analytics 数据库，这是 dbt 为咱们创立的工程数据库。
mysql> show databases;
| Database |
| INFORMATION_SCHEMA |
| METRICS_SCHEMA |
| PERFORMANCE_SCHEMA |
| analytics |
| mysql |
| test |
6 rows in set (0.00 sec)
analytics 数据库中有三张表，别离对应着上述三个工作后果。
mysql> show tables;
| Tables_in_analytics |
| raw_customers |
| raw_orders |
| raw_payments |
3 rows in set (0.00 sec)
model 是什么？
在进行下一个步骤之前，咱们有必要先理解下 dbt 中的 model 扮演着什么角色？
dbt 中应用 model 来形容一组数据表或视图的构造，其中次要有两类文件：SQL 和 YML。还须要留神到的是：在 jaffle_shop 这个我的项目中，依据 物化配置，models/ 目录下保留的是表构造，而 models/staging/ 目录下保留的是视图构造。
以 models/orders.sql 为例，它是一句 SQL 查问语句，反对 jinja 语法，接下来的命令中，会依据这条 SQL 创立出 orders 表。
$ cat models/orders.sql
{% set payment_methods = [‘credit_card’, ‘coupon’, ‘bank_transfer’, ‘gift_card’] %}
with orders as (
select * from {{ref('stg_orders') }}
),
payments as (
select * from {{ref('stg_payments') }}
),
order_payments as (
select
order_id,
{% for payment_method in payment_methods -%}
sum(case when payment_method = '{{ payment_method}}' then amount else 0 end) as {{payment_method}}_amount,
{% endfor -%}
sum(amount) as total_amount
from payments
group by order_id
),
final as (
select
orders.order_id,
orders.customer_id,
orders.order_date,
orders.status,
{% for payment_method in payment_methods -%}
order_payments.{{payment_method}}_amount,
{% endfor -%}
order_payments.total_amount as amount
from orders
left join order_payments
on orders.order_id = order_payments.order_id
)
select * from final
并且，与这条 SQL 配套的束缚信息在 models/schema.yml 文件中。
schema.yml 是当前目录下所有模型的注册表，所有的模型都被组织成一个树形构造，形容了每条字段的阐明和属性。其中 tests 条目示意这个字段的一些束缚项，能够通过 dbt test 命令来检测，更多信息请查阅 官网文档。
cat models/schema.yml
version: 2
…
-
name: orders
description: This table has basic information about orders, as well as some derived facts based on payments
columns:
- name: order_id
tests:
- unique
- not_null
description: This is a unique identifier for an order
- name: customer_id
description: Foreign key to the customers table
tests:
- not_null
- relationships:
to: ref('customers')
field: customer_id
- name: order_date
description: Date (UTC) that the order was placed
- name: status
description: '{{doc("orders_status") }}'
tests:
- accepted_values:
values: ['placed', 'shipped', 'completed', 'return_pending', 'returned']
- name: amount
description: Total amount (AUD) of the order
tests:
- not_null
- name: credit_card_amount
description: Amount of the order (AUD) paid for by credit card
tests:
- not_null
- name: coupon_amount
description: Amount of the order (AUD) paid for by coupon
tests:
- not_null
- name: bank_transfer_amount
description: Amount of the order (AUD) paid for by bank transfer
tests:
- not_null
- name: gift_card_amount
description: Amount of the order (AUD) paid for by gift card
tests:
- not_null运行
后果中显示胜利创立了三张视图（analytics.stg_customers、analytics.stg_orders、analytics.stg_payments）和两张表（analytics.customers、analytics.orders）。
$ dbt run
07:28:43 Running with dbt=1.0.1
07:28:43 Unable to do partial parsing because profile has changed
07:28:43 Unable to do partial parsing because a project dependency has been added
07:28:44 Found 5 models, 20 tests, 0 snapshots, 0 analyses, 172 macros, 0 operations, 3 seed files, 0 sources, 0 exposures, 0 metrics
07:28:44
07:28:44 Concurrency: 1 threads (target=’dev’)
07:28:44
07:28:44 1 of 5 START view model analytics.stg_customers…………………………… [RUN]
07:28:44 1 of 5 OK created view model analytics.stg_customers………………………. [SUCCESS 0 in 0.12s]
07:28:44 2 of 5 START view model analytics.stg_orders……………………………… [RUN]
07:28:44 2 of 5 OK created view model analytics.stg_orders…………………………. [SUCCESS 0 in 0.08s]
07:28:44 3 of 5 START view model analytics.stg_payments……………………………. [RUN]
07:28:44 3 of 5 OK created view model analytics.stg_payments……………………….. [SUCCESS 0 in 0.07s]
07:28:44 4 of 5 START table model analytics.customers……………………………… [RUN]
07:28:44 4 of 5 OK created table model analytics.customers…………………………. [SUCCESS 0 in 0.16s]
07:28:44 5 of 5 START table model analytics.orders………………………………… [RUN]
07:28:45 5 of 5 OK created table model analytics.orders……………………………. [SUCCESS 0 in 0.12s]
07:28:45
07:28:45 Finished running 3 view models, 2 table models in 0.64s.
07:28:45
07:28:45 Completed successfully
07:28:45
07:28:45 Done. PASS=5 WARN=0 ERROR=0 SKIP=0 TOTAL=5
去 TiDB 数据库中验证下，是否真的创立胜利。
结果显示多出了 customers 等五张表格或视图，并且表或视图中的数据也都转换实现。这里只展现 customers 的局部数据。
mysql> show tables;
| Tables_in_analytics |
| customers |
| orders |
| raw_customers |
| raw_orders |
| raw_payments |
| stg_customers |
| stg_orders |
| stg_payments |
8 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from customers;
| customer_id | first_name | last_name | first_order | most_recent_order | number_of_orders | customer_lifetime_value |
| 1 | Michael | P. | 2018-01-01 | 2018-02-10 | 2 | 33.0000 |
| 2 | Shawn | M. | 2018-01-11 | 2018-01-11 | 1 | 23.0000 |
| 3 | Kathleen | P. | 2018-01-02 | 2018-03-11 | 3 | 65.0000 |
| 4 | Jimmy | C. | NULL | NULL | NULL | NULL |
| 5 | Katherine | R. | NULL | NULL | NULL | NULL |
| 6 | Sarah | R. | 2018-02-19 | 2018-02-19 | 1 | 8.0000 |
| 7 | Martin | M. | 2018-01-14 | 2018-01-14 | 1 | 26.0000 |
| 8 | Frank | R. | 2018-01-29 | 2018-03-12 | 2 | 45.0000 |
….
生成文档
dbt 还反对生成可视化的文档，命令如下。
1. 生成文档
$ dbt docs generate
07:33:59 Running with dbt=1.0.1
07:33:59 Found 5 models, 20 tests, 0 snapshots, 0 analyses, 172 macros, 0 operations, 3 seed files, 0 sources, 0 exposures, 0 metrics
07:33:59
07:33:59 Concurrency: 1 threads (target=’dev’)
07:33:59
07:33:59 Done.
07:33:59 Building catalog
07:33:59 Catalog written to /home/ubuntu/jaffle_shop/target/catalog.json
2. 开启服务
$ dbt docs serve
07:43:01 Running with dbt=1.0.1
07:43:01 Serving docs at 0.0.0.0:8080
07:43:01 To access from your browser, navigate to: http://localhost:8080
07:43:01
07:43:01
07:43:01 Press Ctrl+C to exit.
能够通过浏览器查看文档，其中蕴含 jaffle_shop 我的项目的整体构造以及所有表和视图的形容阐明。
总结
TiDB 在 dbt 中的应用次要有以下几步：
装置 dbt 和 dbt-tidb
配置我的项目
编写 SQL 和 YML 文件
运行我的项目
目前，TiDB 反对 dbt 的版本在 4.0 以上，但依据 dbt-tidb 我的项目文档 形容，低版本的 TiDB 在和 dbt 联合应用中还存在一些问题，例如：不反对长期表和长期视图、不反对 WITH 语法等。想要畅快的应用 dbt，倡议应用 TiDB 5.3 以上版本，此版本反对 dbt 的全副性能。
