Dazdata MDS
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
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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。
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快照 snapshots
一种捕获可变表状态的方法，以便稍后可以参考它。
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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。
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测试 tests
可以编写的 SQL 查询来测试项目中的模型和资源。
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宏 macros
可以多次重用的代码块。
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文档 docs
您可以生成的项目文档。
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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。
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暴露 exposures
一种定义和描述项目下游使用的方法。
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指标 metrics
一种为项目定义指标的方法。
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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：
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人们将如何运行 dbt 命令 — 选择路径
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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
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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
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name 项目名称
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version 项目的版本
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require-dbt-version 将项目限制为仅使用一系列 dbt 核心版本
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profile dbt用于连接到数据平台的配置文件
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model-paths 模型和源文件所在的目录
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seed-paths 种子文件所在的目录
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test-paths 测试文件所在的目录
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analysis-paths 分析所在的目录
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macro-paths 宏所在的目录
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snapshot-paths 快照所在的目录
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docs-paths 文档块所在的目录
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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。