2022-12-30

dbtのモデル

dbt のモデルとは

dbtにおいてモデルとはSQLのSELECT文のことです。モデルは.sql（.py）ファイルで定義され、デフォルトではmodelsディレクトリに格納されます。

SQL モデル

各.sqlファイルは1つのモデルとして1つのSELECT文で構成されます。また、ファイルの名前がモデル名として使用されます。dbt runコマンドを実行するとdbtはモデルをCREATE VIEW asまたCREATE TABLE asのステートメントでラップしてSQLを実行します。

例えば次のcustomersモデルを考えます。

models/customers.sql

with customer_orders as (
    select
        customer_id,
        min(order_date) as first_order_date,
        max(order_date) as most_recent_order_date,
        count(order_id) as number_of_orders
    from jaffle_shop.orders
    group by 1
)
select
    customers.customer_id,
    customers.first_name,
    customers.last_name,
    customer_orders.first_order_date,
    customer_orders.most_recent_order_date,
    coalesce(customer_orders.number_of_orders, 0) as number_of_orders
from jaffle_shop.customers
left join customer_orders using (customer_id)

dbt runコマンドを実行すると、dbtは次のSQLを実行してcustomersというviewテーブルを作成します。このとき、viewテーブルは指定されたスキーマ（データセット）に作成されます。次の例でいうとスキーマ（データセット）はdbt_aliceです。また、viewテーブルの名前であるcustomersはファイル名のcustomers.sqlから来ています。

create view dbt_alice.customers as (
    with customer_orders as (
        select
            customer_id,
            min(order_date) as first_order_date,
            max(order_date) as most_recent_order_date,
            count(order_id) as number_of_orders

        from jaffle_shop.orders

        group by 1
    )

    select
        customers.customer_id,
        customers.first_name,
        customers.last_name,
        customer_orders.first_order_date,
        customer_orders.most_recent_order_date,
        coalesce(customer_orders.number_of_orders, 0) as number_of_orders

    from jaffle_shop.customers

    left join customer_orders using (customer_id)
)

dbtはモデルをCREATE TABLE asステートメントでラップしていることになります。

モデルの設定

モデルはdbt_project.ymlや各モデルのconfigブロックで設定することができます。例えばマテリアライゼーションとスキーマを設定したい場合は次のようになります。

dbt_project.yml

name: jaffle_shop
config-version: 2
...

models:
  jaffle_shop: # this matches the `name:`` config
    +materialized: view # this applies to all models in the current project
    marts:
      +materialized: table # this applies to all models in the `marts/` directory
      marketing:
        +schema: marketing # this applies to all models in the `marts/marketing/`` directory

models/customer.sql

{{ config(
    materialized="view",
    schema="marketing"
)}}

with customer_orders as ...

設定は階層的に適用されます。サブディレクトリに適用された設定は、上位に設定された条件よりも優先されます。例えばあるモデルについてdbt_project.ymlとconfigの両方で設定されている場合はconfigの設定値が優先されます。

Python モデル

Pythonモデルでは、データサイエンスや統計学の最先端パッケージを含むPythonエコシステムで利用できるツールを使うことができます。

各Pythonモデルはmodels/フォルダにある.pyファイルに格納されます。model()というの関数が定義され、次の2つのパラメータを受け取ります。

dbt
dbt Coreによってコンパイルされた各モデルに固有のクラスで、モデルの依存関係を表現することができます。
session
データプラットフォームからPythonバックエンドへの接続を表すクラスです。sessionはテーブルをDataFrameとして読み込んだり、DataFrameをテーブルに書き戻したりするために必要とされます。

model()関数は、1つのDataFrameを返す必要があります。

models/my_python_model.py

import ...

def model(dbt, session):
    final_df = ...  # stuff you can't write in SQL!
    return final_df

モデル関数の定義に加えて、他の関数をインポートしたり独自の関数を定義したりすることもできます。

models/my_python_model.py

def add_one(x):
    return x + 1

def model(dbt, session):
    dbt.config(materialized="table")
    temps_df = dbt.ref("temperatures")

    # warm things up just a little
    df = temps_df.withColumn("degree_plus_one", add_one(temps_df["degree"]))
    return df

models/my_python_model.py

import holidays

def is_holiday(date_col):
    # Chez Jaffle
    french_holidays = holidays.France()
    is_holiday = (date_col in french_holidays)
    return is_holiday

def model(dbt, session):
    dbt.config(
        materialized = "table",
        packages = ["holidays"]
    )

    orders_df = dbt.ref("stg_orders")

    df = orders_df.to_pandas()

    # apply our function
    # (columns need to be in uppercase on Snowpark)
    df["IS_HOLIDAY"] = df["ORDER_DATE"].apply(is_holiday)

    # return final dataset (Pandas DataFrame)
    return df

モデルの設定

モデルは次の3パターンで設定することができます。

dbt_project.ymlで設定する
models/ディレクトリに.ymlファイルを作成して設定する
各モデル.py内のdbt.config()メソッドを呼び出して設定する

models/ディレクトリの.ymlファイルを作成して設定する場合は次のようになります。

models/config.yml

version: 2

models:
  - name: my_python_model
    config:
      materialized: table
      target_name: "{{ target.name }}"
      specific_var: "{{ var('SPECIFIC_VAR') }}"
      specific_env_var: "{{ env_var('SPECIFIC_ENV_VAR') }}"

models/my_python_model.py

def model(dbt, session):
    target_name = dbt.config.get("target_name")
    specific_var = dbt.config.get("specific_var")
    specific_env_var = dbt.config.get("specific_env_var")

    orders_df = dbt.ref("fct_orders")

    # limit data in dev
    if target_name == "dev":
        orders_df = orders_df.limit(500)

.py内のdbt.config()メソッドを呼び出して設定する場合は次のようになります。

models/my_python_model.py

def model(dbt, session):

    # setting configuration
    dbt.config(materialized="table")

Limitations

Pythonモデルは次の欠点があります。

時間とコスト
PythonモデルはSQLモデルよりも実行速度が遅く、それを実行するクラウドリソースも高価になります。Pythonの実行には、より汎用的なコンピューティングが必要であり、また、SQLモデルとは別のサービスやアーキテクチャが必要な場合もあります。
Syntaxの違い
dbtはディスパッチパターンやdbt_utilsなどのパッケージを通じて、一般的なデータウェアハウスにおけるSQL方言の違いの抽象化に努めてきました。PythonはSQLよりも遥かに多くの方言が存在します。SQLで何かをする方法が5つあるとしたら、Pythonでそれを書く方法は500通りあり、性能も標準への準拠も様々です。

SQLでもPythonでも同じように書ける変換がある場合はSQLの方が良さそうです。SQLで書けない変換がある、あるいは10行のエレガントで注釈付きのPythonで、読みにくいJinja-SQLの1000行を節約できる場合であればPythonを選択するのが良さそうです。