今回の課題
dbtにコマンドがたくさん存在していて、
理解したかったためメモ。
※参考
コマンド一覧
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dbt init: 新しいdbtプロジェクトを生成する。 -
dbt run: プロジェクト内のすべてのモデルの処理を走らせる。 -
dbt test: プロジェクト内のすべてのテストコードをテストする。 -
dbt snapshot: dbt_project.ymlファイルで定義されたsnapshots-pathsにあるスナップショットを実行する。 -
dbt seed: dbt_project.ymlファイルで定義されたseed-pathsで見つかったCSVファイルをロードする。 -
dbt build: dbt run + dbt test + dbt snapshot + dbt seedをDAG順に実行する。 -
dbt deps: packages.ymlファイルに記述されている依存関係をダウンロードする。 -
dbt celan: 同じフォルダを頻繁に削除しなければならない時に役立つ。dbt_project.ymlファイル内のclean-targetsリストにリストアップして、dbt cleanを実行することで一括で削除できる。 -
dbt compile:dbt runの前に一括でコンパイルできる。dbt runするよりもエラーを見つける時間を節約できる。 -
dbt debug: pythonやdbtのバージョン、python path、OS info、profiles_ymlやdbt_project.ymlなどの情報を見ることができる。
profiles.ymlやdbt_project.ymlが見つかったか、それらは利用可能かどうか分かる。
また、接続に関する情報を与え、それをテストし、必要な依存関係が見つかったかを通知する。 -
dbt list: projectの全てのリソースをリスト化する。非常に大きいprojectかグラフィックインターフェースにアクセスできない場合に非常に役に立つ。
ノード選択と併用することで、よりきれいな結果が得られる。 -
dbt perse: projectを解析する。projectが正しく生成されているか確認するコマンド。また、処理時間の情報も得られるので、大規模なprojectの構築時間を最適化するために利用できる。 -
dbt source: このコマンドには、dbt source snapshot-freshness（旧バージョン）およびdbt source freshness（新バージョン）の2つの利用可能なサブコマンドがある。sourceが最後に更新されたのはいつなのか、という情報を得られる。 -
dbt run-operation: マクロのテストに最適なコマンド。マクロを呼び出すために使用する。 -
dbt docs: ドキュメントを生成する。
dbt docs generateとdbt docs serveの2つの形式で実行することができる。
└dbt docs generateはプロジェクトのドキュメントサイトを生成し、-no-compileフラグと一緒に使うことで再コンパイルをスキップすることができる。
└dbt docs serveは、ローカルにドキュメントを生成する。