SQL 資料轉換入門與 dbt Cloud 開發環境設定

– 15 分鐘閱讀

SQL 是資料函式倉管理的標準語言，對於資料工程中的資料轉換至關重要。理解 SQL 的核心概念和命令，例如 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE，是進行資料操作的基礎。Snowflake 作為雲端資料倉儲平臺，提供高效且安全的資料儲存和分析解決方案，其查詢語法與標準 SQL 相似，並支援視窗函式等進階功能。利用 Python 和 Snowflake 的混合程式設計，可以有效地連線資料函式庫、執行查詢並進行資料分析。設定 dbt Cloud 開發環境需要準備 GitHub 帳戶和 dbt Cloud 帳戶，並瞭解版本控制、GitHub 倉函式庫的建立以及 dbt Core 和 dbt Cloud 工作流程的差異。

資料工程基礎：SQL資料轉換入門

資料工程是一個龐大而複雜的領域，涵蓋了從資料收集、儲存、處理到分析和視覺化的各個階段。在這個過程中，SQL（Structured Query Language）扮演著至關重要的角色，因為它是資料函式倉管理系統中使用的標準語言，允許使用者存取、管理和修改資料。

SQL基礎：核心概念和命令

要開始使用SQL，首先需要了解其核心概念和命令。SQL的核心概念包括資料函式庫、表格、欄位、記錄等。資料函式庫是儲存相關資料的集合，表格是資料函式庫中的個別資料集合，欄位是表格中的個別資料專案，記錄則是表格中的一行資料。

SQL的基本命令包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。SELECT命令用於查詢資料，INSERT命令用於新增新資料，UPDATE命令用於修改現有資料，DELETE命令用於刪除資料。

SQL命令類別

SQL命令可以分為四大類別：DML（資料操作語言）、DDL（資料定義語言）、DCL（資料控制語言）和TCL（事務控制語言）。DML包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等命令，DDL包括CREATE、ALTER和DROP等命令，DCL包括GRANT和REVOKE等命令，TCL包括COMMIT和ROLLBACK等命令。

Snowflake資料函式庫設定

Snowflake是一個雲端資料倉儲平臺，提供了一個高度可擴充套件和安全的資料儲存和分析解決方案。要設定Snowflake資料函式庫，需要建立一個Snowflake帳戶，設定初始使用者、角色和資料函式庫。

Snowflake查詢語法

Snowflake的查詢語法與標準SQL語法相似，但有一些特殊的功能和語法。例如，Snowflake支援視窗函式，允許使用者對資料進行分組和排序。

SQL運運算元

SQL運運算元用於在查詢中進行資料比較和運算。常見的SQL運運算元包括等於（=）、不等於（<>）、大於（>）、小於（<）、大於或等於（>=）、小於或等於（<=）等。

JOIN子句

JOIN子句用於結合多個表格的資料。JOIN有多種型別，包括內部JOIN、左JOIN、右JOIN和全外JOIN。內部JOIN傳回兩個表格中都有的資料，左JOIN傳回左表格中的所有資料和右表格中匹配的資料，右JOIN傳回右表格中的所有資料和左表格中匹配的資料，全外JOIN傳回兩個表格中的所有資料。

視覺化JOIN型別

JOIN型別可以透過視覺化的方式來表示，例如使用Venn圖或表格來展示JOIN的結果。

視窗函式

視窗函式是一種特殊的SQL函式，允許使用者對資料進行分組和排序。視窗函式可以用於計算資料的排名、總和、平均值等。

以下是使用Python和SQL的混合程式設計範例：

import snowflake.connector

# 連線Snowflake資料函式庫
cnx = snowflake.connector.connect(
    user='your_username',
    password='your_password',
    account='your_account',
    warehouse='your_warehouse',
    database='your_database',
    schema='your_schema'
)

# 執行SQL查詢
cursor = cnx.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")

# 取得查詢結果
results = cursor.fetchall()

# 關閉連線
cnx.close()

# 使用Python進行資料分析
import pandas as pd

# 將查詢結果轉換為Pandas資料框
df = pd.DataFrame(results)

# 進行資料分析
print(df.describe())

這個範例示範瞭如何使用Python和SQL的混合程式設計來連線Snowflake資料函式庫，執行SQL查詢，取得查詢結果，並使用Python進行資料分析。

Window 定義與 dbt Cloud 開發環境設定

Window 框架定義

在開始設定 dbt Cloud 開發環境之前，瞭解 Window 框架的定義是非常重要的。Window 框架是指用於組織和管理資料的結構，尤其是在資料倉儲和商業智慧領域。這個框架定義瞭如何從原始資料中提取、轉換和載入資料到目標系統中。

Window 定義的重要性

Window 定義在資料倉儲和商業智慧領域中扮演著重要角色。它們使得資料的管理和分析變得更加高效和有效。透過定義 Window 框架，開發人員可以更好地理解資料的結構和關係，從而更好地設計和實作資料倉儲和商業智慧系統。

dbt Cloud 開發環境設定

要設定 dbt Cloud 開發環境，需要滿足一些技術要求。以下是設定步驟：

  1. 技術要求：需要有一個 GitHub 帳戶和一個 dbt Cloud 帳戶。
  2. 設定 GitHub 帳戶：如果您還沒有 GitHub 帳戶，需要建立一個新的帳戶。
  3. 介紹版本控制：版本控制是管理和跟蹤程式碼變化的過程。GitHub 是一個流行的版本控制平臺。
  4. 建立 GitHub倉函式庫：需要建立一個新的 GitHub 倉函式庫來儲存您的 dbt 專案。
  5. 設定 dbt Cloud 帳戶：需要註冊一個 dbt Cloud 帳戶並設定您的第一個 dbt Cloud 專案。
  6. 新增預設專案到空倉函式庫：需要將預設專案新增到您的空 GitHub 倉函式庫中。
  7. 比較 dbt Core 和 dbt Cloud 工作流程：dbt Core 和 dbt Cloud 是兩種不同的工作流程。dbt Core 是一個命令列工具，用於管理和執行 dbt 專案。dbt Cloud 是一個根據網頁的平臺，用於管理和執行 dbt 專案。
內容解密：

以上內容介紹了 Window 框架的定義和設定 dbt Cloud 開發環境的步驟。Window 框架是指用於組織和管理資料的結構，尤其是在資料倉儲和商業智慧領域。設定 dbt Cloud 開發環境需要滿足一些技術要求，包括建立 GitHub 帳戶和 dbt Cloud 帳戶，設定版本控制，建立 GitHub 倉函式庫，設定 dbt Cloud 專案，新增預設專案到空倉函式庫，比較 dbt Core 和 dbt Cloud 工作流程。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[設定 GitHub 帳戶] --> B[建立 GitHub 倉函式庫]
    B --> C[設定 dbt Cloud 帳戶]
    C --> D[設定 dbt Cloud 專案]
    D --> E[新增預設專案到空倉函式庫]
    E --> F[比較 dbt Core 和 dbt Cloud 工作流程]

此圖表展示了設定 dbt Cloud 開發環境的步驟。從設定 GitHub 帳戶開始，建立 GitHub 倉函式庫，設定 dbt Cloud 帳戶，設定 dbt Cloud 專案，新增預設專案到空倉函式庫，比較 dbt Core 和 dbt Cloud 工作流程。

資料建模的基礎

資料建模是資料工程中的重要步驟，涉及設計和建立資料結構以支援商業需求和分析。資料建模的目的是建立一個資料模型，描述資料之間的關係和結構，以便於資料儲存、查詢和分析。

資料建模的重要性

資料建模對於資料工程有以下幾個重要性：

  • 資料一致性：資料建模確保資料的一致性和完整性，避免資料不一致和錯誤。
  • 資料可擴充套件性：資料建模可以幫助設計可擴充套件的資料結構，以支援未來的商業需求和資料增長。
  • 資料安全性：資料建模可以幫助設計安全的資料結構，以保護敏感的商業資料。
  • 資料分析：資料建模可以幫助設計資料結構，以支援商業分析和決策。

資料建模的步驟

資料建模的步驟包括：

  1. 需求收集：收集商業需求和資料需求，以瞭解資料建模的目標和範圍。
  2. 資料分析：分析資料需求和商業需求，以確定資料模型的結構和內容。
  3. 資料設計：設計資料模型，包括資料表、欄位、關係和約束。
  4. 資料實作：實作資料模型，包括建立資料表、索引和檢視。
  5. 資料測試：測試資料模型，包括資料完整性、資料一致性和資料安全性。

資料建模工具

資料建模工具包括：

  • Entity-Relationship模型：Entity-Relationship模型是一種資料建模工具，描述資料之間的關係和結構。
  • Dimensional模型：Dimensional模型是一種資料建模工具，描述資料的維度和事實表。
  • Star和Snowflake模型：Star和Snowflake模型是兩種常用的資料倉儲模型，描述資料的結構和關係。

資料模型的重要性

資料模型是指對資料結構和組織的一種抽象表示。它是瞭解和管理複雜資料系統的基礎。資料模型的目的是提供一個共同的語言和框架，讓各個利益相關者可以溝通和理解資料的含義和關係。

資料模型的型別

資料模型可以分為三種：概念性資料模型、邏輯性資料模型和物理性資料模型。

概念性資料模型

概念性資料模型是最高層次的資料模型，它描述了業務領域中實體和關係的概念結構。它是用來捕捉業務需求和規則的。

邏輯性資料模型

邏輯性資料模型是在概念性資料模型的基礎上，增加了資料儲存和管理的邏輯結構。它描述了資料的組織和儲存方式。

物理性資料模型

物理性資料模型是最低層次的資料模型，它描述了資料在物理儲存裝置上的組織和儲存方式。它是用來實作資料函式庫的。

實體關係模型

實體關係模型是一種常用的資料模型，它描述了實體和關係之間的結構。它包括以下幾個要素：

實體

實體是指業務領域中具有獨立存在的物件或概念。

屬性

屬性是指實體的特徵或描述。

關係

關係是指實體之間的聯絡或關係。

基數

基數是指實體之間的關係的多寡。

時間視角

時間視角是指資料模型中對時間的考慮。它包括了資料的歷史、現在和未來的狀態。

模型的細化

模型的細化是指將高層次的模型細化為低層次的模型。它包括了將概念性模型細化為邏輯性模型，然後再細化為物理性模型。

實體關係模型的例子

以下是實體關係模型的例子：

  erDiagram
    CUSTOMER ||--o{ ORDER : places
    ORDER ||--|{ PRODUCT : contains
    PRODUCT ||--o{ CATEGORY : belongs_to

圖表翻譯：

上述的實體關係模型描述了顧客、訂單、產品和類別之間的關係。顧客可以下多個訂單，訂單包含多個產品，產品屬於某個類別。

模型的優點

模型的優點包括了：

  • 提高了溝通的效率
  • 減少了誤解的可能性
  • 提高了資料的品質
  • 減少了資料的冗餘

內容解密：

資料模型是瞭解和管理複雜資料系統的基礎。它提供了一個共同的語言和框架，讓各個利益相關者可以溝通和理解資料的含義和關係。實體關係模型是一種常用的資料模型，它描述了實體和關係之間的結構。時間視角是指資料模型中對時間的考慮。模型的細化是指將高層次的模型細化為低層次的模型。

資料模型的標準函式庫

在資料工程中，資料模型是指用於組織和結構化資料的框架。一個好的資料模型可以幫助我們更好地理解和管理資料，從而提高資料分析和決策的效率。然而，資料模型也可能存在一些常見的問題，例如「風扇陷阱」（Fan Trap）和「深淵陷阱」（Chasm Trap）。

風扇陷阱

風扇陷阱是指在資料模型中，一個實體與多個其他實體之間存在多對多的關係，導致資料模型變得過於複雜和難以維護。例如，一個顧客可以有多個訂單，而一個訂單也可以有多個顧客。這種多對多的關係可以使用橋接表（Bridge Table）來解決。

深淵陷阱

深淵陷阱是指在資料模型中，一個實體與另一個實體之間存在多層的關係，導致資料模型變得過於深和難以查詢。例如，一個部門可以有多個員工，而一個員工也可以有多個部門。這種多層的關係可以使用遞迴查詢（Recursive Query）來解決。

資料模型風格和架構

資料模型風格和架構是指用於設計和實作資料模型的方法和框架。常見的資料模型風格和架構包括：

  • Kimball 方法：也稱為維度模型（Dimensional Modeling）或星型schema（Star Schema）。這種方法使用事實表（Fact Table）和維度表（Dimension Table）來儲存資料。
  • Inmon 設計風格：這種方法使用 normalize 的資料模型來儲存資料。
  • Data Vault：這種方法使用一個中央的資料倉函式庫來儲存所有的資料。
  • Data Mesh：這種方法使用一個分散的資料架構來儲存和管理資料。

我們的方法： Pragmatic Data Platform - PDP

我們的方法是根據 Pragmatic Data Platform - PDP 的。這種方法結合了 Kimball 方法和 Data Vault 的優點，使用一個簡單和靈活的資料模型來儲存和管理資料。

進一步閱讀

  • Analytics Engineering as the New Core of Data Engineering：這本章介紹了資料工程中的新核心：資料分析工程。
  • Data Modeling for Beginners：這本章介紹了資料模型的基礎知識和技能。
  • Data Vault Modeling：這本章介紹了 Data Vault 的資料模型和架構。
  flowchart TD
    A[資料模型] --> B[Kimball 方法]
    A --> C[Inmon 設計風格]
    A --> D[Data Vault]
    A --> E[Data Mesh]
    B --> F[星型schema]
    C --> G[normalize]
    D --> H[中央資料倉函式庫]
    E --> I[分散資料架構]

圖表翻譯：

這個圖表展示了不同的資料模型風格和架構，包括 Kimball 方法、Inmon 設計風格、Data Vault 和 Data Mesh。每個資料模型風格和架構都有其自己的優點和缺點，選擇適當的資料模型風格和架構是設計和實作一個有效和高效的資料模型的關鍵。

資料生命週期與其演進

資料生命週期是指資料從建立、儲存、處理、分析到報告的整個過程。瞭解資料生命週期對於企業的資料管理和分析至關重要。

資料流程的理解

資料流程是指資料在不同系統和部門之間的流動。它涉及資料的建立、移動、儲存、轉換和報告等各個階段。瞭解資料流程有助於企業最佳化資料管理和分析流程。

資料建立

資料建立是資料生命週期的第一個階段。它涉及資料的收集、產生和儲存。資料可以來自各種源頭，例如使用者輸入、感應器資料、日誌檔案等。

資料移動和儲存

資料移動和儲存是指資料從一個系統或部門移動到另一個系統或部門的過程。它涉及資料的傳輸、儲存和管理。資料可以儲存在各種儲存系統中，例如關係型資料函式庫、NoSQL資料函式庫、資料倉儲等。

資料轉換

資料轉換是指資料從一個格式轉換為另一個格式的過程。它涉及資料的清洗、轉換和格式化。資料轉換是為了使資料更容易被分析和報告。

商業報告

商業報告是指根據資料分析結果生成的報告。它涉及資料的視覺化、匯總和分析。商業報告有助於企業做出明智的決策。

回饋到源系統

回饋到源系統是指將分析結果和報告反饋到源系統的過程。它涉及資料的更新、修正和最佳化。回饋到源系統有助於企業不斷改進和最佳化其業務流程。

現代資料堆積疊

現代資料堆積疊是指一個企業用於管理和分析資料的整個系統。它涉及各種工具和技術，例如資料倉儲、資料湖、資料管道、資料轉換和商業智慧等。

傳統資料堆積疊

傳統資料堆積疊是指一個企業用於管理和分析資料的傳統系統。它涉及各種工具和技術，例如關係型資料函式庫、資料倉儲、ETL工具和商業智慧等。

現代資料堆積疊

現代資料堆積疊是指一個企業用於管理和分析資料的現代系統。它涉及各種工具和技術，例如雲資料倉儲、資料湖、資料管道、資料轉換和商業智慧等。

分析工程

分析工程是指一個企業用於設計、開發和維護其資料分析系統的過程。它涉及各種工具和技術，例如資料倉儲、資料湖、資料管道、資料轉換和商業智慧等。

現代資料堆積疊中的角色

現代資料堆積疊中的角色包括：

  • 資料工程師：負責設計、開發和維護資料管道和資料倉函式庫。
  • 資料分析師：負責分析和視覺化資料。
  • 商業分析師：負責根據資料分析結果生成商業報告。
  • 資料科學家：負責開發和佈署機器學習模型。

DataOps

DataOps是指一個企業用於管理和最佳化其資料分析流程的過程。它涉及各種工具和技術，例如版本控制、連續整合和連續佈署等。

版本控制

版本控制是指一個企業用於管理和跟蹤其資料分析系統的版本的過程。它涉及各種工具和技術，例如Git、SVN等。

以下是使用Python和Git進行版本控制的範例：

# 安裝GitPython函式庫
import git

# 建立一個Git儲存函式庫
repo = git.Repo.init("my_repo")

# 新增檔案到倉函式庫
repo.index.add(["my_file.txt"])

# 提交變更
repo.index.commit("Initial commit")

# 推播變更到遠端倉函式庫
repo.remote("origin").push()

這個範例展示瞭如何使用Python和Git進行版本控制。它涉及建立一個Git儲存函式庫、新增檔案到倉函式庫、提交變更和推播變更到遠端倉函式庫等步驟。

資料轉換與維護

在資料科學和工程中，資料的轉換和維護是一個非常重要的環節。為了確保資料的品質和一致性，需要有一套嚴格的流程和工具來支援。

程式碼模組化

程式碼的模組化是指將程式碼分成多個小的、獨立的模組，每個模組都有其特定的功能和責任。這樣可以使得程式碼更容易維護和擴充套件。例如，在 Python 中，可以使用函式和模組來實作程式碼的模組化。

開發環境

開發環境是指用於開發和測試程式碼的環境。一個好的開發環境應該能夠提供方便的程式碼編輯、除錯和測試功能。例如，Visual Studio Code 是一個流行的開發環境，提供了豐富的擴充套件功能和強大的除錯工具。

設計可維護性

設計可維護性是指在設計程式碼時，考慮到未來的維護和擴充套件需求。這包括選擇適合的資料結構、函式和模組， 以及使用清晰和一致的命名約定。例如，在設計資料函式庫時，需要考慮到未來的資料擴充套件和變化，選擇適合的資料結構和索引。

資料轉換工具

dbt 是一個流行的資料轉換工具，提供了強大的資料轉換和維護功能。以下是 dbt 的一些關鍵功能：

技術要求

dbt 的技術要求包括：

  • 支援多種資料來源，包括 MySQL、PostgreSQL 和 Snowflake
  • 提供強大的資料轉換和維護功能
  • 支援多種資料格式，包括 CSV、JSON 和 Avro

dbt 核心工作流程

dbt 的核心工作流程包括以下步驟：

  1. 資料匯入：從資料來源匯入資料到 dbt
  2. 資料轉換：使用 dbt 的轉換功能，將資料轉換成所需的格式
  3. 資料維護：使用 dbt 的維護功能，維護和更新資料

專案例項

以下是使用 dbt 的一個專案例項：

  • 股票追蹤專案：使用 dbt 匯入和轉換股票資料，然後使用 Snowflake 儲存和分析資料
  • 初始資料模型和詞彙：定義資料模型和詞彙，包括股票程式碼、名稱和價格
  • 設定專案：設定 dbt、Snowflake 和 GitHub 的專案，包括資料來源和轉換規則
  • 定義資料來源：定義資料來源，包括股票資料的 URL 和格式
  • 載入資料：載入資料到 dbt 和 Snowflake，然後使用 dbt 的轉換功能，將資料轉換成所需的格式

從產業生態圈的動態變化來看，資料工程正經歷著從傳統資料倉儲到現代資料平臺的快速演進。本文涵蓋了SQL 基礎、Snowflake 資料函式庫、資料建模、dbt 資料轉換等關鍵技術，並深入探討了資料生命週期、現代資料堆積疊以及 DataOps 的實踐。分析顯示，現代資料堆積疊的興起，使得資料工程師、資料分析師、商業分析師和資料科學家等角色更加專業化，也對團隊協作和技術能力提出了更高的要求。一個關鍵的技術限制是資料孤島問題，如何整合分散的資料源仍是一大挑戰。對於企業而言，建議採用漸進式策略，逐步將傳統資料系統遷移到現代資料平臺，並注重 DataOps 的實踐，以提高資料處理效率和資料品質。展望未來，隨著雲原生技術和機器學習的發展，預見資料平臺將更加智慧化和自動化，資料驅動的商業決策將成為主流。玄貓認為，掌握現代資料工程技術堆疊，對於企業提升競爭力至關重要。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。