Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate

🎮 Моделирование данных с использованием SQL и dbt

Проблема: при обработке больших объемов данных важно не только их собрать, но и правильно структурировать для дальнейшего анализа. Обычные SQL-запросы могут стать громоздкими и сложными, особенно когда речь идет о масштабируемости и производительности.

Решение: в книге «Analytics Engineering with SQL and dbt: Building Meaningful Data Models at Scale» авторы описывают, как использовать dbt (data build tool) для построения и трансформации данных. dbt позволяет создавать чистые, поддерживаемые и легко масштабируемые модели данных, используя простые SQL-запросы, что значительно ускоряет процессы аналитики.

Пример кода:

-- Пример модели dbt для расчета среднего чека по категориям товаров
WITH base AS (
  SELECT
    category_id,
    SUM(order_amount) AS total_sales,
    COUNT(DISTINCT order_id) AS total_orders
  FROM raw.orders
  GROUP BY category_id
)
SELECT
  category_id,
  total_sales / total_orders AS avg_order_value
FROM base

Преимущества:

— Dbt позволяет быстро разрабатывать и тестировать модели данных, сокращая время от идеи до реализации.
— Подходы, описанные в книге, позволяют строить модели, которые легко масштабируются по мере роста данных.
— Акцент на совместной работе между аналитиками и инженерами способствует более эффективному решению задач.

Еще больше полезных книг — в нашем канале @progbook

🐸 Библиотека джависта #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Библиотека джависта | Java Spring Maven Hibernate/com.javaproglib/6738

2.2K viewsJun 17 at 07:50

🎮 Моделирование данных с использованием SQL и dbt

Проблема: при обработке больших объемов данных важно не только их собрать, но и правильно структурировать для дальнейшего анализа. Обычные SQL-запросы могут стать громоздкими и сложными, особенно когда речь идет о масштабируемости и производительности.

Решение: в книге «Analytics Engineering with SQL and dbt: Building Meaningful Data Models at Scale» авторы описывают, как использовать dbt (data build tool) для построения и трансформации данных. dbt позволяет создавать чистые, поддерживаемые и легко масштабируемые модели данных, используя простые SQL-запросы, что значительно ускоряет процессы аналитики.

Пример кода:

-- Пример модели dbt для расчета среднего чека по категориям товаров
WITH base AS (
  SELECT
    category_id,
    SUM(order_amount) AS total_sales,
    COUNT(DISTINCT order_id) AS total_orders
  FROM raw.orders
  GROUP BY category_id
)
SELECT
  category_id,
  total_sales / total_orders AS avg_order_value
FROM base