dbtのテンプレートSQLをJinja2テンプレートで大量生成する話 〜クラシコム様での事例〜 - KAYAC Engineers' Blog
この記事はdbt Advent Calendar 2023の5日目です。 こんにちは、その他事業部SREチーム所属の@mashiikeです。 カヤックは様々な事業・プロジェクトを展開しておりますが、その一つとして『北欧、暮らしの道具店』を運営する株式会社クラシコムとの協業プロジェクトがあります。 www.kayac.com こちらのプロジェクトでは2019年より継続して、クラシコム様のデータ基盤の構築・運用のサポートの一部を行っております。 その中で、troccoのdbt連携機能を用いて、データの変換を実装しております。1 今回の記事は、同プロジェクトの中で行われた一風変わったdbtの活用例の紹介になります。 内容の関係上、予めLookerの用語と概念を知っていると読みやすいと思います。 cloud.google.com 背景 クラシコム様のデータ分析基盤では、ビジネスインテリジェンスにL
AirflowでJinjaテンプレートを使ってSQLを実行する - 株式会社ライトコード
こんにちは、普段は分析基盤や分析のお仕事をしている新田です。 この記事では、AirflowでJinjaテンプレートを活用したSQLクエリを動的に生成し、BigQueryでそのクエリを実行する方法をまとめます。 JinjaはPythonのテンプレートエンジンで、HTMLを動的に生成するために使われることが多いですが、SQLでも「大体同じなのに少し違うクエリ」が複数あるようなときに大活躍しますよ。 AirflowでJinjaテンプレートを使う方法AirflowはなんとデフォルトでJinjaテンプレートエンジンをサポートしています。 特に何もしなくてもDAGでJinjaのプレースホルダや変数をタスクのパラメータやクエリ内で直接使用することができます。 また、Operatorに引数を渡すことで渡した引数を埋め込むことができます。 SQLのテンプレートファイルを作成するまずは、SQLファイルを作成し
テンプレートエンジンを使ってSQLを書く環境を作ってみた | takemikami's note
Web界隈ではaltjsやscssのファイル更新を監視して自動コンパイルするのが一般的になってきていると思いますが。 このエントリでは、そういった方法を真似て、SQLをテンプレートエンジンを利用して書いて、自動的に変換する環境を作ってみることにします。 データ界隈の人はpython使う人が多そうなので、pythonで以下のモジュールを使った環境を作ることにします。 ファイル監視はwatchdog テンプレートエンジンはmako エディタはatomでlanguage-atomプラグインを利用 watchdog: https://pypi.python.org/pypi/watchdog mako: http://www.makotemplates.org/ Mako 1.0.4 Documentation » Syntax: http://docs.makotemplates.org/en/
dbtで始めるデータパイプライン構築〜入門から実践〜
事業会社においてBIやレポート用の分析を担当しているが以下のような状況に該当する人に向けたデータパイプライン構築の入門のための資料です 🧑🏻🦱「BigQuery等のView機能を活用しているが、データの流れを追うのが困難な状態になってしまっている、クエリの実行に時間がかかりBIツールが使いづらい」 👩🏻「専任のデータエンジニアがおらず、前処理をpython等で処理したりするのがリソース調整的に大変」 👱🏻♂️「ロードされたデータに重複があったり、過不足があったりしてデータの品質が担保できていない」 🧑🏻🦰「Digdagやluigiといったデータ変換ツールの独自の仕様を理解しきれておらず使いこなせていない」 ※現時点ではBigQueryを中心に記事を構成してあります、SnowflakeやAmazon Redshift等の様々な分析基盤でもdbtは対応可能です
Home | DBML
Intro DBML (Database Markup Language) is an open-source DSL language designed to define and document database schemas and structures. It is designed to be simple, consistent and highly-readable. It also comes with command-line tool and open-source module to help you convert between DBML and SQL. Table users { id integer username varchar role varchar created_at timestamp } Table posts { id integer
This one weird trick will simplify your ETL workflow | Stitch Fix Technology – Multithreaded
The first and most important step towards developing a powerful machine learning model is acquiring good data. It doesn’t matter if you’re using a simple logistic regression or the fanciest state-of-the-art neural network to make predictions: If you don’t have rich input, your model will be garbage in, garbage out. This exposes an unfortunate truth that every hopeful, young data scientist has to c
Advanced SQL Templates In Python with JinjaSql
In A Simple Approach To Templated SQL Queries In Python, I introduced the basics of SQL templates in Python using JinjaSql. This post further demonstrates the power of Jinja2 within JinjaSql templates using presets, loops, and custom functions. Let’s consider an everyday use case when we have a table with some dimensions and some numerical values, and we want to find some metrics for a given dimen
Alembicを使う際のメモ - Qiita
Alembic は python の orm である sqlalchemy のマイグレーションツールです。 日本語記事が少なく、なんとなく使っていると気づかないことが多かったので、はまっところをメモに残しておきます。 Alembic：http://alembic.zzzcomputing.com/en/latest/ 複数のモデルファイルを扱いたい 複数のmodelファイルがある際、Baseクラスのmetadataを結合させる必要があります。 http://liuhongjiang.github.io/hexotech/2015/10/14/alembic-support-multiple-model-files/ このブログにある方法でうまくいきます。 僕の場合、動的インポートを使ってみました。 import importlib from sqlalchemy.schema import
PugSQL :: SQL is Extremely Good, Actually
PugSQL is a simple Python interface for using parameterized SQL, in files, with any SQLAlchemy-supported database. import pugsql # Create a module of database functions from a set of sql files on disk. queries = pugsql.module('resources/sql') # Point the module at your database. queries.connect('sqlite:///foo.db') # Invoke parameterized queries, receive dicts! user = queries.find_user(user_id=42)
SQL と Pandas の対応表 - Qiita
トピック SQL のクエリと、Pandas のメソッドの対応表を作成する。 SQL 勉強中のため、備忘録代わりに箇条書き（殴り書き）で書いていく。 Udemy のこちらのコースで勉強していました。 DBやテーブル自体の更新・操作に関するものはこちらにまとめている。（SQL のクエリだけを書き散らかしているだけ） 順序 記述順序 select from join系(+on) where group by having order by limit 実行順序(※) from join系(+on) where group by select having order by limit (※)追記 @nora1962jp さんからご指摘をいただきましたので、コメント内容を追記します。 実行順序 from join系(+on) where SQLについてなら実行順序はonとwhereの順序はonが先
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GitHub - dcmoura/spyql: Query data on the command line with SQL-like SELECTs powered by Python expressions
Introduction to Python SQL Libraries – Real Python
shomah4a.net