Question 1

dbt（data build tool）とは何ですか？

Accepted Answer

dbtは、アナリストやデータエンジニアがSQLまたはPythonでデータウェアハウス内で直接変換を記述できるデータ変換ツールです。従来のETLが読み込み前に変換するのに対し、データを先にウェアハウスに読み込んでからその場で変換するELT（Extract、Load、Transform）アプローチに従います。dbtはモデル間の依存関係、テスト、ドキュメントを自動的に管理します。

Question 2

dbtプロジェクトの基本構造は何ですか？

Accepted Answer

dbtプロジェクトは主要なフォルダーを中心に編成されます：models/には変換を定義するSQLファイル、seeds/にはテーブルとして読み込まれるCSVファイル、tests/にはカスタムテスト、macros/には再利用可能なJinja関数、snapshots/には状態キャプチャが含まれます。ルートのdbt_project.ymlファイルはプロジェクト（名前、バージョン、デフォルトのmaterializations）を設定し、profiles.ymlはウェアハウス接続を定義します。

Question 3

dbtのmodelとは何ですか？

Accepted Answer

dbtのmodelは、データ変換を定義するSELECT文を含むSQLファイルです。各modelはmodels/フォルダー内の.sqlファイルに対応し、実行時にデータウェアハウスにテーブルまたはビューを生成します。modelはref()関数を介して他のmodelを参照でき、dbtが正しい順序で実行する依存関係グラフ（DAG）を作成します。

dbt - 基礎

dbt（data build tool）とは何ですか？

回答

dbtプロジェクトの基本構造は何ですか？

回答

dbtのmodelとは何ですか？

回答

dbtのref()関数の目的は何ですか？

dbtのsourceとは何で、どのように宣言しますか？

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