# dbt - พื้นฐาน (Data Analytics)

> โปรเจกต์ dbt, models, sources, refs, tests, เอกสาร, materializations, seeds

- 20 คำถามสัมภาษณ์
- Mid-Level
- [คำถามสัมภาษณ์: Data Analytics](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions.md)

## 1. dbt (data build tool) คืออะไร?

**คำตอบ**

dbt เป็นเครื่องมือแปลงข้อมูลที่อนุญาตให้นักวิเคราะห์และวิศวกรข้อมูลเขียนการแปลงข้อมูลด้วย SQL หรือ Python โดยตรงใน data warehouse โดยใช้แนวทาง ELT (Extract, Load, Transform) ซึ่งข้อมูลจะถูกโหลดเข้าสู่ warehouse ก่อนแล้วแปลงในตำแหน่งนั้น ต่างจาก ETL แบบดั้งเดิมที่แปลงก่อนการโหลด dbt จัดการการพึ่งพาระหว่างโมเดล การทดสอบ และเอกสารโดยอัตโนมัติ

## 2. โครงสร้างพื้นฐานของโปรเจกต์ dbt คืออะไร?

**คำตอบ**

โปรเจกต์ dbt ถูกจัดระเบียบรอบๆ โฟลเดอร์หลัก: models/ ประกอบด้วยไฟล์ SQL ที่กำหนดการแปลงข้อมูล seeds/ เก็บไฟล์ CSV ที่โหลดเป็นตาราง tests/ เก็บการทดสอบที่กำหนดเอง macros/ มีฟังก์ชัน Jinja ที่ใช้ซ้ำได้ และ snapshots/ เก็บการจับภาพสถานะ ไฟล์ dbt_project.yml ที่รูทกำหนดค่าโปรเจกต์ (ชื่อ เวอร์ชัน materializations เริ่มต้น) ในขณะที่ profiles.yml กำหนดการเชื่อมต่อ warehouse

## 3. model ใน dbt คืออะไร?

**คำตอบ**

dbt model คือไฟล์ SQL ที่มีคำสั่ง SELECT ซึ่งกำหนดการแปลงข้อมูล แต่ละ model สอดคล้องกับไฟล์ .sql ในโฟลเดอร์ models/ และสร้างตารางหรือ view ใน data warehouse เมื่อทำงาน Model สามารถอ้างอิง model อื่นผ่านฟังก์ชัน ref() สร้างกราฟการพึ่งพา (DAG) ที่ dbt ดำเนินการตามลำดับที่ถูกต้อง

## มีอีก 17 คำถาม

- ฟังก์ชัน ref() ใน dbt มีจุดประสงค์อะไร?
- source ใน dbt คืออะไรและจะประกาศอย่างไร?

สมัครฟรี: https://sharpskill.dev/th/login

## หัวข้อสัมภาษณ์ Data Analytics อื่นๆ

- [Google Sheets - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Google Sheets - สูตรขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-advanced.md): 20 คำถาม, Junior
- [SQL - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-basics.md): 25 คำถาม, Junior
- [SQL - การรวมและการจัดกลุ่ม](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-aggregations.md): 20 คำถาม, Junior
- [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-joins.md): 20 คำถาม, Junior
- [BigQuery - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-fundamentals.md): 20 คำถาม, Junior
- [Data Cleaning - การทำความสะอาดข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/data-cleaning.md): 20 คำถาม, Junior
- [KPI และเมตริกทางธุรกิจ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/kpis-metrics.md): 20 คำถาม, Junior
- [สถิติเชิงพรรณนา](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/descriptive-statistics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Zapier และระบบอัตโนมัติ No-Code](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/zapier-automation.md): 20 คำถาม, Junior
- [หลักการ Data Visualization](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/data-viz-principles.md): 20 คำถาม, Junior
- [Python & Pandas - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/python-pandas-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Google Sheets - แดชบอร์ดอัตโนมัติ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-dashboards.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL - Subquery และ CTE](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-subqueries-ctes.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-window-functions.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [BigQuery - ฟีเจอร์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-advanced.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/data-modeling.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [การวิเคราะห์ Funnel และ Conversion](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/funnel-analysis.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [การวิเคราะห์ Cohort และ Retention](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/cohort-retention.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Google Tag Manager และการติดตาม](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/gtm-tracking.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [API และ Webhook](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/apis-webhooks.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [AB Testing และสถิติประยุกต์](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/ab-testing.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/looker-studio.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Power BI - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-fundamentals.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL - การคิวรีเชิงวิเคราะห์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-advanced-analytics.md): 20 คำถาม, Senior
- [dbt - ฟีเจอร์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-advanced.md): 20 คำถาม, Senior
- [Power BI - DAX และแดชบอร์ดขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-dax.md): 20 คำถาม, Senior
- [Python Analytics - การวิเคราะห์ขั้นสูงและ ML](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/python-analytics-advanced.md): 20 คำถาม, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-fundamentals