๐ ๐๐ป ๐ฒ๐๐๐ฒ ๐ง๐ฒ๐ฐ๐ต ๐ฝ๐ฎ๐ฝ๐ฒ๐ฟ ๐ด๐ฟ๐ฎ๐๐๐ถ๐๐ผ, ๐ฎ๐ฝ๐ฟ๐ฒ๐ป๐ฑ๐ฒ๐ฟ๐ฎฬ๐ ๐๐ผ๐ฏ๐ฟ๐ฒ ๐ฒ๐น ๐ป๐๐ฒ๐๐ผ ๐ฑ๐ฏ๐ ๐๐๐๐ถ๐ผ๐ป!!
dbt Fusion es el nuevo motor de dbt (escrito en Rust) con รฉnfasis en velocidad, correcciรณn y comprensiรณn nativa del SQL por dialecto. A diferencia de Core (que โrenderizaโ Jinja โ SQL), Fusion hace una compilaciรณn mรกs profunda que habilita validaciones por dialecto y lineage a nivel de columna
๐ Y la mejor forma de aprender es ponerlo a prueba con un ejercicio real, como el que aquรญ se detalla:
Se realizan ๐ฐ๐ฎ๐ฟ๐ด๐ฎ๐ ๐บ๐ฎ๐ป๐๐ฎ๐น๐ฒ๐ ๐ฒ๐ป ๐ฆ๐ป๐ผ๐๐ณ๐น๐ฎ๐ธ๐ฒ ๐ ๐ฒ๐น ๐บ๐ผ๐๐ผ๐ฟ ๐ฑ๐ฒ ๐ฑ๐ฏ๐ ๐ณ๐๐๐ถ๐ผฬ๐ป ๐ฝ๐ฎ๐ฟ๐ฎ ๐ฝ๐ฟ๐ผ๐ฐ๐ฒ๐๐ฎ๐ฟ ๐น๐ผ๐ ๐ฑ๐ถ๐ณ๐ฒ๐ฟ๐ฒ๐ป๐๐ฒ๐ ๐บ๐ผ๐ฑ๐ฒ๐น๐ผ๐ ๐๐ถ๐ด๐๐ถ๐ฒ๐ป๐ฑ๐ผ ๐๐ป๐ฎ ๐ฒ๐๐๐ฟ๐๐ฐ๐๐๐ฟ๐ฎ ๐ฏ๐ฟ๐ผ๐ป๐ฐ๐ฒ, ๐๐ถ๐น๐๐ฒ๐ฟ, ๐ด๐ผ๐น๐ฑ
El DWH utilizado es Snowflake, por lo que dbt fusiรณn emplearรฑa Snowflake como motor.La fuente de datos son los csvs cargados mediante seeds en el proyecto de Jaffle Shop. Este proyecto canรณnico de dbt representa ordenes, clientes y datos de Stripe para pagos.
El proyecto serรก ejecutado en un entorno local con dbt fsion instalado y configurado. Se harรกn cargas y se medirรกn tiempos de dichas cargas.De esta forma tendremos nuestro proyecto local jaffle-shop apuntando al DWH en Snowflake con nuestras credenciales de desarrollo en Snowflake en una base de datos y schema aislado para dicha prueba.Espero que os sea de utilidad!!
