DBT 合并分区修剪

Question

这是我第一次与dbt合作！我已经使用 #db-bigquery 成功实现了增量模型，并使用以下配置

{{ config(
    materialized='incremental', 
    alias='sale_transactions', 
    schema='marts', 
    unique_key='unique_key',
    partition_by={
      "field": "sale_date",
      "data_type": "timestamp",
      "granularity": "day"
    },
    require_partition_filter = false,
    database="iprocure-edw"
) }}

模型运行良好，尽管模型每次运行时都会扫描整个目标表。 源数据包含新数据和更改数据。分区列上的更改不超过 3 个月。

合并语句仅基于唯一键

DBT_INTERNAL_SOURCE.unique_key = DBT_INTERNAL_DEST.unique_key

进行检查，但没有日期过滤器。 我希望能够删除分区并仅扫描相关分区，以避免成本非常高的全面扫描。

如何在

dbt

生成的合并查询中添加日期过滤器，这将减少

BigQuery

扫描的数据量。

发现了这个以为我不知道如何/在哪里可以使用该解决方案

Answer 1

您可以将增量谓词配置与分区过滤器一起使用到 config() 块中，dbt 会将其添加到场景后面的合并语句中。

{{ config(
    materialized='incremental',
    ...
    incremental_predicates = ["DBT_INTERNAL_DEST.sale_date > '2024-01-01'"] 
)}}

合并语句将如下所示，按分区字段进行过滤。

merge into table_name as DBT_INTERNAL_DEST
using (  sql_statement ) as DBT_INTERNAL_SOURCE
on ( DBT_INTERNAL_DEST.sale_date > '2024-01-01' )
and ( DBT_INTERNAL_DEST.sale_date = DBT_INTERNAL_SOURCE.sale_date )

when matched then update set
  ... 
when not matched then insert
  ...
values