Aprovecha las claves personalizadas de nivel superior de dbt

Niall WoodwardCo-founder & CTO of SELECT

De manera similar a cómo permitimos a los usuarios aprovechar las claves meta / tags que han configurado en su proyecto dbt, ahora los usuarios pueden filtrar y segmentar por cualquier clave personalizada de nivel superior en los comentarios de consulta/tags. Una vez que hayas especificado a qué claves deseas acceder en la configuración, podrás utilizarlas como opciones de filtro/segmentación en todo SELECT.

¿Qué son las claves personalizadas de nivel superior?

Considera el siguiente modelo de dbt de ejemplo, queries:

1{{ config( materialized='incremental', meta={'team': 'data'} ) }} select * from {{ ref('stg_query_history') }}

Una vez que este modelo se ejecuta y el proyecto dbt tiene instalado nuestro paquete dbt-snowflake-query-tags, el SQL se verá así:

1select * from analytics.stg_query_history /* {"app": "dbt", "dbt_snowflake_query_tags_version": "2.3.2", "dbt_version": "1.7.5", "project_name": "select_dbt", "target_name": "prod", "target_database": "SELECT_INGEST", "target_schema": "analytics", "invocation_id": "ac36fd96-48eb-4ab8-b585-f4da8d7e0de5", "node_name": "queries", "node_alias": "queries", "node_package_name": "select_dbt", "node_original_file_path": "models/queries.sql", "node_database": "SELECT_INGEST", "node_schema": "analytics", "node_id": "model.select_dbt.queries", "node_resource_type": "model", "node_meta": {"team": "data"}, "node_tags": [], "full_refresh": false, "which": "build", "invocation_command": "dbt build --vars {'source_schema': 'analytics', 'snowflake_organization_account_source_schema': 'analytics', 'destination_schema': 'analytics'} --target prod --select fqn:*", "node_refs": ["stg_query_history", ], "materialized": "incremental"} */;

Es posible que los usuarios agreguen claves adicionales de nivel superior a los metadatos del comentario de consulta. Una clave personalizada de nivel superior sería cualquier clave que no esté incluida por defecto en el comentario anterior. La clave internal_job_name (con un valor de hourly_run) en el comentario a continuación sería un ejemplo de esto:

1select * from analytics.stg_query_history /* {"app": "dbt", "dbt_snowflake_query_tags_version": "2.3.2", "dbt_version": "1.7.5", "project_name": "select_dbt", "target_name": "prod", "target_database": "SELECT_INGEST", "target_schema": "analytics", "invocation_id": "ac36fd96-48eb-4ab8-b585-f4da8d7e0de5", "node_name": "queries", "node_alias": "queries", "node_package_name": "select_dbt", "node_original_file_path": "models/queries.sql", "node_database": "SELECT_INGEST", "node_schema": "analytics", "node_id": "model.select_dbt.queries", "node_resource_type": "model", "node_meta": {"team": "data"}, "node_tags": [], "full_refresh": false, "which": "build", "invocation_command": "dbt build --vars {'source_schema': 'analytics', 'snowflake_organization_account_source_schema': 'analytics', 'destination_schema': 'analytics'} --target prod --select fqn:*", "node_refs": ["stg_query_history", ], "materialized": "incremental", "internal_job_name": "hourly_run"} */;