SQL Academy · Aula

Fundamentos do DBT (Data Build Tool)

Modele os dados do armazém como instruções SELECT no dbt, usando referências, fontes e modelos incrementais.

Fundamentos do DBT (Data Build Tool) é uma aula grátis de SQL Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de SQL Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de SQL Academy inclui 4 aulas no total.

O que é dbt

dbt é o "T" de ELT: ele transforma dados dentro do seu armazém de dados usando instruções SELECT. Você define modelos (SELECTs), e o dbt os materializa como tabelas ou exibições, gerencia dependências e executa testes.

Por que dbt

Antes do dbt, as transformações ficavam em scripts SQL improvisados, procedimentos armazenados ou tarefas Python. O dbt oferece:

SQL modular como código, versionado no Git
Grafo de dependências (ref()) em vez de ordenação manual
Testes como objetos de primeira classe
Geração de documentação

Estrutura do projeto

Um projeto dbt:

my_project/
  dbt_project.yml
  models/
    staging/
      stg_orders.sql
    marts/
      fct_revenue.sql
  tests/
  seeds/
  macros/

Um arquivo de modelo

Apenas um SELECT em um arquivo .sql:

-- models/staging/stg_orders.sql
{{ config(materialized='view') }}
SELECT
  id,
  user_id,
  total,
  created_at
FROM {{ source('raw', 'orders') }}

Tipos de materialização

view — o dbt cria uma VIEW; rápida para atualizar, mais lenta para consultar
table — tabela completa; reconstruída a cada execução
incremental — somente as linhas novas são adicionadas
ephemeral — CTE incorporada, sem objeto no banco de dados

ref() e dependências

Faça referência a um modelo a partir de outro:

-- models/marts/fct_revenue.sql
SELECT
  date_trunc('day', created_at) AS day,
  SUM(total) AS revenue
FROM {{ ref('stg_orders') }}
GROUP BY 1

Executar o dbt

Crie todo o projeto:

dbt run                    # build all models
dbt run --select staging   # subset
dbt run --select +fct_revenue   # this model and upstream
dbt build                   # run + test

Fontes

As fontes documentam e referenciam as tabelas brutas:

# models/sources.yml
sources:
  - name: raw
    database: warehouse
    tables:
      - name: orders

Modelos incrementais

Para tabelas de fatos enormes:

{{ config(materialized='incremental', unique_key='id') }}
SELECT *
FROM {{ source('raw','orders') }}
{% if is_incremental() %}
  WHERE created_at > (SELECT MAX(created_at) FROM {{ this }})
{% endif %}

Criação de modelos com Jinja

dbt é SQL + Jinja, então você pode gerar SQL em loops e condicionalmente:

{% set tiers = ['free','pro','enterprise'] %}
SELECT user_id,
{% for t in tiers %}
  COUNT(*) FILTER (WHERE tier = '{{ t }}') AS {{ t }}_count {% if not loop.last %},{% endif %}
{% endfor %}
FROM users GROUP BY user_id

Instantâneos

Dimensões que mudam lentamente, capturadas automaticamente:

{% snapshot user_snapshot %}
  {{ config(
    target_schema='snapshots',
    unique_key='id',
    strategy='timestamp',
    updated_at='updated_at',
  ) }}
  SELECT * FROM {{ source('raw','users') }}
{% endsnapshot %}

Documentação

Gere automaticamente documentação navegável a partir dos seus modelos + descrições em YAML:

dbt docs generate
dbt docs serve     # opens browser

Resumo

dbt modela transformações de dados como código SQL.

Modelo = SELECT em um arquivo .sql
ref() cria o DAG
Materializações: view / table / incremental / ephemeral
Testes e documentação como recursos de primeira classe

Verificação rápida

O que {{ ref('stg_orders') }} do dbt faz?

Perguntas Frequentes

A aula “Fundamentos do DBT (Data Build Tool)” é grátis?

Sim — o texto completo de “Fundamentos do DBT (Data Build Tool)” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de SQL Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de SQL Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Fundamentos do DBT (Data Build Tool)”?

Modele os dados do armazém como instruções SELECT no dbt, usando referências, fontes e modelos incrementais. Você pratica SQL Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar SQL Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. SQL Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Fundamentos do DBT (Data Build Tool)”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de SQL Academy?

Sim. Cada aula de SQL Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

Fundamentos do DBT (Data Build Tool)
SQLFluff e análise estática
Testes de SQL: testes do dbt, Great Expectations
CI para alterações de esquema (GitHub Actions)

← Voltar para SQL Academy