dbt（Data Build Tool）一款專為數據分析和工程師設計的開源工具，專注于 ETL/ELT 流程的數據轉換（Transform）環節，幫助用戶以高效、可維護的方式將原始數據轉換為適合分析的數據模型。

用戶只需要編寫查詢（SELECT）語句或者 Python 代碼，dbt 負責將這些語句和代碼轉換為表、視圖或者數據集；多個查詢語句（也稱為模型）組成一個 dbt 項目，一個模型通常基于其他模型構建，dbt 負責管理它們之間的關系和依賴。

dbt 通過將版本控制、模塊化、可移植性、CI/CD 以及測試和文檔化等軟件工程最佳實踐引入數據分析的工作流之中，提升了數據轉換的可靠性和可維護性。dbt 的主要功能包括：

• 簡化開發，通過編輯模塊化的查詢語句或者 Python 代碼，避免了數據轉換過程中重復的表創建和維護；
• 動態 SQL，支持使用 Jinja 模板實現動態 SQL（如變量、循環、條件語句），提升代碼復用性；
• 定義模塊順序，使用 ref 函數基于其他模型定義新的模型，實現模塊之間的依賴和執行順序；
• 文檔生成，支持自動生成項目和數據文檔，可視化表與字段的依賴關系；
• 模型測試，確保轉換模型的準確性和完整性；
• 包管理，模塊化代碼管理和共享；
• 種子文件，通過 CSV 文件加載參考表、配置表等靜態數據；
• 數據快照，通過記錄數據的歷史狀態變化，支持數據回溯。

dbt 支持連接各種數據庫、數據倉庫、數據湖以及查詢引擎，包括 AlloyDB、Apache Spark、Athena、Azure Synapse、BigQuery、Databricks、Dremio、Glue、IBM Netezza、Materialize、Microsoft Fabric、Oracle、PostgreSQL、Redshift、Snowflake、Trino、Teradata、Clickhouse、CrateDB、Databend、Doris、DuckDB、Hive、DB2、Impala、MySQL、SQL Server & Azure SQL、SQLite、Starrocks、TiDB、TimescaleDB、Spark 等數據平臺。

dbt 提供了兩種形式的產品：

• dbt Core：免費開源的 CLI 工具，支持命令行形式開發和運行 dbt 項目。
• dbt Cloud：基于 Web 的托管服務，提供 UI 界面以及各種企業級功能；對個人開發者免費。

dbt Cloud輸入以下網址并注冊一個免費賬號：

https://www.getdbt.com/signup

本地安裝可以參考官方文檔：https://docs.getdbt.com/