Moderne Datenteams übernehmen zunehmend dbt, um Software-Engineering-Praktiken in die Analytik zu bringen. Dieser Leitfaden konzentriert sich auf die Verwendung von dbt mit SQL Server, eine Kombination, die seltener behandelt wird als dbt mit Cloud-Warehouses wie Snowflake oder BigQuery. Der Autor führt durch eine mehrschichtige Architektur – Staging-, Intermediate- und Mart-Ebenen – und erklärt die SQL-Logik hinter jedem Modell. Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehören die Behandlung inkrementeller Ladungen, die Definition klarer Namenskonventionen und die Aufrechterhaltung der Datenqualität durch Tests. Für Teams, die noch auf SSIS oder gespeicherte Prozeduren angewiesen sind, bietet dieser Ansatz eine transparentere und versionskontrollierte Alternative. Obwohl die Beispiele spezifisch für SQL Server sind, gelten die Prinzipien allgemein für jedes dbt-Projekt. Der Artikel ist Teil einer Serie, daher können Leser von früheren Beiträgen zu dbt-Grundlagen und Tool-Vergleichen profitieren.
Lernen Sie, wie Sie ein Data Warehouse mit dbt und SQL Server mithilfe mehrschichtiger Modellierung strukturieren. Dieser Leitfaden behandelt Designprinzipien und SQL-Muster für fünf Kernmodelle und hilft Teams, über SSIS und gespeicherte Prozeduren hinauszugehen.