Перейти к основному содержимому

Лучшие практики

Собираем всё вместе​

  • 📊 Мы пошагово рассмотрели создание семантических моделей и метрик для базового покрытия ключевой области бизнеса.
  • 🔁 При этом мы разобрали, как рефакторить «замороженный» rollup, превратив его в динамичное и гибкое решение в Semantic Layer.

Лучшие практики​

  • ✅ Отдавайте предпочтение нормализации, когда это возможно, чтобы MetricFlow мог динамически денормализовывать данные для конечных пользователей.
  • ✅ Используйте marts для денормализации при необходимости — например, для группировки таблиц в более богатые компоненты или для получения мер на размерностных таблицах, связанных с таблицей с временной осью (time spine).
  • ✅ Когда исходные данные хорошо нормализованы, вы можете строить семантические модели поверх staging-моделей.
  • ✅ Предпочитайте вычисление значений в measures и metrics, когда это возможно, вместо использования зафиксированных агрегатов (frozen rollups).
  • ❌ Не рефакторите напрямую код, который уже находится в продакшене: стройте решения параллельно, чтобы можно было проаудировать вывод Semantic Layer и аккуратно вывести из эксплуатации старые marts.

Ключевые команды​

  • 🔑 Используйте dbt parse для генерации свежего семантического манифеста.
  • 🔑 Используйте dbt sl list dimensions --metrics [metric name], чтобы проверить, увеличиваете ли вы размерность по мере продвижения.
  • 🔑 Используйте dbt sl query [query options], чтобы предварительно просмотреть вывод ваших метрик в процессе разработки.

Следующие шаги​

  • 🗺️ Используйте эти лучшие практики, чтобы спланировать поэтапное внедрение Semantic Layer в вашей команде.
  • 🤗 Присоединяйтесь к сообществу и задавайте вопросы, помогайте формировать лучшие практики и делитесь своим прогрессом в построении Semantic Layer.
  • Валидируйте semantic nodes в CI, чтобы убедиться, что изменения кода в моделях dbt не ломают эти метрики.

Semantic Layer — это самый значительный сдвиг парадигмы за всё время существования относительно молодой практики аналитической инженерии. Он готов приносить ценность сразу, но наибольший эффект достигается, если вы будете двигать свой проект в сторону большей нормализации и позволите MetricFlow выполнять денормализацию за вас, обеспечивая максимальную размерность.

В ближайшее время мы выпустим больше материалов, посвящённых внедрению Semantic Layer в dbt с использованием различных интегрированных BI-инструментов. Это только начало — надеемся, что это руководство дало вам понятный путь для развития вашей платформы данных в этой новой эпохе. Для получения дополнительной информации см. FAQ по Semantic Layer.

Нашли ошибку?

0
Loading