# Подключение Oracle к dbt v1 Локальная разработка * **Поддерживается**: Oracle * **Авторы**: Oracle * **Репозиторий GitHub**: [oracle/dbt-oracle](https://github.com/oracle/dbt-oracle) [![](https://img.shields.io/github/stars/oracle/dbt-oracle?style=for-the-badge)](https://github.com/oracle/dbt-oracle) * **Пакет PyPI**: `dbt-oracle` [![](https://badge.fury.io/py/dbt-oracle.svg)](https://badge.fury.io/py/dbt-oracle) * **Канал Slack**: [#db-oracle](https://getdbt.slack.com/archives/C01PWH4TXLY) * **Поддерживаемая версия dbt**: v1.2.1 и новее * **Поддержка dbt**: Not Supported * **Минимальная версия платформы данных**: Oracle 12c and higher ## Установка dbt-oracle Установите адаптер с помощью \`pip\`: `python -m pip install dbt-oracle` ## Настройка dbt-oracle Конфигурацию, специфичную для Oracle, см. на странице [настроек Oracle.](https://docs.getdbt.tech/reference/resource-configs/oracle-configs.md) ### Настройка режима драйвера Python [python-oracledb](https://oracle.github.io/python-oracledb/) делает установку библиотек Oracle Client необязательной. Этот драйвер поддерживает 2 режима: 1. **Тонкий режим (предпочтительный)**: Процесс Python напрямую подключается к базе данных Oracle. В этом режиме не требуются библиотеки Oracle Client. 2. **Толстый режим**: Процесс Python связывается с библиотеками Oracle Client. Некоторые расширенные функции базы данных Oracle (например, Advanced Queuing, LDAP-соединения, прокручиваемые курсоры) в настоящее время доступны через библиотеки Oracle Client. Вы можете настроить режим драйвера, используя переменную окружения `ORA_PYTHON_DRIVER_TYPE`. Используйте **тонкий** режим, так как он значительно упрощает установку. | Режим драйвера | Требуются ли библиотеки Oracle Client? | Конфигурация | | -------------- | -------------------------------------- | ------------------------------ | | Тонкий | Нет | `ORA_PYTHON_DRIVER_TYPE=thin` | | Толстый | Да | `ORA_PYTHON_DRIVER_TYPE=thick` | Значение по умолчанию для `ORA_PYTHON_DRIVER_TYPE` — `thin`. ### Тонкий ```bash export ORA_PYTHON_DRIVER_TYPE=thin # по умолчанию ``` ### Толстый ```bash export ORA_PYTHON_DRIVER_TYPE=thick ``` ### Установка библиотек Oracle Instant Client В толстом режиме вам понадобятся установленные [библиотеки Oracle Instant Client](https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client.html). Они обеспечивают необходимую сетевую связь, позволяя dbt-oracle получить доступ к экземпляру базы данных Oracle. Поддерживаются версии Oracle Client 23, 21, 19, 18, 12 и 11.2. Рекомендуется использовать последнюю доступную версию клиента: стандартная совместимость версий клиент-сервер Oracle позволяет подключаться как к более старым, так и к более новым базам данных. ### Linux 1. Скачайте zip-файл Oracle 23, 21, 19, 18, 12 или 11.2 "Basic" или "Basic Light", соответствующий вашей архитектуре Python 64-бит или 32-бит: 1. [x86-64 64-бит](https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/linux-x86-64-downloads.html) 2. [x86 32-бит](https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/linux-x86-32-downloads.html) 3. [ARM (aarch64) 64-бит](https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/linux-arm-aarch64-downloads.html) 2. Распакуйте пакет в одну директорию, доступную вашему приложению. Например: ```bash mkdir -p /opt/oracle cd /opt/oracle unzip instantclient-basic-linux.x64-21.6.0.0.0.zip ``` 3. Установите пакет libaio с помощью sudo или от имени пользователя root. Например: ```bash sudo yum install libaio ``` В некоторых дистрибутивах Linux этот пакет называется `libaio1`. 4. Если на машине нет другого программного обеспечения Oracle, которое будет затронуто, добавьте Instant Client в путь к библиотекам времени выполнения. Например, с помощью sudo или от имени пользователя root: ```bash sudo sh -c "echo /opt/oracle/instantclient_21_6 > /etc/ld.so.conf.d/oracle-instantclient.conf" sudo ldconfig ``` В качестве альтернативы установите переменную окружения `LD_LIBRARY_PATH` ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/opt/oracle/instantclient_21_6:$LD_LIBRARY_PATH ``` 5. Если вы используете дополнительные файлы конфигурации Oracle, такие как tnsnames.ora, sqlnet.ora или oraaccess.xml с Instant Client, поместите файлы в доступную директорию и установите переменную окружения TNS\_ADMIN на имя этой директории. ```bash export TNS_ADMIN=/opt/oracle/your_config_dir ``` ### Windows 1. Скачайте zip-файл Oracle 21, 19, 18, 12 или 11.2 "Basic" или "Basic Light": [64-бит](https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/winx64-64-downloads.html) или [32-бит](https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/microsoft-windows-32-downloads.html), соответствующий вашей архитектуре Python. Пользователи Windows 7 Обратите внимание, что версии Oracle Client 21c и 19c не поддерживаются на Windows 7. 2. Распакуйте пакет в директорию, доступную вашему приложению. Например, распакуйте `instantclient-basic-windows.x64-19.11.0.0.0dbru.zip` в `C:\oracle\instantclient_19_11`. 3. Библиотеки Oracle Instant Client требуют Visual Studio redistributable с 64-битной или 32-битной архитектурой, соответствующей архитектуре Instant Client. 1. Для Instant Client 21 установите [VS 2019](https://docs.microsoft.com/en-US/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170) или более позднюю версию 2. Для Instant Client 19 установите [VS 2017](https://docs.microsoft.com/en-US/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170) 3. Для Instant Client 18 или 12.2 установите [VS 2013](https://docs.microsoft.com/en-US/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170#visual-studio-2013-vc-120) 4. Для Instant Client 12.1 установите [VS 2010](https://docs.microsoft.com/en-US/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170#visual-studio-2010-vc-100-sp1-no-longer-supported) 5. Для Instant Client 11.2 установите [VS 2005 64-bit](https://docs.microsoft.com/en-US/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170#visual-studio-2005-vc-80-sp1-no-longer-supported) 4. Добавьте директорию Oracle Instant Client в переменную окружения `PATH`. Директория должна находиться в `PATH` перед любыми другими директориями Oracle. Перезапустите все открытые окна командной строки. ```bash SET PATH=C:\oracle\instantclient_19_9;%PATH% ``` ### MacOS Проверьте документацию python-oracledb для инструкций по установке на [MacOS ARM64](https://python-oracledb.readthedocs.io/en/latest/user_guide/installation.html#instant-client-scripted-installation-on-macos-arm64) или [MacOS Intel x84-64](https://python-oracledb.readthedocs.io/en/latest/user_guide/installation.html#instant-client-scripted-installation-on-macos-intel-x86-64) ## Настройка кошелька для Oracle Autonomous Database (ADB-S) в облаке dbt может подключаться к Oracle Autonomous Database (ADB-S) в Oracle Cloud, используя либо TLS (Transport Layer Security), либо взаимный TLS (mTLS). TLS и mTLS обеспечивают повышенную безопасность для аутентификации и шифрования. Имя пользователя и пароль базы данных по-прежнему требуются для подключений dbt, которые можно настроить, как объясняется в следующем разделе [Подключение к базе данных Oracle](#connecting-to-oracle-database). ### TLS С TLS dbt может подключаться к Oracle ADB без использования кошелька. Оба режима драйвера python-oracledb поддерживают TLS. к сведению В толстом режиме dbt может подключаться через TLS только при использовании версий библиотеки Oracle Client 19.14 (или более поздних) или 21.5 (или более поздних). Обратитесь к документации Oracle, чтобы [подключиться к экземпляру ADB с использованием аутентификации TLS](https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/autonomous-database/adbsa/connecting-nodejs-tls.html#GUID-B3809B88-D2FB-4E08-8F9B-65A550F93A07) и к блогу [Легкие подключения без кошелька к Oracle Autonomous Databases в Python](https://blogs.oracle.com/opal/post/easy-way-to-connect-python-applications-to-oracle-autonomous-databases), чтобы включить TLS для вашего экземпляра Oracle ADB. ### Взаимный TLS Для взаимных TLS-соединений необходимо скачать кошелек из консоли OCI и настроить драйвер Python для его использования. #### Установка кошелька и файлов конфигурации сети Из консоли Oracle Cloud для базы данных скачайте zip-файл кошелька, используя кнопку `DB Connection`. Zip-файл содержит кошелек и файлы конфигурации сети. Примечание Храните файлы кошелька в безопасном месте и делитесь ими только с авторизованными пользователями. Распакуйте zip-файл кошелька. ### Тонкий В тонком режиме нужны только два файла из zip-архива: * `tnsnames.ora` - Сопоставляет сетевые имена служб, используемые для строк подключения приложений, с вашими службами базы данных * `ewallet.pem` - Обеспечивает SSL/TLS-соединения в тонком режиме. Храните этот файл в безопасности После распаковки файлов в безопасную директорию установите переменные окружения **TNS\_ADMIN** и **WALLET\_LOCATION** на имя директории. ```bash export WALLET_LOCATION=/path/to/directory_containing_ewallet.pem export WALLET_PASSWORD=*** export TNS_ADMIN=/path/to/directory_containing_tnsnames.ora ``` При необходимости, если файл `ewallet.pem` зашифрован с использованием пароля кошелька, укажите пароль, используя переменную окружения **WALLET\_PASSWORD** ### Толстый В толстом режиме из zip-архива нужны следующие файлы: * `tnsnames.ora` - Сопоставляет сетевые имена служб, используемые для строк подключения приложений, с вашими службами базы данных * `sqlnet.ora` - Настраивает параметры сети Oracle * `cwallet.sso` - Обеспечивает SSL/TLS-соединения После распаковки файлов в безопасную директорию установите переменную окружения **TNS\_ADMIN** на имя этой директории. ```bash export TNS_ADMIN=/path/to/directory_containing_tnsnames.ora ``` Затем отредактируйте файл `sqlnet.ora`, чтобы указать на директорию кошелька. sqlnet.ora ```text WALLET_LOCATION = (SOURCE = (METHOD = file) (METHOD_DATA = (DIRECTORY="/path/to/wallet/directory"))) SSL_SERVER_DN_MATCH=yes ``` ## Подключение к базе данных Oracle ## Подключение к базе данных Oracle Определите следующие обязательные параметры в виде переменных окружения и используйте их в профиле подключения с помощью Jinja-функции [env\_var](https://docs.getdbt.tech/reference/dbt-jinja-functions/env_var.md). При необходимости вы также можете задать их напрямую в файле `profiles.yml`, однако это не рекомендуется. ```bash export DBT_ORACLE_USER= export DBT_ORACLE_PASSWORD=*** export DBT_ORACLE_SCHEMA= export DBT_ORACLE_DATABASE=example_db2022adb ``` Используйте следующий запрос, чтобы получить имя базы данных: ```sql SELECT SYS_CONTEXT('userenv', 'DB_NAME') FROM DUAL ``` Профиль подключения Oracle для dbt можно настроить, используя любой из следующих методов: ### Использование TNS alias Файл `tnsnames.ora` — это файл конфигурации, содержащий сетевые имена служб, сопоставленные с дескрипторами подключения. Местоположение директории файла `tnsnames.ora` можно указать с помощью переменной окружения `TNS_ADMIN`. tnsnames.ora ```text db2022adb_high = (description = (retry_count=20)(retry_delay=3) (address=(protocol=tcps) (port=1522) (host=adb.example.oraclecloud.com)) (connect_data=(service_name=example_high.adb.oraclecloud.com)) (security=(ssl_server_cert_dn="CN=adb.example.oraclecloud.com, OU=Oracle BMCS US,O=Oracle Corporation,L=Redwood City,ST=California,C=US"))) ``` TNS alias `db2022adb_high` можно определить как переменную окружения и использовать в `profiles.yml`. ```bash export DBT_ORACLE_TNS_NAME=db2022adb_high ``` \~/.dbt/profiles.yml ```yaml dbt_test: target: dev outputs: dev: type: oracle user: "{{ env_var('DBT_ORACLE_USER') }}" pass: "{{ env_var('DBT_ORACLE_PASSWORD') }}" database: "{{ env_var('DBT_ORACLE_DATABASE') }}" tns_name: "{{ env_var('DBT_ORACLE_TNS_NAME') }}" schema: "{{ env_var('DBT_ORACLE_SCHEMA') }}" threads: 4 ``` ### Использование строки подключения Строка подключения определяет, к какой службе базы данных подключаться. Это может быть: * [Строка легкого подключения Oracle](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/netag/configuring-naming-methods.html#GUID-B0437826-43C1-49EC-A94D-B650B6A4A6EE) * Строка дескриптора подключения Oracle Net * Сетевое имя службы, сопоставленное с дескриптором подключения ```bash export DBT_ORACLE_CONNECT_STRING="(description=(retry_count=20)(retry_delay=3)(address=(protocol=tcps)(port=1522) (host=adb.example.oraclecloud.com))(connect_data=(service_name=example_high.adb.oraclecloud.com)) (security=(ssl_server_cert_dn=\"CN=adb.example.oraclecloud.com, OU=Oracle BMCS US,O=Oracle Corporation,L=Redwood City,ST=California,C=US\")))" ``` \~/.dbt/profiles.yml (Версии dbt: v1.11 и новее) ```yaml dbt_test: target: "{{ env_var('DBT_ENGINE_TARGET', 'dev') }}" outputs: dev: type: oracle user: "{{ env_var('DBT_ORACLE_USER') }}" pass: "{{ env_var('DBT_ORACLE_PASSWORD') }}" database: "{{ env_var('DBT_ORACLE_DATABASE') }}" schema: "{{ env_var('DBT_ORACLE_SCHEMA') }}" connection_string: "{{ env_var('DBT_ORACLE_CONNECT_STRING') }}" ``` ### Использование имени хоста базы данных Чтобы подключиться, используя имя хоста базы данных или IP-адрес, необходимо указать следующее: * host * port (1521 или 1522) * protocol (tcp или tcps) * service ```bash export DBT_ORACLE_HOST=adb.example.oraclecloud.com export DBT_ORACLE_SERVICE=example_high.adb.oraclecloud.com ``` \~/.dbt/profiles.yml (Версии dbt: v1.11 и новее) ```yaml dbt_test: target: "{{ env_var('DBT_ENGINE_TARGET', 'dev') }}" outputs: dev: type: oracle user: "{{ env_var('DBT_ORACLE_USER') }}" pass: "{{ env_var('DBT_ORACLE_PASSWORD') }}" protocol: "tcps" host: "{{ env_var('DBT_ORACLE_HOST') }}" port: 1522 service: "{{ env_var('DBT_ORACLE_SERVICE') }}" database: "{{ env_var('DBT_ORACLE_DATABASE') }}" schema: "{{ env_var('DBT_ORACLE_SCHEMA') }}" retry_count: 1 retry_delay: 3 threads: 4 ``` Примечание Начиная с `dbt-oracle==1.0.2`, указывать имя `database` в `profiles.yml` **необязательно**. Начиная с `dbt-oracle==1.8.0`, ключ database в `profiles.yml` **по-прежнему необязателен для всех сценариев работы dbt-oracle, кроме одного**. Если `database` отсутствует в `profiles.yml`, каталог, создаваемый для документации проекта, будет пустым. Начиная с `dbt-oracle==1.8`, мы обнаруживаем отсутствие ключа `database` в `profiles.yml` и выводим предупреждение о необходимости добавить его для создания каталога. В предупреждении также указано имя базы данных, которое ожидает dbt-oracle. Таким образом, пользователям не нужно беспокоиться о том, «какое» имя базы данных требуется и «как» его получить. ### Конфигурация кавычек Конфигурация кавычек по умолчанию, используемая dbt-oracle, показана ниже: dbt\_project.yaml ```yaml quoting: database: false identifier: false schema: false ``` Это рекомендуется и работает в большинстве случаев. ### Ошибка приблизительного совпадения отношения Часто пользователи жалуются на ошибку приблизительного совпадения отношения, как показано ниже: ```text Ошибка компиляции в модели 19:09:40 При поиске отношения dbt нашел приблизительное совпадение. Вместо того чтобы угадывать, 19:09:40 какое отношение использовать, dbt продолжит. Пожалуйста, удалите или переименуйте его, чтобы он был менее двусмысленным. Искали: ``` Это сообщается в нескольких каналах: * [Ошибка приблизительного совпадения отношения на StackOverFlow](https://stackoverflow.com/questions/75892325/approximate-relation-match-with-dbt-on-oracle) * [Проблема на Github #51](https://github.com/oracle/dbt-oracle/issues/51) * [Проблема на Github #143](https://github.com/oracle/dbt-oracle/issues/143) * [Проблема на Github #144](https://github.com/oracle/dbt-oracle/issues/144) Во всех случаях решением было включение кавычек только для базы данных. Чтобы решить эту проблему `приблизительного совпадения`, используйте следующую конфигурацию кавычек: dbt\_project.yaml ```yaml quoting: database: true ``` ## Модели Python, использующие Oracle Autonomous Database (ADB-S) Пользователи Oracle's Autonomous Database Serverless (ADB-S) могут запускать модели dbt-py, используя Oracle Machine Learning (OML4PY), который доступен без дополнительной настройки. ### Возможности * Пользовательская функция на Python выполняется в среде выполнения Python 3.12.1, запущенной в ADB-S * Доступ к внешним Python-пакетам, доступным в среде выполнения Python. Например, `numpy`, `pandas`, `scikit_learn` и т.д. * Интеграция с Conda 24.x для создания окружений с пользовательскими Python-пакетами * Доступ к сессии базы данных внутри Python-функции * DataFrame read API для чтения `TABLES`, `VIEWS` и произвольных `SELECT`-запросов в виде DataFrame * DataFrame write API для записи DataFrame в виде `TABLES` * Поддержка как табличной, так и инкрементальной материализации ### Настройка #### Необходимые роли * Пользователь должен быть не-ADMIN для выполнения функции Python * Пользователю должна быть предоставлена роль `OML_DEVELOPER` #### URL облачного сервиса OML URL облачного сервиса OML имеет следующий формат: ```text https://tenant1-dbt.adb.us-sanjose-1.oraclecloudapps.com ``` В этом примере: * `tenant1` — это идентификатор арендатора * `dbt` — это имя базы данных * `us-sanjose-1` — это регион центра обработки данных * `oraclecloudapps.com` — это корневой домен Добавьте `oml_cloud_service_url` в ваш существующий `~/.dbt/profiles.yml`. \~/.dbt/profiles.yml ```yaml dbt_test: target: dev outputs: dev: type: oracle user: "{{ env_var('DBT_ORACLE_USER') }}" pass: "{{ env_var('DBT_ORACLE_PASSWORD') }}" database: "{{ env_var('DBT_ORACLE_DATABASE') }}" tns_name: "{{ env_var('DBT_ORACLE_TNS_NAME') }}" schema: "{{ env_var('DBT_ORACLE_SCHEMA') }}" oml_cloud_service_url: "https://tenant1-dbt.adb.us-sanjose-1.oraclecloudapps.com" ``` ### Конфигурации моделей Python | Конфигурация | Тип данных | Примеры | | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | | Материализация | Строка | `dbt.config(materialized="incremental")` или `dbt.config(materialized="table")` | | Сервис | Строка | `dbt.config(service="HIGH")` или `dbt.config(service="MEDIUM")` или `dbt.config(service="LOW")` | | Асинхронный режим | Логический | `dbt.config(async_flag=True)` | | Тайм-аут в секундах, используется только с ***асинхронным*** режимом (`min: 1800` и `max: 43200`) | Целое число | `dbt.config(timeout=1800)` | | Среда Conda | Строка | `dbt.config(conda_env_name="dbt_py_env")` | В асинхронном режиме dbt-oracle запланирует задание Python, будет опрашивать статус задания и ждать его завершения. Без асинхронного режима dbt-oracle немедленно вызовет задание Python в блокирующем режиме. Примечание Используйте `dbt.config(async_flag=True)` для длительных заданий Python. ### Примеры моделей Python #### Ссылка на другую модель Используйте `dbt.ref(model_name)`, чтобы ссылаться на SQL или Python модель. ```python def model(dbt, session): # Должно быть либо table, либо incremental (view в настоящее время не поддерживается) dbt.config(materialized="table") # возвращает oml.core.DataFrame, ссылающийся на модель dbt s_df = dbt.ref("sales_cost") return s_df ``` #### Ссылка на источник Используйте `dbt.source(source_schema, table_name)`. ```python def model(dbt, session): # Должно быть либо table, либо incremental (view в настоящее время не поддерживается) dbt.config(materialized="table") # oml.core.DataFrame, представляющий источник данных s_df = dbt.source("sh_database", "channels") return s_df ``` #### Инкрементальная материализация ```python def model(dbt, session): # Должно быть либо table, либо incremental dbt.config(materialized="incremental") # oml.DataFrame, представляющий источник данных sales_cost_df = dbt.ref("sales_cost") if dbt.is_incremental: cr = session.cursor() result = cr.execute(f"select max(cost_timestamp) from {dbt.this.identifier}") max_timestamp = result.fetchone()[0] # фильтруем новые строки sales_cost_df = sales_cost_df[sales_cost_df["COST_TIMESTAMP"] > max_timestamp] return sales_cost_df ``` #### Конкатенация нового столбца в DataFrame ```python def model(dbt, session): dbt.config(materialized="table") dbt.config(async_flag=True) dbt.config(timeout=1800) sql = f"""SELECT customer.cust_first_name, customer.cust_last_name, customer.cust_gender, customer.cust_marital_status, customer.cust_street_address, customer.cust_email, customer.cust_credit_limit, customer.cust_income_level FROM sh.customers customer, sh.countries country WHERE country.country_iso_code = ''US'' AND customer.country_id = country.country_id""" # session.sync(query) выполнит SQL-запрос и вернет oml.core.DataFrame us_potential_customers = session.sync(query=sql) # Вычисляем произвольный аномальный балл по кредитному лимиту median_credit_limit = us_potential_customers["CUST_CREDIT_LIMIT"].median() mean_credit_limit = us_potential_customers["CUST_CREDIT_LIMIT"].mean() anomaly_score = (us_potential_customers["CUST_CREDIT_LIMIT"] - median_credit_limit)/(median_credit_limit - mean_credit_limit) # Добавляем новый столбец "CUST_CREDIT_ANOMALY_SCORE" us_potential_customers = us_potential_customers.concat({"CUST_CREDIT_ANOMALY_SCORE": anomaly_score.round(3)}) # Возвращаем набор данных потенциальных клиентов как oml.core.DataFrame return us_potential_customers ``` ### Использование пользовательской среды Conda 1. В качестве пользователя ADMIN создайте среду conda, используя [OML4PY Conda Notebook](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/machine-learning/oml4py/1/mlpug/administrative-task-create-and-conda-environments.html): ```bash conda create -n dbt_py_env -c conda-forge --override-channels --strict-channel-priority python=3.12.1 nltk gensim ``` 2. Сохраните эту среду, используя следующую команду из OML4PY Conda Notebook: ```bash conda upload --overwrite dbt_py_env -t application OML4PY ``` 3. Используйте среду в моделях dbt Python: ```python # Импортируйте пользовательские пакеты из сред Conda import nltk import gensim def model(dbt, session): dbt.config(materialized="table") dbt.config(conda_env_name="dbt_py_env") # Ссылаемся на среду conda dbt.config(async_flag=True) # Используем асинхронный режим для длительных заданий Python dbt.config(timeout=900) # oml.core.DataFrame, ссылающийся на модель dbt-sql promotion_cost = dbt.ref("direct_sales_channel_promo_cost") return promotion_cost ``` ## Поддерживаемые функции * Табличная материализация * Материализация представлений * Материализованное представление * Инкрементальная материализация * Seeds * Источники данных * Единичные тесты * Общие тесты; Не null, Уникальные, Допустимые значения и Отношения * Операции * Анализы * Экспозиции * Генерация документации * Публикация документации проекта в виде веб-сайта * Модели Python (с версии dbt-oracle 1.5.1) * Интеграция с Conda для использования любых пакетов Python из репозитория Anaconda * Поддерживаются все команды dbt ## Неподдерживаемые функции * Эфемерная материализация