Dataform Core-Beispielskripts

Dieses Dokument enthält Dataform Core- und JavaScript-Beispielskripts, mit denen Sie einen SQL-Workflow in Dataform erstellen können.

Tabellen erstellen

Ansicht mit Dataform Core erstellen

Das folgende Codebeispiel zeigt die Definition einer Ansicht namens new_view in der Datei definitions/new_view.sqlx:

config { type: "view" }

SELECT * FROM source_data

Materialisierte Ansicht mit Dataform Core erstellen

Das folgende Codebeispiel zeigt die Definition einer materialisierten Ansicht mit dem Namen new_materialized_view in der Datei definitions/new_materialized_view.sqlx:

config {
  type: "view",
  materialized: true
}

SELECT * FROM source_data

Tabelle mit Dataform Core erstellen

Das folgende Codebeispiel zeigt die Definition einer Tabelle namens new_table in der Datei definitions/new_table.sqlx:

config { type: "table" }

SELECT * FROM source_data

Inkrementelle Tabelle mit Dataform Core erstellen

Das folgende Codebeispiel zeigt eine inkrementelle Tabelle, die Zeilen der Tabelle productiondb.logs schrittweise verarbeitet:

config { type: "incremental" }

SELECT timestamp, message FROM ${ref("productiondb", "logs")}

${when(incremental(), `WHERE timestamp > (SELECT MAX(timestamp) FROM ${self()})`) }

ref-Funktion zum Referenzieren von Tabellen mit Dataform Core verwenden

Das folgende Codebeispiel zeigt die Funktion ref, mit der auf die Tabelle source_data in der Tabellendefinitionsdatei definitions/new_table_with_ref.sqlx verwiesen wird:

config { type: "table" }

SELECT * FROM ${ref("source_data")}

Dokumentation zu einer Tabelle, Ansicht oder Deklaration mit Dataform Core hinzufügen

Das folgende Codebeispiel enthält Tabellen- und Spaltenbeschreibungen in der Tabellendefinitionsdatei definitions/documented_table.sqlx:

config { type: "table",
         description: "This table is an example",
         columns:{
             user_name: "Name of the user",
             user_id: "ID of the user"
      }
  }

SELECT user_name, user_id FROM ${ref("source_data")}

Inkrementelle Tabellen konfigurieren

Mit Dataform Core neue Tabellenzeilen für neue Datumsangaben in Quelldaten hinzufügen

Das folgende Codebeispiel zeigt die Konfiguration einer inkrementellen Tabelle in der Datei definitions/incremental_table.sqlx. In dieser Konfiguration hängt Dataform für jedes neue Datum eine neue Zeile an incremental_table an:

config { type: "incremental" }

SELECT date(timestamp) AS date, action
FROM weblogs.user_actions

${ when(incremental(), `WHERE timestamp > (select max(date) FROM ${self()})`)

Regelmäßig einen Snapshot einer Tabelle mit Dataform Core erstellen

Das folgende Codebeispiel zeigt eine Konfiguration einer inkrementellen Tabelle in der Datei definitions/snapshots_table.sqlx. In dieser Konfiguration erstellt Dataform snapshots_table mit einem Snapshot von productiondb.customers am angegebenen Datum:

config { type: "incremental" }

SELECT current_date() AS snapshot_date, customer_id, name, account_settings FROM productiondb.customers

${ when(incremental(), `WHERE snapshot_date > (SELECT max(snapshot_date) FROM ${self()})`) }

Eine rollierende 30-Tage-Tabelle erstellen, die inkrementell mit Dataform Core aktualisiert wird

Das folgende Codebeispiel zeigt eine Konfiguration einer inkrementellen Tabelle in der Datei definitions/incremental_example.sqlx. In dieser Konfiguration erstellt Dataform eine temporäre incremental_example, die inkrementell aktualisiert wird, und löscht die Tabelle 30 Tage nach ihrer Erstellung:

config {type: "incremental"}

post_operations {
  delete FROM ${self()} WHERE date < (date_add(Day, -30, CURRENT_DATE))
}

SELECT
 date(timestamp) AS date,
 order_id,
FROM source_table
  ${ when(incremental(), `WHERE timestamp > (SELECT max(date) FROM ${self()})`) }

Benutzerdefinierte SQL-Vorgänge erstellen

Mehrere SQL-Vorgänge in einer SQLX-Datei mit Dataform Core ausführen

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie ; verwendet wird, um mehrere SQL-Vorgänge zu trennen, die in definitions/operations.sqlx definiert sind:

config { type: "operations" }

DELETE FROM datatable where country = 'GB';
DELETE FROM datatable where country = 'FR';

Benutzerdefinierte SQL-Abfrage vor dem Erstellen einer Tabelle mit Dataform Core ausführen

Das folgende Codebeispiel zeigt einen benutzerdefinierten SQL-Vorgang, der im Block pre_operations der Tabellendefinitionsdatei definitions/table_with_preops.sqlx definiert ist:

config {type: "table"}

SELECT * FROM ...

pre_operations {
  INSERT INTO table ...
}

Benutzerdefinierte SQL-Abfrage ausführen, nachdem eine Tabelle mit Dataform Core erstellt wurde

Das folgende Codebeispiel zeigt einen benutzerdefinierten SQL-Vorgang, der im Block post_operations der Tabellendefinitionsdatei definitions/table_with_postops.sqlx definiert ist:

config {type: "table"}

SELECT * FROM ...

post_operations {
  GRANT `roles/bigquery.dataViewer`
  ON
  TABLE ${self()}
  TO "group:allusers@example.com", "user:otheruser@example.com"
}

Tabellen validieren

Assertions zu einer Tabelle, Ansicht oder Deklaration mit Dataform Core hinzufügen

Das folgende Codebeispiel zeigt die Assertions uniqueKey, nonNull und rowConditions, die der Tabellendefinitionsdatei definitions/tested_table.sqlx hinzugefügt wurden:

config {
  type: "table",
  assertions: {
    uniqueKey: ["user_id"],
    nonNull: ["user_id", "customer_id"],
    rowConditions: [
      'signup_date is null or signup_date > "2022-01-01"',
      'email like "%@%.%"'
    ]
  }
}
SELECT ...

Benutzerdefinierte Assertion mit Dataform Core hinzufügen

Das folgende Codebeispiel zeigt eine benutzerdefinierte Assertion in einer Tabellendefinitionsdatei, die prüft, ob die Spalten a, b oder c aus source_data null sind:

config { type: "assertion" }

SELECT
  *
FROM
  ${ref("source_data")}
WHERE
  a is null
  or b is null
  or c is null

Mit JavaScript entwickeln

Inline-Variablen und -Funktionen mit JavaScript verwenden

Das folgende Codebeispiel zeigt die foo-Variable, die in einem js-Block definiert und dann inline in einer SQLX-Datei verwendet wird:

js {
 const foo = 1;
 function bar(number){
     return number+1;
 }
}

SELECT
 ${foo} AS one,
 ${bar(foo)} AS two

Eine Tabelle pro Land mit JavaScript generieren

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie die Funktion forEach verwendet wird, um eine Tabelle pro Land zu generieren, das in der Datei definitions/one_table_per_country.js in countries definiert ist:

const countries = ["GB", "US", "FR", "TH", "NG"];

countries.forEach(country => {
  publish("reporting_" + country)
    .dependencies(["source_table"])
    .query(
      ctx => `
      SELECT '${country}' AS country
      `
    );
});

Mehrere Quellen in einer Datei mit JavaScript deklarieren

Im folgenden Codebeispiel wird die Deklaration mehrerer Datenquellen in der Datei definitions/external_dependencies.js dargestellt:

declare({
  schema: "stripe",
  name: "charges"
});

declare({
  schema: "shopify",
  name: "orders"
});

declare({
  schema: "salesforce",
  name: "accounts"
});

Mehrere Quellen in einer Datei mit forEach deklarieren

Im folgenden Codebeispiel wird die Deklaration mehrerer Datenquellen mit der Funktion forEach in der Datei definitions/external_dependencies.js dargestellt:

["charges", "subscriptions", "line_items", "invoices"]
  .forEach(source => declare({
      schema: "stripe",
      name: source
    })
  );

Vertrauliche Informationen in allen Tabellen mit personenidentifizierbaren Informationen mit JavaScript löschen

Das folgende Codebeispiel zeigt eine Funktion in der Datei definitions/delete_pii.js, mit der ausgewählte Informationen in allen Tabellen gelöscht werden, die personenidentifizierbare Informationen enthalten:

const pii_tables = ["users", "customers", "leads"];
pii_tables.forEach(table =>
  operate(`gdpr_cleanup: ${table}`,
    ctx => `
      DELETE FROM raw_data.${table}
      WHERE user_id in (SELECT * FROM users_who_requested_deletion)`)
      .tags(["gdpr_deletion"]))
);

preOps und postOps mit JavaScript hinzufügen

Das folgende Codebeispiel zeigt die Funktion publish, mit der eine Abfrage mit preOps und postOps in der Tabelle definitions/pre_and_post_ops_example.js erstellt wird:

publish("example")
  .preOps(ctx => `GRANT \`roles/bigquery.dataViewer\` ON TABLE ${ctx.ref("other_table")} TO "group:automation@example.com"`)
  .query(ctx => `SELECT * FROM ${ctx.ref("other_table")}`)
  .postOps(ctx => `REVOKE \`roles/bigquery.dataViewer\` ON TABLE ${ctx.ref("other_table")} TO "group:automation@example.com"`)

Inkrementelle Tabellen mit JavaScript erstellen

Das folgende Codebeispiel zeigt die Funktion publish, mit der eine inkrementelle Tabelle in der Datei definitions/incremental_example.js erstellt wird:

publish("incremental_example", {
  type: "incremental"
}).query(ctx => `
  SELECT * FROM ${ctx.ref("other_table")}
  ${ctx.when(ctx.incremental(),`WHERE timestamp > (SELECT MAX(date) FROM ${ctx.self()}`)}
`)

Backfill einer täglichen Tabelle mit JavaScript

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie ein Backfill für eine Tabelle in der Datei definitions/backfill_daily_data.js ausgeführt wird, die täglich aktualisiert wird:

var getDateArray = function(start, end) {
  var startDate = new Date(start); //YYYY-MM-DD
  var endDate = new Date(end); //YYYY-MM-DD

  var arr = new Array();
  var dt = new Date(startDate);
  while (dt <= endDate) {
    arr.push(new Date(dt).toISOString().split("T")[0]);
    dt.setDate(dt.getDate() + 1);
  }
  return arr;
};

var dateArr = getDateArray("2020-03-01", "2020-04-01");

// step 1: create table
operate(`create table`, 'create table if not exists backfill_table (`fields`) `);
// step 2: insert into the table

dateArr.forEach((day, i) =>
  operate(`backfill ${day}`
   `insert into backfill_table select fields where day = '${day}'`)
);

Code mit Einbindungen wiederverwenden

Globale Variablen mit JavaScript verwenden

Das folgende Codebeispiel zeigt die Definition der Konstanten project_id und first_date in includes/constants.js:

const project_id = "project_id";
const first_date = "'1970-01-01'";
module.exports = {
  project_id,
  first_date
};

Das folgende Codebeispiel zeigt die first_date-Konstante, auf die in der Datei definitions/new_table.sqlx verwiesen wird:

config {type: "table"}

SELECT * FROM source_table WHERE date > ${constants.first_date}

Länderzuordnung mit JavaScript erstellen

Das folgende Codebeispiel zeigt die in der Datei includes/mapping.js definierte benutzerdefinierte Funktion country_group:

function country_group(country){
  return `
  case
    when ${country} in ('US', 'CA') then 'NA'
    when ${country} in ('GB', 'FR', 'DE', 'IT', 'PL', 'SE') then 'EU'
    when ${country} in ('AU') then ${country}
    else 'Other'
  end`;

Das folgende Codebeispiel zeigt eine Tabellendefinition, in der die Funktion country_group in der Tabellendefinitionsdatei definitions/new_table.sqlx verwendet wird:

config { type: "table"}

SELECT
  country AS country,
  ${mapping.country_group("country")} AS country_group,
  device_type AS device_type,
  sum(revenue) AS revenue,
  sum(pageviews) AS pageviews,
  sum(sessions) AS sessions

FROM ${ref("source_table")}

GROUP BY 1, 2, 3

Das folgende Codebeispiel zeigt die in definitions/new_table.sqlx definierte Abfrage, die in SQL kompiliert wurde:

SELECT
  country AS country,
  case
    when country in ('US', 'CA') then 'NA'
    when country in ('GB', 'FR', 'DE', 'IT', 'PL', 'SE') then 'EU'
    when country in ('AU') then country
    else 'Other'
  end AS country_group,
  device_type AS device_type,
  sum(revenue) AS revenue,
  sum(pageviews) AS pageviews,
  sum(sessions) AS sessions

FROM "dataform"."source_table"

GROUP BY 1, 2, 3

SQL-Script mit einer benutzerdefinierten JavaScript-Funktion generieren

Das folgende Codebeispiel zeigt die in includes/script_builder.js definierte benutzerdefinierte Funktion render_script:

function render_script(table, dimensions, metrics) {
  return `
      SELECT
      ${dimensions.map(field => `${field} AS ${field}`).join(",")},
      ${metrics.map(field => `sum(${field}) AS ${field}`).join(",\n")}
      FROM ${table}
      GROUP BY ${dimensions.map((field, i) => `${i + 1}`).join(", ")}
    `;
}

module.exports = { render_script };

Das folgende Codebeispiel zeigt eine Tabellendefinition, in der die Funktion render_script in der Tabellendefinitionsdatei definitions/new_table.sqlx verwendet wird:

config {
    type: "table",
    tags: ["advanced", "hourly"],
    disabled: true
}

${script_builder.render_script(ref("source_table"),
                               ["country", "device_type"],
                               ["revenue", "pageviews", "sessions"]
                               )}

Das folgende Codebeispiel zeigt die in definitions/new_table.sqlx definierte Abfrage, die in SQL kompiliert wurde:

SELECT
  country AS country,
  device_type AS device_type,
  sum(revenue) AS revenue,
  sum(pageviews) AS pageviews,
  sum(sessions) AS sessions

FROM "dataform"."source_table"

GROUP BY 1, 2

Aktionskonfigurationen

SQL-Dateien mit Aktionskonfigurationen laden

Aktionskonfigurationen erleichtern das Laden reiner SQL-Dateien. Sie können Aktionskonfigurationen in actions.yaml-Dateien im Ordner definitions definieren.

Weitere Informationen zu verfügbaren Aktionstypen und gültigen Optionen für Aktionskonfigurationen finden Sie in der Referenz zu Dataform-Konfigurationen.

Das folgende Codebeispiel zeigt die Definition einer Ansicht namens new_view in der Datei definitions/actions.yaml:

actions:
  - view:
    filename: new_view.sql

Die SQL-Datei definitions/new_view.sql, auf die im vorherigen Codebeispiel verwiesen wird, enthält reines SQL:

SELECT * FROM source_data