dbt State让Fivetran单个模型运行时间从40分钟降到40秒

为什么选择 dbt State

停止重建。开始节省。

无论您是在 dbt 平台中进行编排、在本地运行 dbt Core，还是使用外部编排器，dbt State 都能优化每次模型运行，提升速度、性能和效率。

优化成本

仅在上游数据或代码实际发生变化时构建模型，平均减少 30% 的仓库计算成本*。不再为未变化的模型付费重建。

自由运行

不再限制运行次数。设置一个支持 SLA 的时间表，以获得新鲜的数据，并快速迭代，而无需担心代价高昂的错误。

降低复杂性

无需自定义工作流，无需手动编排。启用 dbt State，您的作业将自动优化。

工作原理

每次运行都内置智能。

在每次运行时，dbt State 都会检查您的元数据和模型 SQL，以查看发生了什么变化。当上游数据或代码发生变化时，它会构建模型。否则，它会通过以下方式跳过构建：

• 重用现有状态——零计算，零风险
• 克隆现有状态，计算成本极低
• 自动延迟（在开发中）到生产状态

这适用于完整模型、增量模型、快照、种子和测试。

在生产中：数据更新鲜，成本更低。

消除维护自定义工作流和手动编排所花费的时间。只需开启 dbt State，并按需运行作业。这意味着数据更新鲜，复杂性更低，并且在无需改变您的工作方式的情况下节省大量仓库成本。

调优配置

直接在项目代码中声明新鲜度和依赖规则。设置最大过期时间窗口，以便模型仅在到期时才重建，而不是每次运行都重建。将编排逻辑从命令式调度转变为声明式、版本控制的配置。

快速迭代，无风险

dbt State 在开发中跳过和克隆模型，并自动延迟到生产状态——因此您可以立即开始构建，无需手动开销，也不必担心代价高昂的错误。

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深入了解 dbt State。

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客户证明

深受数据团队信赖

• 在使用 dbt State 之前，每次作业都会重建血缘中的每个模型。每次。都重建。现在，借助 dbt State，dbt 会检查源数据是否发生变化。如果没有，则跳过该模型。对我们而言，这带来了 9% 的计算量减少，35% 的模型构建减少，以及 15% 的 Snowflake 成本降低。Parag Shah，CarGurus 数据副总裁
• 在模型级别声明 SLA，并让它决定实际需要运行的内容，已经在我们的试点项目中实现了 25-30% 的模型重用和大约 15% 的 Snowflake 节省。Alvin Chai，Fanatics 高级分析工程师
• 通过重用 dbt State 的模型，我们节省了至少 30% 的计算成本Tyson Doberneck，高级数据工程师阅读 Obie Insurance 的故事

定价

重用更多，节省更多。

dbt State 的定价基于使用量。您根据模型重用的收益付费。dbt State 的成本通过每日活跃目标表来衡量。每日活跃目标表（DATT）是指在给定日历日内，dbt State 执行独特跳过或克隆，以及独特测试重用操作的不同目标表的数量。

访问文档计费页面以了解更多信息。

常见问题解答

停止重建未变化的模型。立即开始节省。

几分钟内即可开始——无论您运行的是 dbt Core 还是 dbt 平台。

在 dbt Core 上试用 dbt State在 dbt 平台中试用 dbt State