小编Cla*_*oll的帖子

我这里有一个情况如下：

我的dbt项目中有两个模型

1. 型号-A

{{ config(
    materialized='ephemeral',
    alias='A_0001',
    schema=var('xxx_yyy_dataset')
) }}

2. B型

{{ config(
    materialized='ephemeral',
    alias='B_0002',
    schema=var('xxx_yyy_dataset')
) }}

这些正在以增量的形式具体化为相同的模式xxx_yyy_dataset.Table_DDD

{{ config(
    materialized='incremental',
    alias='Table_DDD',
    schema=var('xxx_yyy_dataset')
) }}
SELECT * FROM {{ref('A_0001')}}
UNION ALL
SELECT * FROM {{ref('B_0002')}}

这工作正常，并且正在将记录提取到目标表中。

现在我介绍了另一种模型 - model-C ind different package model-C

{{ config(
    materialized='incremental',
    alias='Table_DDD',
    schema=var('xxx_yyy_dataset')
) }}

这给了我以下错误：

$ dbt compile --profiles-dir=profile --target ide
Running with dbt=0.16.0
Encountered an error:
Compilation Error
  dbt found two resources with the database representation "xxx_yyy_dataset.Table_DDD".
  dbt cannot create two …

我正在最小化 Mathematica 中与可变长度向量相关的函数： x = Table[Subscript[X, i], {i, n}]

我的最小化功能目前是： Minimize[{x.\[CapitalSigma].x, \[Mu].x >= R && Total[x] == 1 && Subscript[X, 1] >= 0 && Subscript[X, 2] >= 0 && Subscript[X, 3] >= 0 && Subscript[X, 4] >= 0}, x]

如何对非负约束进行编码，以便无论向量的长度如何，x 的所有元素都是非负的？

似乎 dbt 仅适用于单个数据库。

如果我的数据在不同的数据库中，这仍然有效吗？例如，如果我的数据湖使用 delta，但我想使用 Redshift 运行 dbt，那么 dbt 是否仍然适用于这种情况？

我想创建一个 dbt 宏来简化以下几行

COALESCE(LOWER(tags::TEXT) ~ '.*my-first-query.*', FALSE),
COALESCE(LOWER(tags::TEXT) ~ '.*my-second-query.*', FALSE),
COALESCE(LOWER(tags::TEXT) ~ '.*my-other-query.*', FALSE)

我想将计算转换为函数，以便我可以将行转换为

 {{ extract_clean_tag(my-first-query) }},
 {{ extract_clean_tag(my-second-query) }},
 {{ extract_clean_tag(my-other-query) }}

如何在 dbt 中编写此宏？我在将字符串作为参数传递给函数时遇到问题。

到目前为止，我已经尝试过类似的东西

{% macro extract_clean_tag(tag_regex) %}

    COALESCE(LOWER(tags::TEXT) ~ '.*{{ tag_regex }}.*', FALSE)

{% endmacro %}

并通过调用它extract_clean_tag(my-first-query)，但 dbt 返回：

column "my-first-query" does not exist