Bien démarrer avec dbt

Ce guide décrit pas à pas la mise en place d’un environnement de développement local nhic_dbt à partir de zéro.

Les exécutions dbt de production sont déclenchées par les workflows Prefect — jamais directement depuis la CI ou votre poste de travail. Les exécutions locales servent uniquement au développement et aux tests.

Prérequis

Vérifiez que les éléments suivants sont installés avant de continuer :

Python 3.11 — python --version doit afficher 3.11.x
Docker + Docker Compose — nécessaires pour démarrer une instance Postgres locale
pipenv — pip install pipenv s’il n’est pas déjà présent
L’accès aux identifiants du cluster PostgreSQL pour le profil nhic_dbt (voir votre responsable d’équipe)

Cloner le dépôt et se placer dans le projet


git clone git@github.com:Sand-EnterpriseAI/Healthcare.MOH.RWA.HIC.git
cd Healthcare.MOH.RWA.HIC/apps/analytics/nhic_dbt

Installer les dépendances Python

Le projet utilise un Pipfile qui fige les versions de dbt-core et dbt-postgres :


pipenv install
pipenv shell

Configurer le profil dbt

dbt lit les paramètres de connexion dans profiles.yml. Créez ou mettez à jour ce fichier à la racine du projet (il est ignoré par git) :


nhic_dbt:
  target: dev
  outputs:
    dev:
      type: postgres
      host: localhost
      port: 5432
      dbname: nhic
      user: nhic
      password: nhic
      schema: public
      threads: 4

Pour vous connecter à un environnement non local, mettez à jour host, port, dbname, user et password afin de correspondre au cluster cible.

Démarrer la base de données locale

Docker Compose lance un conteneur Postgres préconfiguré pour le développement local :


docker-compose up -d

Cela démarre Postgres sur localhost:5432. Les identifiants par défaut correspondent au profil dev ci-dessus.

Installer les packages dbt

Récupérez les dépendances de packages dbt déclarées dans packages.yml :


dbt deps

Tester la connexion

Vérifiez que dbt peut atteindre la base de données et que votre profil est correctement configuré :


dbt debug

Toutes les vérifications doivent passer. Si la connexion échoue, revérifiez profiles.yml et confirmez que le conteneur Docker est bien en cours d’exécution.

Exécuter les modèles

Exécutez le projet complet ou ciblez une seule couche :


# Full run — all four layers
dbt run
 
# Run a single layer
dbt run --select staging
dbt run --select intermediate
dbt run --select dwh
dbt run --select reporting

Tester les modèles

Exécutez tous les tests de schéma et les tests personnalisés :


# All tests
dbt test
 
# Tests for a specific layer
dbt test --select staging
dbt test --select tag:dwh