Разбор dbt-модели с инкрементальной стратегией: что делает модель, есть ли проблемы?

Инкрементальная dbt-модель обновляет данные не полностью, а добавляет или обновляет только изменившиеся записи. Обычно она использует ключ (например, дату или уникальный идентификатор) для определения новых или изменённых данных.

Что делает модель:

• При первом запуске создаёт таблицу с полным набором данных.
• При последующих запусках добавляет новые записи и/или обновляет существующие, основываясь на условии (например, is_incremental() в dbt).

Возможные проблемы:

• Некорректно настроенный ключ для инкрементации может привести к дублированию или пропуску данных.
• Если источник данных изменяет старые записи без обновления ключа, изменения не попадут в модель.
• Отсутствие обработки удаления записей (soft delete/hard delete) может привести к устаревшим данным.

Пример инкрементальной модели в dbt:

{{ config(
    materialized='incremental',
    unique_key='id'
) }}

select * from source_table
{% if is_incremental() %}
  where updated_at > (select max(updated_at) from {{ this }})
{% endif %}

Здесь модель добавляет только записи с updated_at позже максимального значения в целевой таблице.