昨日 DAY 21 所討論的專案架構，可能也和我們日常更新的排程規劃有關。

依資料來源系統更新

在 DAY 12 時有提過，我們在執行 dbt run 或是 dbt build 的時候，可以用 --select 參數，選擇只跑單一 model，或是加跑他的上游/下游/上下游。

除了針對單一 model，我們也可以一次跑一整個資料夾底下的 model，以及加跑上游/下游/上下游，例如

dbt run --select staging.jira+

就會跑 staging 底下 jira 資料夾的所有 models 以及他們的下游。

如果我們依照資料來源系統分資料夾，一個資料來源系統放一個資料夾，我們就可以依照資料來源，設定不同的更新頻率。

例如我們希望 SAP 資料每小時更新，那我就會設定每小時跑的排程，執行以下指令：

dbt run --select staging.sap+

至於 Google Analytics，只需要一天更新一次，那我就會設定每天跑一次的排程，執行以下指令：

dbt run --select staging.google_analytics+

依 marts 資料夾更新

相對於選取資料來源，依照 staging 的資料夾更新，我們也可以依照 output 的種類來更新資料。

例如我們依照使用資料的部門來分 marts 的資料夾，我們就可以把 marketing 部門的資料集中在同一個資料夾。
當該部門要求資料更新時，我們就可以依照該資料夾來設定排程。

以下指令執行的是 marts 中，martketing 資料夾底下所有的 model，及所有上游的 models。

dbt run --select +marts.marketing

依 Exposure 更新

我們也可以以 DAY 20 提過的 exposures 為單位，更新資料。

例如我希望所有 Tableau 的資料，兩小時更新一次，我就可以在每兩小時跑一次的排程，執行以下指令。

dbt run --select +exposure:tableau_data_source

我們就可以告訴使用者，所有 Tableau 的資料源，皆為每兩小時更新一次。

另一個選擇：利用 tags 跑更新

最後，我們也可以幫每個資料夾或 model 設定 tags，使用這些 tags 為更新的單位。
tag 可以隨意設定，一個 model 可以設定多個 tags。

我們可以在 model 上方加上 tags：

{{ config(tags=["marketing", "google_analytics", "hourly_update"]) }}

或在 YAML 檔依資料夾設定

models:
  jaffle_shop:
    staging:
      google_analytics:
        +tags:
          - "marketing"
          - "google_analytics"
          - "hourly_update"

就可以依照 tag 跑指令：

dbt run --select tag:hourly_update

tags 可以有更多彈性，但也需要花點心思維護。

今日小結＆明日預告

接下來四天會討論 dbt Core，在本機安裝環境以及開發，會有些技術門檻。

明天的主題：設定 dbt Core 本機環境

參考資料

• tags https://docs.getdbt.com/reference/resource-configs/tags

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