dbt: analytique en temps réel + historique

🧱 Contexte : besoin d’analytique en temps réel + historique

Dans de nombreux cas (ex : reporting, tableaux de bord, alerting) tu veux :

🔥 accéder rapidement aux données récentes (ex: dernières 24h)
🧊 conserver les historiques (ex: 2 ans de données)
✅ avoir une bonne performance et optimisation de stockage

✅ Solution : `incremental materialization` + partitionnement

C’est la stratégie la plus efficace dans dbt pour :

éviter de tout recalculer
garder la table compacte
optimiser les requêtes et les coûts

🔧 Comment ça fonctionne ?

1. Materialized=’incremental’ :

Seul le nouveau lot de données est inséré (ou fusionné), pas toute la table.

2. Partitionnement (par ex : `event_date`) :

Les données sont physiquement séparées par jour, semaine, mois…

3. Stratégie de rafraîchissement ciblée :

Tu peux choisir d’actualiser uniquement les partitions récentes (celles sujettes à des changements).

🧪 Exemple dbt avec partitionnement

{{ config(
    materialized='incremental',
    unique_key='event_id',
    incremental_strategy='merge',
    partition_by = {
      "field": "event_date",
      "data_type": "date"
    }
) }}

SELECT
  event_id,
  user_id,
  event_type,
  event_date,
  updated_at
FROM {{ ref('stg_events') }}
WHERE event_date >= date_add(current_date, -7)  -- 🔁 ne recharge que 7 jours

🔥 Résultat

✅ dbt ne réécrit que les partitions des 7 derniers jours
🧊 Les partitions plus anciennes restent intactes (lecture rapide, stockage optimisé)
🔄 Si tu relances le modèle tous les jours, seules les partitions chaudes sont modifiées

📦 Optimisation possible avec Delta / BigQuery / Snowflake :

Système	Optimisation possible
Delta Lake	hot/cold storage avec tiered files
BigQuery	clustering + partition pruning automatique
Snowflake	partitionnement logique + pruning

🎯 Avantages

Avantage	Détail
⚡ Rapide sur les données récentes	Lecture ciblée des partitions « chaudes »
💾 Économie de stockage	Pas de duplication ni recalcul complet
🔁 Facilité de rafraîchissement	Tu peux cibler dynamiquement les partitions à recharger
🧠 Compatible analytics/historique	Tu as les deux : fraîcheur et profondeur

✅ Résumé

Utiliser l’incrémental avec partitionnement dans dbt est la meilleure stratégie pour allier performance et stockage dans les cas d’analyse temps réel.
Tu réactualises seulement ce qui change (les données récentes), tout en conservant l’historique intact et optimisé.