dbt: Qu’est-ce qu’un adapter plugin dbt ?

🧠 Qu’est-ce qu’un adapter plugin dbt ?

Un adapter plugin est un module Python qui permet à dbt de parler avec un entrepôt de données spécifique (Snowflake, BigQuery, Redshift, PostgreSQL, etc.).

dbt écrit du SQL “standard”, mais chaque data warehouse a ses particularités : types de données, syntaxe SQL, fonctions intégrées, gestion des objets, etc.
L’adapter sert de traducteur entre le langage “dbt” et le dialecte SQL du warehouse.

🧩 À quoi sert un adapter dbt ?

Fonction	Exemple concret
🔌 Connexion au data warehouse	Comment se connecter à BigQuery via l’authentification GCP
🏗 Création d’objets SQL	Comment créer une table, une vue, une UDF
🧾 Traduction des requêtes	`current_timestamp` en `CURRENT_TIMESTAMP()` (Snowflake) ou `CURRENT_DATETIME()` (BigQuery)
🔄 Gestion des modèles `incremental`	Chaque moteur a une stratégie différente pour `MERGE`, `DELETE`, `INSERT`
🧪 Exécution des tests, seeds, snapshots	Ces opérations doivent s’adapter aux capacités du warehouse

🔧 Exemple : Comparaison entre deux adapters

1. dbt-snowflake

Package : dbt-snowflake
Traduit un modèle en SQL adapté à Snowflake (CREATE OR REPLACE TABLE ...)
Implémente les fonctions spécifiques comme snowflake__get_replace_sql() ou get_catalog() pour introspection

2. dbt-bigquery

Package : dbt-bigquery
Gère les datasets et les tables partitionnées
Utilise des fonctions spécifiques à BigQuery (_PARTITIONTIME, CURRENT_DATETIME())

🛠 Comment on installe un adapter ?

Tu installes un adapter comme une dépendance Python :

pip install dbt-snowflake
# ou
pip install dbt-bigquery

Et dans ton profiles.yml (dans ~/.dbt/) tu spécifies l’adapter utilisé :

my_project:
  target: dev
  outputs:
    dev:
      type: snowflake
      ...

Ici, type: snowflake indique à dbt d’utiliser l’adapter dbt-snowflake.

🔌 Pourquoi c’est essentiel ?

Sans adapter :

dbt ne pourrait pas se connecter à ton warehouse
ne saurait pas comment exécuter les requêtes
ne pourrait pas créer les tables correctement
ne saurait pas comment gérer les modèles incremental, snapshot, seed…

🧠 Résumé

Élément	Rôle
Adapter plugin	Traducteur entre dbt et le SQL spécifique du warehouse
Implémente	Connexion, exécution, création d’objets, stratégie `incremental`
Exemples	`dbt-snowflake`, `dbt-bigquery`, `dbt-redshift`, `dbt-postgres`
Installation	Via `pip`, puis configuré dans `profiles.yml`
Obligatoire ?	✅ Oui, dbt ne peut pas fonctionner sans adapter