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SQLMesh系列教程：SQLMesh虚拟数据环境

news 来源：原创 2025/8/8 16:32:15

各种工具都已将软件工程实践引入到数据工程中，但仍有差距存在，尤其是在测试和工作流等领域。SQLMesh 的目标是在这些领域开辟新的天地，解决像 dbt 这样的竞争产品尚未提供强大解决方案的难题。在这篇文章中，我将对 SQLMesh 进行简要介绍，分享有关其功能和潜在影响的见解。

安装SQLMesh

上文我们已经创建了示例SQLMesh项目，你可以使用它来学习本文中的示例。

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate# SQLMesh uses extras to install specific modules that are used in the project. 
# This allows you to quickly extend SQLMesh with the desired capabilities 
# and at the same time ensure a lean footprint.
pip install "sqlmesh[postgres,web]"

项目结构介绍

如果你以前使用过dbt，那么您会对SQLMesh项目框架感到熟悉。开发人员已经确保SQLMesh与dbt向后兼容，允许现有dbt项目的无缝迁移。

config.yml - 在您的项目的根目录下，您会发现一个简洁明了的基于 YAML 格式的 SQLMesh 配置文件。此文件内容简短，主要侧重于设置网关（多个网关时）以及定义模型的默认 SQL 语言。
Audits - 验证数据是一项至关重要的功能，它应当让数据的生产者和消费者都确信数据符合预期。dbt 也提供了类似的功能，称为“数据测试”。
macros - 现在被视为标准的一项功能是能够通过编程式的函数（例如 if 语句、for 循环和筛选表达式）增强静态 SQL 语句。这种功能通常通过宏系统来实现，比如在 dbt 中使用 Jinja，这是一个流行的基于 Python 的模板引擎。SQLMesh 也支持 Jinja，但更进一步提供了自己的宏系统。与简单的字符串替换不同，它解释 SQL 语义，使其成为更强大和灵活的工具。在我看来，这种新增的能力不仅因其优雅的语法而值得称赞，还因其强大的功能而如此，值得肯定。
Models- SQLMesh 在定义数据模型方面与众不同的地方在于其如何管理元数据。它并非像其他工具那样使用单独的 YAML 文件，而是直接在 SQL 代码中定义元数据。在我的测试中，我发现这种方法特别直观且对开发者友好，使得建模过程更加顺畅和高效。
• 原始数据集（Seeds） - 尽管这种情况可能不常见，但我们都知道它迟早会发生的：整合基于 CSV 或 JSON 的数据集。为了解决这个问题，SQLMesh 与 dbt 一样，包含了对原始数据集的支持。在 SQLMesh 中，数据集文件存储在指定的文件夹中，然后在 Models 文件夹中定义相应的模型。
测试(tests) - 我完全赞同 SQLMesh 在为数据建模实现单元测试方面的做法。它并非采用传统的审计方式，而是侧重于一种直接的输入与输出对比检查，这种检查能够快速且轻松地执行，且无需依赖大量资源。这种方法不仅加快了反馈流程，还为数据工程师提供了实用的工具，使他们能够在数据的背景下采用诸如测试先行开发之类的概念。自 1.8 版本起，dbt 还提供了“单元测试”。

SQLMesh核心机制

这是SQLMesh的另一个真正优势所在。开发人员已经解决了数据集开发中的一个关键挑战：管理数据模型的多个版本。SQLMesh引入了虚拟数据环境的概念，它在两个层面上运行：物理和虚拟。

SQL Mesh Engine├── 物理层：数据库仓库 + 快照存储├── 虚拟层：环境隔离视图 + 版本映射├── 元数据引擎：指纹计算 + 依赖解析└── 测试引擎：快照验证 + 自动回滚

在这里插入图片描述

在物理层面，当一个新项目启动并首次执行计划时，会为每个模型创建一个快照（版本 1）。在所有测试和审计成功完成后，虚拟层面就会发挥作用。会为相应的环境创建一个视图，指向最新的快照。这种方法确保了有效的版本管理以及无缝的更新。

# sqlmesh plan [environment name]
# if you provide no name it will by default use "prod" as environment.
sqlmesh plan

当显式指定环境时，例如“dev”，流程将为dev创建虚拟层，并将视图指向模型的最新快照版本。

sqlmesh plan dev

当对模型进行修改时，SQLMesh 会采用一套复杂的指纹识别系统，该系统不仅会分析模型本身，还会分析整个依赖树。这确保了所有受影响的模型都得到了验证。如果该变更首先在“开发”环境中应用，那么在成功测试和审核后会创建一个新的快照版本，并且“开发”环境中的视图指针会被更新到新的版本。
如果出现操作错误，只需执行一个命令即可轻松回滚到之前的快照版本，无需重新处理数据。这真是太巧妙了！

sqlmesh rollback

如果你想知道那些不再使用的旧快照会怎样处理，那么 SQLMesh 提供了一个解决方案：一个名为“Janitor”的垃圾回收器。此进程会在每次计划执行时自动运行，或者在需要时通过 CLI 命令手动触发运行。

sqlmesh janitor

最后总结

为了提升数据工程的质量，采用成熟的软件工程实践和原则至关重要。SQLMesh 在这方面取得了显著进展，引入了诸如虚拟数据环境等创新概念。我还赞赏其通过单元测试方法来提高测试效率的专注点。在实际操作中，我发现以 YAML 格式定义模拟对象并快速有效地验证 SQL 模型的逻辑特别方便，而且无需依赖大量资源。

然而，就像任何进入成熟市场的新竞争者一样，SQLMesh 必须在行业领导者 dbt 的竞争中证明自己的实力。尽管我认为 SQLMesh 具有强大的潜力能够确立稳固的地位，但 dbt 的大量使用者是否会转向 SQLMesh 还有待观察。话虽如此，我建议你仔细研究一下 SQLMesh 的理念，并评估其可能为组织带来的价值。

安装SQLMesh

项目结构介绍

SQLMesh核心机制

最后总结

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