能否在DBT中基于多个文件构建合并的seed数据集/表？

• 先确认你的两个数据文件字段结构完全匹配（字段名、数据类型要一一对应），把它们都放在DBT项目的seeds/目录下，比如命名成file1.csv和file2.csv。

• 接下来在seeds/目录里新建一个SQL文件，比如叫combined_seed.sql，用union all把两个文件的数据合并起来，代码如下：

  select * from {{ ref('file1') }}
  union all
  select * from {{ ref('file2') }}
  

  要是两个文件里有重复数据需要去重，把union all换成union就行，但union all性能更高，优先用这个。

• （可选）如果想给合并后的seed指定表名或者存放的schema，就在dbt_project.yml里加配置：

  seeds:
    你的项目名称:
      combined_seed:
        +schema: 目标schema名
        +alias: 合并后的表名
  

• 最后运行命令生成合并后的seed：
  全量刷新所有seed（包括这个合并的）：

  dbt seed --full-refresh
  

  或者只运行这个合并的seed：

  dbt seed --select combined_seed
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pravin Singh