使用Fivetran DBT Stripe包运行dbt run时Snowflake出现Schema重复问题

• 核心原因是配置作用域不匹配：你当前在dbt_project.yml中编写的stripe配置节点，大概率是被错误缩进在了自身项目的命名空间下，这类配置仅对你自己项目内models/stripe/路径下的自定义模型生效，无法覆盖Fivetran官方Stripe包的内置模型配置。该包内部默认给所有自带模型配置了+schema: stripe规则，这部分模型执行时会自动生成名为Stripe的schema（Snowflake对未加双引号的标识符默认按大写规则存储，控制台展示时会呈现为首字母大写的形式），写入的数据集计算逻辑和你指定的stripe_combined schema下的模型完全一致，最终造成schema和数据冗余。
• 次要触发场景：部分版本的Fivetran Stripe包会强依赖stripe_source基础数据包，如果你只配置了主包的schema规则、未同步覆盖子包的默认配置，子包的模型也会写入默认生成的stripe schema，加剧冗余问题。

按以下步骤调整即可彻底解决问题：

1. 修正dbt_project.yml的models配置段，将Stripe相关包的配置节点放在和自身项目配置平级的位置，显式覆盖包内置的schema规则，参考正确配置如下：

models:
  # 此处保留你自身项目的原有配置即可，示例如下
  your_own_project_name:
    +materialized: view
    # 你自己的其他模型配置按原有逻辑保留

  # 以下Stripe相关配置必须和你自身项目名的节点平级，不要缩进在自身项目命名空间内
  stripe:
    +materialized: table
    +schema: stripe_combined
  # 同步配置依赖的stripe_source子包，避免子包生成冗余schema
  stripe_source:
    +materialized: table
    +schema: stripe_combined

2. 校验配置是否生效：保存配置后，执行命令dbt ls --select package:stripe,package:stripe_source --output json，检查返回结果中每个模型的schema字段值是否为stripe_combined，确认所有模型都匹配目标schema后再执行后续任务。
3. 清理冗余数据：校验通过后执行dbt run --full-refresh，确认所有Stripe相关模型都正常写入stripe_combined schema，之后手动删除Snowflake中冗余的Stripe schema即可，不会影响后续dbt任务的正常运行。

注意：配置schema名称时不要给值额外包裹双引号，否则Snowflake会严格按照引号内的大小写生成schema，反而容易出现大小写不匹配的异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Solomon