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Dagster与dbt：两者都需要吗？
原标题: Dagster与dbt：两者都需要吗？
📋总体概括
文章针对「有了Dagster还需要dbt吗」这一高频疑问做辨析：dbt本质是SQL转换框架，负责用ref()依赖关系编译并运行SELECT、执行not_null等测试、生成血缘；Dagster则是编排器，管理调度、资产血缘与跨工具协调。二者在中部有重叠——都画血缘图、都能调度、都能跑测试——这正是混淆根源。作者的生产管线只用Dagster不配dbt，并给出何时可跳过dbt的判断依据。
⚡关键信息
- ▸「有了Dagster为什么还要dbt」是Google相关话题第二条结果，且来自Reddit帖子，说明疑问普遍存在
- ▸dbt是SQL转换框架，基于Jinja模板和ref()调用来解析依赖、编译并物化表或视图
- ▸Dagster是编排器，而dbt不是；两者在血缘、调度、测试三个能力上有重叠
- ▸重叠区正是混淆来源：用户以为在为重复能力付两次钱
- ▸作者自己的生产管线跑在Dagster上、完全不用dbt，并会说明何时不用dbt是正确选择
🔥犀利点评
这问题每隔几年就换皮重来一次：Airflow和dbt、Prefect和dbt、现在轮到Dagster。本质很简单——编排器管「何时、以什么顺序、失败怎么办」，转换框架管「SQL怎么组织、怎么测试」。重叠的调度和测试能力确实让小团队多养一个工具不划算，作者的实践立场比大多数和稀泥式的「看场景」更可信：管线不复杂就别为血缘图付两份钱。真正该警惕的是把dbt当编排器用或把Dagster当SQL框架用的错位。
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