ETL-Process
Create a code-based ETL process using SQL. The source database is the AdventureWorksOLTP sample database (link). The target is given by the star schema shown below. The following link provides a DuckDB file containing the source database as well as a starting point for the target database. It contains empty dimension and fact tables (link). Save the link in your own gdrive and create a copy of that file and give it the name adw-etl.duckdb.
Star Schema
Code
Import / Config
import duckdb
path = "/content/drive/MyDrive/your-path/adw-etl.duckdb"
con = duckdb.connect(database=path, read_only=False)Clear DWH
sql = """
delete from factinternetsales;
delete from factproductinventory;
delete from dimproduct;
delete from dimdate;
delete from dimcustomer;
delete from DimCurrency;
delete from DimPromotion;
"""
con.execute(sql)ETL
DimCurrency
sql = """
INSERT INTO DimCurrency (CurrencyKey, CurrencyName)
SELECT
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY CurrencyCode) AS CurrencyKey,
Name AS CurrencyName
FROM Currency;
"""
con.execute(sql)Expected Contents in DWH
DimCurrency
sql = """
select * from DimCurrency
order by CurrencyKey;
"""
print(con.sql(sql))┌─────────────┬───────────────────────────────┐
│ CurrencyKey │ CurrencyName │
│ int32 │ varchar │
├─────────────┼───────────────────────────────┤
│ 1 │ Emirati Dirham │
│ 2 │ Afghani │
│ 3 │ Lek │
│ 4 │ Armenian Dram │
│ 5 │ Netherlands Antillian Guilder │
│ 6 │ Kwanza │
│ 7 │ Argentine Peso │
│ 8 │ Shilling │
│ 9 │ Australian Dollar │
│ 10 │ Aruban Guilder │
│ · │ · │
│ · │ · │
│ · │ · │
│ 96 │ Turkish Lira │
│ 97 │ Trinidad and Tobago Dollar │
│ 98 │ New Taiwan Dollar │
│ 99 │ US Dollar │
│ 100 │ Uruguayan Peso │
│ 101 │ Bolivar │
│ 102 │ Dong │
│ 103 │ CFA Franc BCEAO │
│ 104 │ Rand │
│ 105 │ Zimbabwe Dollar │
├─────────────┴───────────────────────────────┤
│ 105 rows (20 shown) 2 columns │
└─────────────────────────────────────────────┘DimProduct
sql = """
select * from DimProduct
where not EnglishProductSubcategoryName is null
order by ProductKey;
"""
print(con.sql(sql))┌────────────┬────────────────────────────┬───────────────────────────────┬────────────────────────────┐
│ ProductKey │ EnglishProductName │ EnglishProductSubcategoryName │ EnglishProductCategoryName │
│ int32 │ varchar │ varchar │ varchar │
├────────────┼────────────────────────────┼───────────────────────────────┼────────────────────────────┤
│ 680 │ HL Road Frame - Black, 58 │ Road Frames │ Components │
│ 706 │ HL Road Frame - Red, 58 │ Road Frames │ Components │
│ 707 │ Sport-100 Helmet, Red │ Helmets │ Accessories │
│ 708 │ Sport-100 Helmet, Black │ Helmets │ Accessories │
│ 709 │ Mountain Bike Socks, M │ Socks │ Clothing │
│ 710 │ Mountain Bike Socks, L │ Socks │ Clothing │
│ 711 │ Sport-100 Helmet, Blue │ Helmets │ Accessories │
│ 712 │ AWC Logo Cap │ Caps │ Clothing │
│ 713 │ Long-Sleeve Logo Jersey, S │ Jerseys │ Clothing │
│ 714 │ Long-Sleeve Logo Jersey, M │ Jerseys │ Clothing │
│ · │ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │ · │
│ 990 │ Mountain-500 Black, 42 │ Mountain Bikes │ Bikes │
│ 991 │ Mountain-500 Black, 44 │ Mountain Bikes │ Bikes │
│ 992 │ Mountain-500 Black, 48 │ Mountain Bikes │ Bikes │
│ 993 │ Mountain-500 Black, 52 │ Mountain Bikes │ Bikes │
│ 994 │ LL Bottom Bracket │ Bottom Brackets │ Components │
│ 995 │ ML Bottom Bracket │ Bottom Brackets │ Components │
│ 996 │ HL Bottom Bracket │ Bottom Brackets │ Components │
│ 997 │ Road-750 Black, 44 │ Road Bikes │ Bikes │
│ 998 │ Road-750 Black, 48 │ Road Bikes │ Bikes │
│ 999 │ Road-750 Black, 52 │ Road Bikes │ Bikes │
├────────────┴────────────────────────────┴───────────────────────────────┴────────────────────────────┤
│ 295 rows (20 shown) 4 columns │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘DimCustomer
sql = """
select * from DimCustomer
where not firstname is null
order by CustomerKey;
"""
print(con.sql(sql))┌─────────────┬───────────┬──────────┬────────────────┬───────────────────┬───────────────────┬───────────────────┬──────────────────────────┬────────────┐
│ CustomerKey │ FirstName │ LastName │ City │ StateProvinceCode │ StateProvinceName │ CountryRegionCode │ EnglishCountryRegionName │ PostalCode │
│ int32 │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │
├─────────────┼───────────┼──────────┼────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼──────────────────────────┼────────────┤
│ 11000 │ Jon │ Yang │ Rockhampton │ QLD │ Queensland │ AU │ Australia │ 4700 │
│ 11001 │ Eugene │ Huang │ Seaford │ VIC │ Victoria │ AU │ Australia │ 3198 │
│ 11002 │ Ruben │ Torres │ Hobart │ TAS │ Tasmania │ AU │ Australia │ 7001 │
│ 11003 │ Christy │ Zhu │ North Ryde │ NSW │ New South Wales │ AU │ Australia │ 2113 │
│ 11004 │ Elizabeth │ Johnson │ Wollongong │ NSW │ New South Wales │ AU │ Australia │ 2500 │
│ 11005 │ Julio │ Ruiz │ East Brisbane │ QLD │ Queensland │ AU │ Australia │ 4169 │
│ 11006 │ Janet │ Alvarez │ Matraville │ NSW │ New South Wales │ AU │ Australia │ 2036 │
│ 11007 │ Marco │ Mehta │ Warrnambool │ VIC │ Victoria │ AU │ Australia │ 3280 │
│ 11008 │ Rob │ Verhoff │ Bendigo │ VIC │ Victoria │ AU │ Australia │ 3550 │
│ 11009 │ Shannon │ Carlson │ Hervey Bay │ QLD │ Queensland │ AU │ Australia │ 4655 │
│ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │
│ 20990 │ Mayra │ Raman │ Port Macquarie │ NSW │ New South Wales │ AU │ Australia │ 2444 │
│ 20991 │ Frederick │ Sai │ Warrnambool │ VIC │ Victoria │ AU │ Australia │ 3280 │
│ 20992 │ Julio │ Serrano │ Gold Coast │ QLD │ Queensland │ AU │ Australia │ 4217 │
│ 20993 │ Mitchell │ Xie │ Perth │ SA │ South Australia │ AU │ Australia │ 6006 │
│ 20994 │ Autumn │ Ma │ Caloundra │ QLD │ Queensland │ AU │ Australia │ 4551 │
│ 20995 │ Danny │ Suarez │ Caloundra │ QLD │ Queensland │ AU │ Australia │ 4551 │
│ 20996 │ Keith │ Shan │ Hervey Bay │ QLD │ Queensland │ AU │ Australia │ 4655 │
│ 20997 │ Joanna │ Ashe │ Lane Cove │ NSW │ New South Wales │ AU │ Australia │ 1597 │
│ 20998 │ Eugene │ She │ Caloundra │ QLD │ Queensland │ AU │ Australia │ 4551 │
│ 20999 │ Carolyn │ Garcia │ East Brisbane │ QLD │ Queensland │ AU │ Australia │ 4169 │
├─────────────┴───────────┴──────────┴────────────────┴───────────────────┴───────────────────┴───────────────────┴──────────────────────────┴────────────┤
│ ? rows (>9999 rows, 20 shown) 9 columns │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘sql = """
select count(*) as no_of_customers from DimCustomer;
"""
print(con.sql(sql))┌─────────────────┐
│ no_of_customers │
│ int64 │
├─────────────────┤
│ 19820 │
└─────────────────┘DimPromotion
sql = """
select * from DimPromotion
order by PromotionKey;
"""
print(con.sql(sql))┌──────────────┬────────────────────────────────────┬─────────────┬──────────────────────┬──────────────────────────┬─────────────────────┬─────────────────────┬────────┬────────┐
│ PromotionKey │ EnglishPromotionName │ DiscountPct │ EnglishPromotionType │ EnglishPromotionCategory │ StartDate │ EndDate │ MinQty │ MaxQty │
│ int32 │ varchar │ float │ varchar │ varchar │ timestamp │ timestamp │ int32 │ int32 │
├──────────────┼────────────────────────────────────┼─────────────┼──────────────────────┼──────────────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┼────────┼────────┤
│ 1 │ No Discount │ 0.0 │ No Discount │ No Discount │ 2022-04-30 00:00:00 │ 2025-11-29 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 2 │ Volume Discount 11 to 14 │ 0.02 │ Volume Discount │ Reseller │ 2022-05-30 00:00:00 │ 2025-05-29 00:00:00 │ 11 │ 14 │
│ 3 │ Volume Discount 15 to 24 │ 0.05 │ Volume Discount │ Reseller │ 2022-05-30 00:00:00 │ 2025-05-29 00:00:00 │ 15 │ 24 │
│ 4 │ Volume Discount 25 to 40 │ 0.1 │ Volume Discount │ Reseller │ 2022-05-30 00:00:00 │ 2025-05-29 00:00:00 │ 25 │ 40 │
│ 5 │ Volume Discount 41 to 60 │ 0.15 │ Volume Discount │ Reseller │ 2022-05-30 00:00:00 │ 2025-05-29 00:00:00 │ 41 │ 60 │
│ 6 │ Volume Discount over 60 │ 0.2 │ Volume Discount │ Reseller │ 2022-05-30 00:00:00 │ 2025-05-29 00:00:00 │ 61 │ NULL │
│ 7 │ Mountain-100 Clearance Sale │ 0.35 │ Discontinued Product │ Reseller │ 2023-04-13 00:00:00 │ 2023-05-29 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 8 │ Sport Helmet Discount-2002 │ 0.1 │ Seasonal Discount │ Reseller │ 2023-05-30 00:00:00 │ 2023-06-29 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 9 │ Road-650 Overstock │ 0.3 │ Excess Inventory │ Reseller │ 2023-05-30 00:00:00 │ 2023-07-30 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 10 │ Mountain Tire Sale │ 0.5 │ Excess Inventory │ Customer │ 2024-05-13 00:00:00 │ 2024-07-28 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 11 │ Sport Helmet Discount-2003 │ 0.15 │ Seasonal Discount │ Reseller │ 2024-05-29 00:00:00 │ 2024-06-28 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 12 │ LL Road Frame Sale │ 0.35 │ Excess Inventory │ Reseller │ 2024-05-29 00:00:00 │ 2024-07-13 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 13 │ Touring-3000 Promotion │ 0.15 │ New Product │ Reseller │ 2024-05-29 00:00:00 │ 2024-08-28 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 14 │ Touring-1000 Promotion │ 0.2 │ New Product │ Reseller │ 2024-05-29 00:00:00 │ 2024-08-28 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 15 │ Half-Price Pedal Sale │ 0.5 │ Seasonal Discount │ Customer │ 2024-07-13 00:00:00 │ 2024-08-13 00:00:00 │ 0 │ NULL │
│ 16 │ Mountain-500 Silver Clearance Sale │ 0.4 │ Discontinued Product │ Reseller │ 2025-03-30 00:00:00 │ 2025-05-29 00:00:00 │ 0 │ NULL │
├──────────────┴────────────────────────────────────┴─────────────┴──────────────────────┴──────────────────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┴────────┴────────┤
│ 16 rows 9 columns │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘DimDate
sql = """
select * from DimDate
order by DateKey;
"""
print(con.sql(sql))┌──────────┬─────────────────┬──────────────────────┬──────────────────┬─────────────────┬──────────────────┬──────────────────┬───────────────────┬─────────────────┬──────────────┬──────────────────┐
│ DateKey │ DayNumberOfWeek │ EnglishDayNameOfWeek │ DayNumberOfMonth │ DayNumberOfYear │ WeekNumberOfYear │ EnglishMonthName │ MonthNumberOfYear │ CalendarQuarter │ CalendarYear │ CalendarSemester │
│ int32 │ int32 │ varchar │ int32 │ int32 │ int32 │ varchar │ int32 │ int32 │ int32 │ int32 │
├──────────┼─────────────────┼──────────────────────┼──────────────────┼─────────────────┼──────────────────┼──────────────────┼───────────────────┼─────────────────┼──────────────┼──────────────────┤
│ 20000101 │ 6 │ Saturday │ 1 │ 1 │ 52 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ 20000102 │ 7 │ Sunday │ 2 │ 2 │ 52 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ 20000103 │ 1 │ Monday │ 3 │ 3 │ 1 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ 20000104 │ 2 │ Tuesday │ 4 │ 4 │ 1 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ 20000105 │ 3 │ Wednesday │ 5 │ 5 │ 1 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ 20000106 │ 4 │ Thursday │ 6 │ 6 │ 1 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ 20000107 │ 5 │ Friday │ 7 │ 7 │ 1 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ 20000108 │ 6 │ Saturday │ 8 │ 8 │ 1 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ 20000109 │ 7 │ Sunday │ 9 │ 9 │ 1 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ 20000110 │ 1 │ Monday │ 10 │ 10 │ 2 │ January │ 1 │ 1 │ 2000 │ 1 │
│ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │
│ 20270509 │ 7 │ Sunday │ 9 │ 129 │ 18 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
│ 20270510 │ 1 │ Monday │ 10 │ 130 │ 19 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
│ 20270511 │ 2 │ Tuesday │ 11 │ 131 │ 19 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
│ 20270512 │ 3 │ Wednesday │ 12 │ 132 │ 19 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
│ 20270513 │ 4 │ Thursday │ 13 │ 133 │ 19 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
│ 20270514 │ 5 │ Friday │ 14 │ 134 │ 19 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
│ 20270515 │ 6 │ Saturday │ 15 │ 135 │ 19 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
│ 20270516 │ 7 │ Sunday │ 16 │ 136 │ 19 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
│ 20270517 │ 1 │ Monday │ 17 │ 137 │ 20 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
│ 20270518 │ 2 │ Tuesday │ 18 │ 138 │ 20 │ May │ 5 │ 2 │ 2027 │ 1 │
├──────────┴─────────────────┴──────────────────────┴──────────────────┴─────────────────┴──────────────────┴──────────────────┴───────────────────┴─────────────────┴──────────────┴──────────────────┤
│ ? rows (>9999 rows, 20 shown) 11 columns │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘sql = """
select count(*) as no_of_dates from DimDate;
"""
print(con.sql(sql))┌─────────────┐
│ no_of_dates │
│ int64 │
├─────────────┤
│ 11323 │
└─────────────┘FactInternetSales
sql = """
select * from FactInternetSales
order by productkey, orderdatekey, customerkey;
"""
print(con.sql(sql))┌────────────┬──────────────┬────────────┬─────────────┬─────────────┬──────────────┬─────────────┬──────────────────┬──────────────────────┬───────────────┬───────────────┬───────────────┐
│ ProductKey │ OrderDateKey │ DueDateKey │ ShipDateKey │ CustomerKey │ PromotionKey │ CurrencyKey │ SalesOrderNumber │ SalesOrderLineNumber │ OrderQuantity │ UnitPrice │ SalesAmount │
│ int32 │ int32 │ int32 │ int32 │ int32 │ int32 │ int32 │ varchar │ int32 │ int32 │ decimal(13,2) │ decimal(13,2) │
├────────────┼──────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼──────────────┼─────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼───────────────┼───────────────┼───────────────┤
│ 707 │ 20240529 │ 20240610 │ 20240605 │ 12132 │ 1 │ 1 │ SO51181 │ 37766 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ 707 │ 20240529 │ 20240610 │ 20240605 │ 16313 │ 1 │ 1 │ SO51180 │ 37761 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ 707 │ 20240530 │ 20240611 │ 20240606 │ 11241 │ 1 │ 1 │ SO51192 │ 37793 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ 707 │ 20240530 │ 20240611 │ 20240606 │ 12390 │ 1 │ 1 │ SO51191 │ 37791 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ 707 │ 20240531 │ 20240612 │ 20240607 │ 11338 │ 1 │ 1 │ SO51207 │ 37839 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ 707 │ 20240531 │ 20240612 │ 20240607 │ 24604 │ 1 │ 9 │ SO51212 │ 37853 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ 707 │ 20240601 │ 20240613 │ 20240608 │ 11061 │ 1 │ 9 │ SO51237 │ 37920 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ 707 │ 20240601 │ 20240613 │ 20240608 │ 11615 │ 1 │ 41 │ SO51232 │ 37911 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ 707 │ 20240601 │ 20240613 │ 20240608 │ 25625 │ 1 │ 1 │ SO51246 │ 37945 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ 707 │ 20240601 │ 20240613 │ 20240608 │ 28204 │ 1 │ 9 │ SO51234 │ 37914 │ 1 │ 34.99 │ 34.99 │
│ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │ · │
│ 716 │ 20240729 │ 20240810 │ 20240805 │ 16103 │ 2 │ 22 │ SO53443 │ 46725 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
│ 716 │ 20240729 │ 20240810 │ 20240805 │ 18760 │ 1 │ 1 │ SO53421 │ 46674 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
│ 716 │ 20240730 │ 20240811 │ 20240806 │ 13363 │ 2 │ 1 │ SO53649 │ 50569 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
│ 716 │ 20240731 │ 20240812 │ 20240807 │ 12291 │ 2 │ 1 │ SO53663 │ 50601 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
│ 716 │ 20240803 │ 20240815 │ 20240810 │ 12153 │ 2 │ 1 │ SO53857 │ 51068 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
│ 716 │ 20240803 │ 20240815 │ 20240810 │ 20116 │ 1 │ 1 │ SO53845 │ 51032 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
│ 716 │ 20240803 │ 20240815 │ 20240810 │ 21549 │ 1 │ 1 │ SO53850 │ 51042 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
│ 716 │ 20240804 │ 20240816 │ 20240811 │ 17130 │ 1 │ 1 │ SO53895 │ 51156 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
│ 716 │ 20240805 │ 20240817 │ 20240812 │ 12065 │ 1 │ 1 │ SO53931 │ 51238 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
│ 716 │ 20240805 │ 20240817 │ 20240812 │ 12977 │ 2 │ 1 │ SO53962 │ 51313 │ 1 │ 49.99 │ 49.99 │
├────────────┴──────────────┴────────────┴─────────────┴─────────────┴──────────────┴─────────────┴──────────────────┴──────────────────────┴───────────────┴───────────────┴───────────────┤
│ ? rows (>9999 rows, 20 shown) 12 columns │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘sql = """
select count(*) as no_of_internet_sales from FactInternetSales;
"""
print(con.sql(sql))┌──────────────────────┐
│ no_of_internet_sales │
│ int64 │
├──────────────────────┤
│ 60398 │
└──────────────────────┘FactProductInventory
sql = """
select * from FactProductInventory
order by ProductKey;
"""
print(con.sql(sql))┌────────────┬──────────┬──────────┐
│ ProductKey │ DateKey │ Quantity │
│ int32 │ int32 │ int32 │
├────────────┼──────────┼──────────┤
│ 1 │ 20250807 │ 1085 │
│ 2 │ 20250807 │ 1109 │
│ 3 │ 20190331 │ 1352 │
│ 4 │ 20250807 │ 1322 │
│ 316 │ 20190331 │ 1361 │
│ 317 │ 20250808 │ 593 │
│ 318 │ 20250808 │ 439 │
│ 319 │ 20250808 │ 797 │
│ 320 │ 20250808 │ 1136 │
│ 321 │ 20250808 │ 1750 │
│ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │
│ · │ · │ · │
│ 990 │ 20240429 │ 153 │
│ 991 │ 20240429 │ 154 │
│ 992 │ 20240429 │ 164 │
│ 993 │ 20240429 │ 153 │
│ 994 │ 20240429 │ 814 │
│ 995 │ 20240429 │ 816 │
│ 996 │ 20240429 │ 970 │
│ 997 │ 20240429 │ 153 │
│ 998 │ 20240429 │ 155 │
│ 999 │ 20240429 │ 194 │
├────────────┴──────────┴──────────┤
│ 432 rows (20 shown) 3 columns │
└──────────────────────────────────┘YAML of Star Schema
tables:
- tablename: DimCurrency
columns:
- columnname: CurrencyKey
type: INTEGER
- columnname: CurrencyName
type: VARCHAR
primary_key:
- CurrencyKey
- tablename: DimCustomer
columns:
- columnname: CustomerKey
type: INTEGER
- columnname: FirstName
type: VARCHAR
- columnname: LastName
type: VARCHAR
- columnname: City
type: VARCHAR
- columnname: StateProvinceCode
type: VARCHAR
- columnname: StateProvinceName
type: VARCHAR
- columnname: CountryRegionCode
type: VARCHAR
- columnname: EnglishCountryRegionName
type: VARCHAR
- columnname: PostalCode
type: VARCHAR
primary_key:
- CustomerKey
- tablename: DimDate
columns:
- columnname: DateKey
type: INTEGER
- columnname: DayNumberOfWeek
type: INTEGER
- columnname: EnglishDayNameOfWeek
type: VARCHAR
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