В прошлом уроке мы узнали, что Fusion — это Rust-based GA-альтернатива dbt-core. Теперь сядем спокойно и решим: что нужно тебе как junior в 2026 году.

Краткий ответ

Учи dbt-core 1.10. Знай, что Fusion существует. Переходи когда работодатель скажет.

Это не из консерватизма — это потому, что:

1. Большинство компаний на dbt-core. На собеседование зовут на dbt-core.
2. Документация, туториалы, StackOverflow — про dbt-core.
3. На маленьких проектах разница не заметна.
4. Edge cases Fusion ещё ловят, и junior не должен решать сложные миграционные кейсы.

Но знать про Fusion обязательно — это вопрос на собеседовании.

Что Fusion реально ускоряет (и что нет)

Конкретные цифры на проекте 500 моделей:

Где выигрыш реальный — это CI smoke checks и IDE feedback. Где минимальный — реальная пересборка.

Compatibility: что точно работает, что может не работать

Работает в Fusion (99% случаев):

• Все базовые команды: run, test, build, compile, seed, snapshot, docs
• Все базовые селекторы: +model+, tag:, state:modified, resource_type:
• Стандартный Jinja: {% set %}, {% for %}, {% if %}, ref(), source(), var(), env_var()
• dbt_project.yml, profiles.yml — те же
• manifest.json, run_results.json — совместимый формат
• Основные warehouses: Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, Postgres, DuckDB
• Стандартные пакеты: dbt_utils, dbt_expectations, dbt_date, audit_helper
• Generic tests, singular tests, custom generic tests
• Unit tests (1.8+)
• Incremental models, snapshots, seeds
• Hooks: on-run-start, on-run-end, pre-hook, post-hook (SQL-only)

Может не работать или работает иначе:

• Python pre/post-hooks с произвольной логикой — Fusion интерпретирует Jinja через Rust, экзотический Python код не поддерживается.
• run_query с Python-обработкой — основной use case работает, но edge cases (циклы по результату с Python-логикой) могут отличаться.
• Кастомные адаптеры — если warehouse редкий (Trino старых версий, кастомный fork), Fusion может ещё не поддерживать.
• Старые версии популярных пакетов — лучше обновиться до последних (dbt_utils 1.3+).
• Кастомные dispatch’и макросов — основные паттерны работают, экзотические могут потребовать правки.
• Тонкие отличия в SQL generation — Fusion может генерировать слегка иной SQL (например, разные CTE-имена, чуть иной порядок INSERT-колонок). В 99% случаев результат идентичный, но не bit-perfect.

dbt-autofix

dbt Labs выпустила специальный инструмент:

pip install dbt-autofix
dbt-autofix run --project-dir ./my-project

dbt-autofix анализирует проект и сообщает:

• Что точно сломается в Fusion
• Что нужно поправить (deprecated синтаксис, кастомные конструкции)
• Что нужно заменить (старые версии пакетов)

После исправления dbt-autofix пишет changes report. После этого можно безопасно переключаться на Fusion.

Junior pragma: твой план на 2026

Шаг 1: Учи dbt-core 1.10 как фундамент

Это базис всего. Команды, селекторы, материализации, тесты, Jinja, project structure. Всё, что в этом курсе — на dbt-core.

После курса ты будешь уметь работать с любым dbt-проектом — core или Fusion. Разница в нюансах, фундамент тот же.

Шаг 2: Знай про Fusion и Cloud на собеседовании

На вопрос «расскажи про развитие dbt», ответ:

• dbt-core 1.10 — текущий stable
• Fusion engine — Rust-based, GA Coalesce 2025, 30x parsing, column-level lineage, SQL-aware
• dbt Cloud (Studio) — SaaS-платформа: IDE, Jobs, Explorer
• Compatibility: Fusion обратносовместим по public API, dbt-autofix для миграции

Это продвинутый junior, который читает release notes и понимает direction.

Шаг 3: Сразу после устройства

В первую неделю на работе:

• Узнай, на чём команда: dbt-core или Fusion. На какой версии (1.8, 1.9, 1.10)?
• На чём warehouse — Snowflake / BigQuery / DuckDB?
• Где запускается — Cloud Jobs / Airflow / GitHub Actions?
• Какая стратегия CI — slim / full / nightly?

Если на Fusion: познакомься с особенностями LSP и Explorer. Если на core: знаешь, что делать.

Шаг 4: На проекте с медленным CI — предложи Fusion

Когда станешь middle (через 1-2 года), ты можешь предложить миграцию:

• Замеряй текущий CI time (dbt list, dbt compile)
• Прогони dbt-autofix — посмотри, что нужно поправить
• Тестируй Fusion на одной dev-job в параллель
• Сравни выходы — manifest, run_results
• Если ОК — постепенно мигрируй

Junior на эти решения не зовут — это middle/senior работа. Но понимание трендов делает тебя ценнее.

Что НЕ нужно учить про Fusion сейчас

• Внутренности Rust-движка — это для контрибьюторов в open-source.
• Тонкие отличия SQL generation — будешь ловить в работе, не теоретически.
• Performance tuning Fusion-specific — узнаешь когда столкнёшься.
• dbt Mesh / Saas Discovery API / Semantic Layer — middle/senior темы.

Что точно полезно знать прямо сейчас

1. Cloud существует, бесплатный Developer tier для портфолио.
2. Fusion существует, GA Coalesce 2025, 30x parsing.
3. dbt-core 1.10 — твой фокус для обучения.
4. Совместимость: проект на core почти всегда работает в Fusion (тестируй через dbt-autofix).
5. DuckDB супportед Fusion через dbt-duckdb (с октября 2025).
6. Cloud не supports DuckDB — это разные продукты.

Краткая таблица «что использовать в 2026»

Для junior главное — первая колонка. Остальное — контекст работодателя.

Попробуй сам

1. Сравни два запуска на твоём jaffle_shop проекте:

   # core
   time dbt parse
   time dbt list --select +customers
   
   # fusion (если установил)
   time dbtf parse
   time dbtf list --select +customers

   На таком маленьком проекте разница в миллисекундах, но интересно.

2. Запусти dbt-autofix run — посмотри, что он скажет про твой проект.

3. Прочитай release notes Fusion 1.0 GA на docs.getdbt.com. Запомни три ключевые фичи (LSP, column lineage, SQL-aware compile).

4. На любом dbt-related собеседовании ожидай вопрос про Fusion. Подготовь 30-секундный ответ.

Чек-лист

• Fusion ускоряет: parsing, list, compile, IDE LSP, CI smoke checks (CI 12 мин -> 9-10 мин).
• Fusion НЕ ускоряет: dbt run/build runtime, тесты, snapshots (всё warehouse-bound).
• Compatibility: 99% проектов работают без изменений. Edge cases — Python hooks, экзотические адаптеры.
• dbt-autofix — инструмент для миграции, сообщит, что поправить.
• DuckDB supports Fusion (с октября 2025).
• dbt Cloud НЕ supports DuckDB — разные продукты.
• Junior pragma: учи dbt-core 1.10, знай про Fusion на собеседовании, переходи когда работодатель скажет.
• На собеседовании 30-секундный ответ: «Fusion — Rust-based, GA Coalesce 2025, 30x parsing, SQL-aware compile, compatibility через dbt-autofix».