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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

id_139님께서 질문 주신 사항은 dbt에서의 --full-refresh 옵션 활용과 관련된 내용입니다.

--full-refresh 옵션에 대한 설명:

• dbt의 --full-refresh 옵션을 사용하면 기존 테이블의 데이터를 모두 삭제한 후, 새롭게 데이터를 적재하게 됩니다. 이는 말 그대로 초기화(Fresh Start)를 위한 옵션입니다.
  
• 따라서, 이 옵션을 사용하면 기존의 데이터 변경 이력을 볼 수 없게 되며, 매번 테이블 전체가 갱신되는 방식으로 작동합니다.
  

확인이 어려운 이유:

• --full-refresh 옵션이 활성화된 상태에서 dbt를 실행하면 기존의 데이터가 모두 삭제되면서 새로운 데이터로 업데이트되기 때문에, 변경 전후의 데이터 상태 비교가 불가능해집니다.
  
• 기본적으로 dbt는 증분 업데이트(Incremental Load)를 지원하기 때문에 데이터 변화 이력을 보존하고 싶다면, 모델 정의에서 증분 방식으로 처리해야 합니다.
  

더 나아가 강의 중 --full-refresh 옵션의 사용이 언급된 부분과 함께, 표준적인 dbt 운영 방식에 대한 기존 Q&A 예시를 공유해 드리겠습니다:

• dbt의 --full-refresh 옵션 처리 및 유의점
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.

현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏

추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.