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Modelos ephemeral são transformações intermediárias que existem apenas durante a execução do dbt, sem criar tabelas permanentes no banco de dados. Eles funcionam como helpers que modularizam lógica complexa e tornam o código mais limpo e reutilizável.
A alternativa está correta porque descreve precisamente o comportamento ephemeral: dados processados durante execução sem materialização em tabelas permanentes. Isso permite usar o modelo como referência em outros modelos sem ocupar espaço de armazenamento.
Exatamente o que é um modelo ephemeral. Ele processa dados temporariamente durante a execução e é incorporado diretamente nos modelos que o referenciam, sem criar uma tabela física no banco.
Isso descreve um modelo incremental com agendamento automático, não um ephemeral. Modelos ephemeral não armazenam dados; eles simplesmente desaparecem após a execução.
Essa é a função de um snapshot no dbt, não de um modelo ephemeral. Snapshots rastreiam mudanças históricas em dimensões; ephemeral apenas processa dados temporariamente.
Isso é a função de testes genéricos no dbt (not_null, unique, relationships). Modelos ephemeral não validam; eles apenas transformam dados de forma temporária.