「dbtモデルのユニットテストを実装するためのシンプル（かつ効果的な）アプローチ」

Simple (and effective) approach for implementing unit tests for dbt models.

dbtモデルのユニットテストは、dbtエコシステムの最も重要な欠落部分の1つでした。この記事では、標準とdbtのベストプラクティスに依存する新しいユニットテストのアプローチを提案しています。

dbtがソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスをデータエンジニアリングの領域に導入して以来、その機能とその周辺のエコシステムは、データ変換のさらなる領域をカバーするために拡大し続けています。

しかし、「ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを用いたデータエンジニアリング」のパズルの中で、重要な一部であるユニットテストは未解決の問題のままです。

ユニットテストの重要性、それが「本番用に準備ができた」と呼ばれる前のコードのすべての行に対してなぜ重要であり、dbtのテストやデータ品質テストとは異なるのかについては、すでに見事に取り組まれて説明されています。しかし、1分間のエレベーターピッチでその重要性を要約するなら、次のようになります：

データエンジニアリングでは、一般的に2つの異なる要素をテストしたいと考えています：データとコードです。dbtのテスト（および他のデータ品質システム/ツール）はデータをテストすることを可能にし、ユニットテストはコードをテストすることを可能にします。

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上記を考慮すると、コミュニティによるdbtのオープンソースのユニットテスト機能の向上（Equal Expertsのdbt Unit TestingパッケージやGoDataDrivenのdbtに特化したPytestプラグインなど）の試みが複数ありました。しかし、これらのパッケージは機能が制限されており、学習曲線が急です。

この記事では、よりシンプルでエレガントな異なるアプローチを紹介し、スケーラブルで信頼性のあるユニットテストプロセスを実装するために標準とdbtのベストプラクティスに依存しています。

モデルのユニットテスト vs. CTEs

アプローチに入る前に、ユニットテストを実行するレベルを定義しましょう。答えるべき質問は…

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