SQL 테스트: dbt tests, Great Expectations
dbt로 데이터 품질 테스트(unique, not_null, accepted_values)를 작성하고 Great Expectations로 더 풍부한 검증을 구현해보세요.
SQL 테스트: dbt tests, Great Expectations은(는) CoddyKit의 무료 SQL Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 SQL Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. SQL Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
SQL을 테스트하는 이유
잘못된 데이터는 잘못된 의사 결정을 일으키기 전까지 보이지 않습니다. 테스트는 다음을 찾아냅니다.
- 스키마 변경(열 삭제, 유형 변경)
- 데이터 품질(금지된 위치의 NULL 값, 중복, 범위를 벗어난 값)
- 참조 무결성 문제(고아 행)
- 비즈니스 불변 조건(수익 ≥ 0, 합계가 올바르게 더해지는지 여부)
dbt 테스트: 기본 제공
YAML에서 열별로 선언합니다.
# models/orders.yml
version: 2
models:
- name: orders
columns:
- name: id
tests:
- unique
- not_null
- name: user_id
tests:
- not_null
- relationships:
to: ref('users')
field: id
- name: status
tests:
- accepted_values:
values: ['pending', 'paid', 'cancelled']dbt 테스트 실행
모든 테스트를 실행합니다.
dbt test
dbt test --select orders
dbt build # = run + test사용자 지정 단일 테스트
테스트는 실패할 때 행을 반환하는 SELECT일 뿐입니다.
-- tests/no_negative_totals.sql
SELECT id, total
FROM {{ ref('orders') }}
WHERE total < 0일반 테스트
여러 열에서 재사용할 수 있도록 매개변수화한 테스트입니다.
-- tests/generic/test_in_range.sql
{% test in_range(model, column_name, min, max) %}
SELECT * FROM {{ model }}
WHERE {{ column_name }} < {{ min }} OR {{ column_name }} > {{ max }}
{% endtest %}
-- Use it in YAML:
columns:
- name: age
tests:
- in_range:
min: 0
max: 120dbt-utils 패키지
고유 조합, 참인 표현식 확인, 행 수 일치 등 더 많은 테스트를 추가합니다.
- dbt_utils.expression_is_true:
expression: "revenue >= 0"
- dbt_utils.equal_rowcount:
compare_model: ref('staging_orders')Great Expectations
더 무거운 대안으로, 광범위한 기대 조건 라이브러리와 풍부한 보고 기능을 제공하는 Python 프레임워크입니다.
import great_expectations as ge
suite = context.add_or_update_expectation_suite('orders')
batch = context.get_validator(batch_request, expectation_suite_name='orders')
batch.expect_column_values_to_not_be_null('id')
batch.expect_column_values_to_be_between('total', 0, 10000)
results = context.run_checkpoint('orders_checkpoint')각 도구를 사용하는 경우
- dbt 테스트 — 이미 dbt를 사용하고 있을 때 첫 번째 선택지입니다. 가볍고 SQL만 사용합니다.
- Great Expectations — 풍부한 보고 기능, 더 폭넓은 검증, SQL 이외의 형식(CSV/Parquet)이 필요할 때 사용합니다.
테스트 심각도
dbt 1.0 이상에서는 경고와 오류 심각도를 지원합니다.
- accepted_values:
values: [...]
config:
severity: warn
warn_if: ">100"
error_if: ">1000"CI 통합
모든 PR에서 테스트를 실행하고, 실패하면 병합을 차단합니다.
# GitHub Actions
- run: dbt deps && dbt build --profiles-dir profiles
- if: failure()
run: echo "::error::dbt tests failed"데이터 품질 대시보드
dbt-utils + dbt-expectations + Elementary를 사용하면 테스트 결과를 Grafana / Looker 대시보드로 만들 수 있습니다.
스키마 테스트와 행 테스트
dbt의 열 유형 "스냅샷"으로 스키마 회귀를 찾아내고, 행 테스트로 데이터 오류를 찾아냅니다.
복습
테스트를 사용하면 SQL은 "믿어 주세요"에서 "검증 완료"로 바뀝니다.
- 선언적이고 웨어하우스 내부에서 실행되는 테스트에는 dbt 테스트
- 더 폭넓고 풍부한 검증에는 Great Expectations
- CI에서 실행하고 실패하면 차단
- 시간에 따른 결과 추적
빠른 확인
어떤 행이든 total < 0이면 실패하는 dbt 테스트를 만들고 싶습니다. 가장 간단한 방법은 무엇인가요?
자주 묻는 질문
“SQL 테스트: dbt tests, Great Expectations” 강의는 무료인가요?
네 — “SQL 테스트: dbt tests, Great Expectations” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 SQL Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. SQL Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“SQL 테스트: dbt tests, Great Expectations”에서 뭘 배우나요?
dbt로 데이터 품질 테스트(unique, not_null, accepted_values)를 작성하고 Great Expectations로 더 풍부한 검증을 구현해보세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 SQL Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
SQL Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 SQL Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.
“SQL 테스트: dbt tests, Great Expectations” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 SQL Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 SQL Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- DBT (Data Build Tool) 기초
- SQLFluff와 린팅
- SQL 테스트: dbt tests, Great Expectations
- 스키마 변경을 위한 CI(GitHub Actions)