上篇介紹了如何透過 materialization 來實作 BigQuery UDF，建立完 materialization 後，本篇來介紹如何在 model 中開發和使用 UDF。

定義 UDF 的資料夾

首先要先在 dbt_project.yml 定義 UDF 存放在數據庫（BigQuery） 中哪個 dataset，並告訴 dbt 這個 dataset 會對應到哪個資料夾，還需要定義這個資料夾的 materialization（UDF 底下又會分成 function 和 table_function 兩個資料夾）

models:
	udf:
      +tags: udf
      +database: joshua-1000
      +schema: udf
      function:
        +materialized: function
      table_function:
        +materialized: table_function

接著就能在 udf/function 資料夾中開發 function model 了！

UDF model

在開發 UDF model 時，可以分為兩大部分，第一部分是填寫 UDF materialization 的設定(config)，第二部分則是 UDF 實際在做的事（例如將字串時間轉為 datetime），以下為參考範例

# udf/function/isotime_to_datetime.sql
# config 必填的參數有 params 和 return_type
{{ 
  config(
    params = [
      'timestamp_str STRING',
      'timezone STRING'
    ],
    return_type='DATETIME' 
  )
}}
DATETIME(PARSE_TIMESTAMP("%Y-%m-%dT%H:%M:%E*SZ", timestamp_str), timezone)

UDF 在其他 model 中使用

原本在 dbt 使用 UDF 都只能寫死 UDF 的路徑及名稱，但現在用 dbt model 開發 UDF，就能像其他 model 一樣透過 ref 來引用，可以建立彼此的上下游關係

SELECT
	{{ ref(isotime_to_datetime) }}(datetime_str)
FROM
	...

不同環境使用對應的 UDF

在原本用其他 repo 開發 UDF 的其中一個痛點為，在改動 UDF 時需要手動建立一個測試用的 UDF，並且要改原本有使用的 model 中 UDF 的路徑和名稱，來測試這次異動是否正確，但這會花費許多時間且可能會漏改導致測試不完全。

在先前的文章中有提到，我們團隊的測試環境使用是原本的 dataset 名稱後面加 *ci 的後綴，並改寫 get_*custom_schema macro 透過指定 target 來將原本 dataset 名稱加上 _ci（詳細可參考之前文章－超連結）。

因此只要在 PR 時開發或修改 UDF model，就會在 udf_ci 中建立測試的 UDF，而其他 model 有引用這些異動的 UDF model 也會套用測試環境的 UDF，就能減少手動建立測試 UDF 時間，也確保測試環境中每個 model 都有使用到測試 UDF

以上就是 UDF model 開發與使用的方法，下一篇將會統整兩種在 dbt 實作 UDF 的方式（macro & materialization），並比對兩個方法的優劣。