上一篇介紹了 dbt Unit Test 概念以及使用的時機，這篇將介紹如何寫 dbt Unit Test，以及如何執行

Unit Testing Model

上一篇有提到如果 model 中有複雜邏輯，可以寫 Unit Test 確保邏輯正確，像是下面的 model 透過正規表達式驗證 Email 是否符合特定格式：

SELECT 
  id,
  name,
  status,
  email,
  IF(REGEXP_CONTAINS(mobile, '^09[0-9]{8}$'), mobile, NULL) AS cellPhone,
  PARSE_DATE('%Y-%m-%d', birthday) AS birthday,
  gender,
  address.detail_address.city AS city,
  address.detail_address.district AS dist,
  address.detail_address.address1 AS address,
  PARSE_DATETIME('%Y-%m-%d %H:%M:%S', created_at) AS created_at,
  PARSE_DATETIME('%Y-%m-%d %H:%M:%S', updated_at) AS updated_at
FROM 
  {{ ref('source.customers') }}

Unit Test 需要定義在 yaml 檔中，需要包含以下項目：

• 測試名稱
• 測試的 model 名稱
• 測試案例：輸入及預期的輸出，可以使用 dict 、csv 、sql 格式寫在 yaml 檔，或是使用 fixture 檔案並放在 tests 資料夾下，詳細可參考 dbt 文件

unit_tests:
  - name: test_is_valid_mobile
    model: datamart.customers
    given:
      - input: ref('source.customers')
        rows:
          - {mobile: 0912345789}
          - {mobile: 912345789}
          - {mobile: (886)912345789}
          - {mobile: 0212345780}

    expect:
      rows:
        - {cellPhone: 0912345789}
        - {cellPhone: null}
        - {cellPhone: null}
        - {cellPhone: null}

需要注意一點，Unit Test 中使用到的上游表，ref('stg_customers')、ref('top_level_email_domains') 對應的表必須存在在資料倉儲中，有兩種做法可以確保資料表存在：

• dbt empty ：執行 dbt Unit Test 前，透過 —empty 建立空的上游表

  dbt run --select "source.customers" --empty
  
  

• dbt build ：執行 dbt build 會依序執行 Unit Test、執行 model（dbt run） 以及對資料做測試（data_test）

如何執行 dbt Unit Test

dbt 有兩種測試：Unit Test 和 Data Test，使用 dbt test 會檢查所有 Test（包含 Unit Test、Data Test）

dbt test --select datamart.customers

如果要只選擇 Unit Test，需要調整 —-select 的條件，指定類別為 Unit 的測試

dbt test --select "datamart.customers,test_type:unit"

或是指定特定的測試名稱

dbt test --select test_is_valid_mobile

如果 Unit Test 案例寫錯或是 SQL 有錯，會呈現以下結果：

可以看到 Unit Test 的預期結果與預期不符，會顯示錯誤及錯誤的案例

以上就是如何使用 dbt Unit Test 的介紹，希望能幫助大家更了解此功能！

參考

• dbt Unit Test
• Supported data formats for unit tests