SQL Struct: 데이터베이스가 책장처럼 생각하는 법을 배울 때 데이터베이스를 거대한 도서관이라고 생각해보자. 지금까지 수십 년 동안, 우리는 전통적인 도서관 목록 시스템처럼 데이터를 정리해왔다. 모든 책의 정보를 각각 다른 카드에 적어서 별도의 서랍에 보관하는 방식 말이다. 제목 카드는 여기, 저자 카드는 저기, 출판연도는 또 다른 곳에. 이게 바로 데이터베이스에서 말하는 **정규화(normalization)**다. 그런데 만약 도서관이 책의 모든 정보를 하나의 똑똑한 봉투에 담을 수 있다면 어떨까? 제목, 저자, 출판 정보, 심지어 리뷰까지 모두 깔끔하게 한 곳에 모아둘 수 있다면? 이게 바로 현대 SQL 데이터베이스에서 struct가 해주는 일이다. ...
dbt로 데이터를 변환하고 있다면 이미 잘하고 있는 겁니다. 🙌 그런데 dbt에는 데이터를 더 깨끗하고 신뢰할 수 있게 유지하는 강력한 테스트 기능도 있다는 거, 알고 계셨나요? 이번 글에서는 다음을 다룹니다: ✅ 기본 dbt 테스트 — 빠르게 적용 가능한 기본기 🚀 중급 테스트 — 사용자 정의 로직과 재사용 가능한 매크로 ✅ 기본 dbt 테스트 (Built-in) dbt는 모델의 .yml 파일 안에서 바로 사용할 수 있는 기본 테스트들을 제공합니다. 예시: version: 2 models: - name: customers description: 고객 마스터 테이블 columns: - name: customer_id tests: - not_null - unique - name: email tests: - not_null 🔧 각 테스트가 하는 일: not_null: 컬럼에 NULL 값이 없는지 확인 unique: 값이 고유한지 검증 accepted_values: 허용된 값만 포함되어 있는지 체크 relationships: 외래 키가 참조 대상 테이블과 매칭되는지 확인 accepted_values 예시 - name: status tests: - accepted_values: values: ['active', 'inactive', 'suspended'] 이런 기본 테스트들은 생산 대시보드에 오류가 반영되기 전에 단순한 데이터 이상을 빠르게 잡을 수 있습니다. ...