top 10 etl testing tools 2021
Seznam a srovnání nejlepších nástrojů pro testování ETL v roce 2021:
Téměř všechny IT společnosti dnes velmi závisí na toku dat, protože pro přístup je k dispozici velké množství informací a člověk může získat vše, co je požadováno.
A právě zde přichází na scénu koncept ETL a testování ETL. V zásadě je ETL zkráceno na Extrakce, Transformace a Načítání. V současné době se testování ETL provádí pomocí skriptování SQL nebo pomocí tabulek, což může být časově náročný a náchylný k chybám.
V tomto článku budeme mít podrobné diskuse o několika konceptech viz. ETL, proces ETL, testování ETL a různé použité přístupy spolu s nejoblíbenějšími nástroji pro testování ETL.
Přečtěte si také=> Tipy pro testování ETL
Co se naučíte:
Co je testování ETL?
# 1) Jak již bylo zmíněno dříve, ETL znamená Extrakce, Transformace a Načítání se považuje za tři hlavní databázové funkce.
- Extrakce: Čtení dat z databáze.
- Proměna: Převod extrahovaných dat do požadovaného formuláře pro uložení do jiné databáze.
- Načítání: Zápis dat do cílové databáze.
#dva) ETL se používá k přenosu nebo migraci dat z jedné databáze do druhé, k přípravě datových trhů nebo datových skladů.
Následující diagram zpracovává proces ETL přesným způsobem:
Proces testování ETL
Proces testování ETL je podobný ostatním testovacím procesům a zahrnuje některé fáze.
Oni jsou:
- Identifikace obchodních požadavků
- Plánování testů
- Navrhování testovacích případů a testovacích dat
- Provedení testu a hlášení chyb
- Shrnutí zpráv
- Testovací uzávěr
Druhy testování ETL
Testování ETL lze rozdělit do následujících kategorií podle použitého testovacího procesu.
# 1) Testování ověření výroby:
Nazývá se také vyvažování tabulky nebo odsouhlasení produktu. Provádí se na datech před nebo během přesunu do produkčního systému ve správném pořadí.
# 2) Testování zdroje k cíli:
Tento typ testování ETL se provádí k ověření datových hodnot po transformaci dat.
# 3) Upgrade aplikace:
Slouží ke kontrole, zda jsou data extrahována ze starší aplikace nebo nové aplikace nebo úložiště.
# 4) Testování transformace dat:
Pro ověření každého standardu pro transformaci dat je nutné pro každý řádek spustit více dotazů SQL.
# 5) Testování úplnosti dat:
Tento typ testování se provádí za účelem ověření, zda jsou očekávaná data načtena do příslušného cíle podle předdefinovaných standardů.
Také bych chtěl porovnat testování ETL s testováním databáze, ale předtím se podívejme na typy testování ETL s ohledem na testování databáze.
Níže jsou uvedeny typy testování ETL s ohledem na testování databáze:
1) Testování omezení:
Testeři by měli otestovat, zda jsou data namapována přesně ze zdroje do cíle, zatímco při kontrole by se testeři měli zaměřit na některé klíčové kontroly (omezení).
Oni jsou:
- NENULOVÝ
- UNIKÁTNÍ
- Primární klíč
- Cizí klíč
- Šek
- NULA
- Výchozí
2) Testování duplikátu kontroly:
Zdrojové a cílové tabulky obsahují obrovské množství dat s často se opakujícími hodnotami, v takovém případě testeři sledují některé databázové dotazy, aby takovou duplikaci našli.
3) Testování navigace:
Navigace se týká grafického uživatelského rozhraní aplikace. Uživatel najde aplikaci přátelskou, když získá snadnou a relevantní navigaci v celém systému. Tester se musí zaměřit na zabránění irelevantní navigaci z pohledu uživatele.
4) Inicializační testování:
Inicializační testování se provádí za účelem kontroly kombinace hardwarových a softwarových požadavků spolu s platformou, na které je nainstalován.
5) Testování kontroly atributů:
Toto testování se provádí za účelem ověření, zda jsou všechny atributy zdrojového i cílového systému stejné
Z výše uvedeného seznamu je možné vzít v úvahu, že testování ETL je docela podobné testování databází, ale faktem je, že testování ETL se týká testování datového skladu a nikoli testování databáze.
Existuje několik dalších skutečností, kvůli kterým se testování ETL liší od testování databáze.
Pojďme se rychle podívat na to, o co jde:
jak najít klíč zabezpečení sítě v počítači
- The primární cíl Testování databáze je zkontrolovat, zda data odpovídají pravidlům a standardům datového modelu, na druhé straně ETL Testing kontroluje, zda jsou data přesouvána nebo mapována podle očekávání.
- Testování databáze se zaměřuje na údržbu a vztah primárního klíče a cizího klíče zatímco testování ETL ověřuje transformace dat podle požadavku nebo očekávání a je stejný ve zdrojovém a cílovém systému.
- Testování databáze rozpozná chybějící data zatímco testování ETL určuje duplicitní data.
- Testování databáze se používá pro integrace dat a testování ETL pro reportování podnikových obchodních informací
- Toto je několik hlavních rozdílů, díky nimž se testování ETL liší od testování databáze.
Níže je uvedena tabulka se seznamem chyb ETL:
| Typ chyby | Popis |
|---|---|
| Chyby výpočtu | Výsledný výstup špatný kvůli matematické chybě |
| Chyby vstupu / výstupu | Přijme neplatné hodnoty a odmítne platné hodnoty |
| H / W chyby | Zařízení nereaguje kvůli problémům s hardwarem |
| Chyby uživatelského rozhraní | Souvisí s GUI aplikace |
| Načíst chyby stavu | Popírá více uživatelů |
Jak vytvořit testovací případy v testování ETL
Primárním cílem testování ETL je zajistit, zda jsou extrahovaná a transformovaná data načtena přesně ze zdroje do cílového systému. Testování ETL zahrnuje dva dokumenty, jsou to:
# 1) Mapovací listy ETL: Tento dokument obsahuje informace o zdrojových a cílových tabulkách a jejich referencích. Mapovací list poskytuje nápovědu k vytváření velkých dotazů SQL při provádění testování ETL.
# 2) Databázové schéma pro zdrojovou a cílovou tabulku: Mělo by se udržovat aktualizováno v mapovacím listu se schématem databáze, aby se provedlo ověření dat.
= >> Kontaktujte nás navrhnout seznam zde.Nejoblíbenější nástroje pro testování ETL
Stejně jako testování automatizace lze i testování ETL automatizovat. Automatizované testování ETL snižuje časovou náročnost během procesu testování a pomáhá udržovat přesnost.
K účinnějšímu a rychlejšímu provádění testování ETL se používá několik automatizačních nástrojů pro testování ETL.
Níže je uveden seznam nejlepších nástrojů pro testování ETL:
- RightData
- Xplenty
- iCEDQ
- Ověření údajů Informatica
- QuerySurge
- Ověřovač ETL Datagaps
- QualiDI
- Talend Open Studio pro integraci dat
- Codoid's ETL Testing Services
- Testování v datovém centru
- SSISTester
- Testovací stůl
- GTL QAceGen
- Služba přímého automatického testování
- DbFit
- AnyDbTest
- 99 procent testování ETL
# 1) RightData
RightData je samoobslužný testovací nástroj ETL / Data Integrations navržený tak, aby pomohl obchodním a technologickým týmům s automatizací procesů zabezpečování kvality dat a kontroly kvality dat.
Intuitivní rozhraní RightData umožňuje uživatelům ověřovat a sladit data mezi datovými sadami bez ohledu na rozdíly v datovém modelu nebo typu zdroje dat. Je navržen tak, aby efektivně pracoval pro datové platformy s vysokou složitostí a velkým objemem.
Klíčové vlastnosti:
- Výkonné univerzální studio dotazů, kde uživatelé mohou provádět dotazy na jakýkoli zdroj dat (RDBMS, SAP, soubory, Bigdata, Dashboards, Reports, Rest API atd.), Zkoumat metadata, analyzovat data, objevovat data pomocí profilování dat, připravovat se prováděním transformací a očištění a pořízení dat na pomoc s odsouhlasením dat, ověřením obchodních pravidel a transformací.
- Pomocí RightData mohou uživatelé provádět srovnání dat z pole na pole bez ohledu na rozdíly v datovém modelu, struktuře mezi zdrojem a cílem.
- Dodává se s předem dodanou sadou ověřovacích pravidel spolu s vlastním nástrojem pro vytváření obchodních pravidel.
- RightData má kapacity hromadného porovnávání, které usnadňují sladění technických dat napříč projektovým prostředím (např. Porovnání dat produkčního prostředí s UAT atd.)
- Robustní možnosti výstrah a upozornění počínaje e-maily přes automatické vytváření nástrojů pro správu defektů / incidentů podle vašeho výběru.
- Metriky kvality dat RightData a řídicí panel dimenze kvality dat umožňují vlastníkům datových platforem nahlédnout do stavu jejich datové platformy s možnostmi rozbalení scénářů a přesných záznamů a polí způsobujících selhání ověření.
- RightData lze použít k testování analytických / BI nástrojů, jako jsou Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex atd.
- Obousměrná integrace RightData s nástroji CICD (Jenkins, Jira, BitBucket atd.) Pomáhá vašim datovým týmům na cestě umožnění DevOps prostřednictvím DataOps.
# 2) Xplenty
Xplenty je datová integrace, ETL a ELT platforma. Tato cloudová platforma zjednoduší zpracování dat. Poskytuje intuitivní grafické rozhraní pro implementaci ETL, ELT nebo replikačního řešení. S Xplenty budete moci provádět out-of-the-box transformace dat.
Klíčové vlastnosti:
otázky k rozhovoru na Maven a Jenkins
- Engine pracovního postupu Xplenty vám pomůže zorganizovat a naplánovat datové kanály.
- Budete moci implementovat složité funkce přípravy dat pomocí jazyka rich expression.
- Má funkce pro plánování úloh, sledování průběhu úloh, stavu i výstupů ukázkových dat a zajištění správnosti a platnosti.
- Platforma Xplenty vám umožní integrovat data z více než 100 datových úložišť a aplikací SaaS.
- Xplenty nabízí možnosti s nízkým nebo bez kódu.
# 3)iCEDQ
iCEDQ umožňuje přístup Left Shift, který je ústředním prvkem DataOps. Doporučujeme začít brzy v neprodukční fázi, abyste otestovali data a průběžně sledovali produkční data.
Přístup založený na pravidlech iCEDQ umožňuje uživatelům automatizovat testování ETL, testování migrace cloudových dat, testování velkých dat a monitorování produktových dat.
Klíčové vlastnosti :
- In-memory engine, který dokáže vyhodnotit miliardy záznamů v měřítku.
- Umožňuje uživatelům provádět testování transformace, testování duplicitních dat, testování schémat, testování dimenzí typu II a mnoho dalšího.
- Advance groovy scripting for data prep, cleansing, triggering API's, shell scripts, or any external process.
- Importujte vlastní knihovny Java nebo vytvořte opakovaně použitelné testovací funkce.
- Implementujte DataOps integrací s jakýmkoli nástrojem pro plánování, orchestraci, GIT nebo DevOps.
- Přeneste výsledky na Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta nebo jakýkoli podnikový produkt.
- Single Sign-On, Advanced role-based access control, and Encryption features.
- Pomocí vestavěného modulu Dashboard nebo podnikových nástrojů pro vytváření sestav, jako jsou Tableau, Power BI a Qlik, můžete generovat sestavy pro lepší přehled.
- Nasazení kdekoli. Místní nebo v AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud nebo jiných platformách.
Navštivte oficiální stránky zde : iCEDQ
# 4) Ověření údajů Informatica
Informatica Data Validation je nástroj pro testování ETL založený na GUI, který se používá k extrakci (transformace a načtení (ETL). Testování zahrnuje srovnání tabulek před a po migraci dat.
Tento typ testování zajišťuje integritu dat, tj. Objem dat je správně načten a je v očekávaném formátu do cílového systému.
Klíčové vlastnosti:
- Nástroj Informatica Validation je komplexní nástroj pro testování ETL, který nevyžaduje žádné programátorské dovednosti.
- Poskytuje automatizaci během testování ETL, která zajišťuje, zda jsou data doručována správně a jsou v cílovém formátu do cílového systému.
- Pomáhá dokončit ověření dat a odsouhlasení v testovacím a produkčním prostředí.
- Snižuje riziko zavádění chyb během transformace a zamezuje transformaci chybných dat do cílového systému.
- Ověření dat Informatica je užitečné ve vývojovém, testovacím a produkčním prostředí, kde je nutné před přesunem do produkčního systému ověřit integritu dat.
- 50 až 90% nákladů a úsilí lze ušetřit pomocí nástroje Informatica Data Validation.
- Informatica Data Validation poskytuje kompletní řešení pro validaci dat spolu s integritou dat.
- Snižuje programovací úsilí a obchodní rizika díky intuitivnímu uživatelskému rozhraní a integrovaným operátorům.
- Identifikuje a předchází problémům s kvalitou dat a poskytuje vyšší produktivitu podnikání.
- Umožňuje 64% bezplatnou zkušební verzi a 36% placenou službu, což snižuje čas a náklady potřebné pro ověření dat.
Navštivte oficiální stránky zde : Ověření údajů Informatica
# 5) QuerySurge
Nástroj QuerySurge je speciálně vytvořen pro testování velkých dat a datového skladu. Zajišťuje, že data extrahovaná a načtená ze zdrojového systému do cílového systému jsou správná a odpovídají očekávanému formátu. Jakékoli problémy nebo rozdíly QuerySurge identifikuje velmi rychle.
Klíčové vlastnosti :
- QuerySurge je automatizovaný nástroj pro testování velkých dat a testování ETL.
- Zlepšuje kvalitu dat a zrychluje testovací cykly.
- Ověřuje data pomocí Průvodce dotazem.
- Šetří čas a náklady automatizací manuálního úsilí a plánováním testů na konkrétní čas.
- QuerySurge podporuje testování ETL napříč různými platformami, jako jsou IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
- Pomáhá vytvářet testovací scénáře a testovací oblek spolu s konfigurovatelnými zprávami bez specifické znalosti jazyka SQL.
- Generuje e-mailové zprávy prostřednictvím automatizovaného procesu.
- Opakovaně použitelný fragment dotazu pro generování opakovaně použitelného kódu.
- Poskytuje společný pohled na stav dat.
- QuerySurge lze integrovat s HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
- Ověřuje, převádí a upgraduje data prostřednictvím procesu ETL.
- Jedná se o komerční nástroj, který spojuje zdrojová a cílová data a také podporuje průběh testovacích scénářů v reálném čase.
Navštivte oficiální stránky zde : QuerySurge
# 6) Datagaps ETL Validator
Nástroj ETL Validator je určen pro testování ETL a testování velkých dat. Jedná se o řešení pro projekty integrace dat. Testování takového projektu integrace dat zahrnuje různé datové typy, obrovský objem a různé zdrojové platformy.
ETL Validator pomáhá překonávat tyto výzvy pomocí automatizace, která dále pomáhá snižovat náklady a minimalizovat úsilí.
- ETL Validator má vestavěný modul ETL, který porovnává miliony záznamů z různých databází nebo plochých souborů.
- ETL Validator je nástroj pro testování dat speciálně navržený pro automatické testování datového skladu.
- Tvůrce vizuálních testovacích případů s možností přetahování.
- ETL Validator má funkce nástroje Query Builder, který zapisuje testovací případy bez ručního zadávání jakýchkoli dotazů.
- Porovnejte agregovaná data, jako je počet, součet, odlišný počet atd.
- Zjednodušuje srovnání databázového schématu napříč různými prostředími, která zahrnují datový typ, index, délku atd.
- ETL Validator podporuje různé platformy, jako jsou Hadoop, XML, ploché soubory atd.
- Podporuje e-mailové upozornění, webové reporty atd.
- Může být integrován s HP ALM, což má za následek sdílení výsledků testů napříč různými platformami.
- ETL Validator se používá ke kontrole platnosti dat, přesnosti dat a také k provádění testování metadat.
- Kontroluje referenční integritu, integritu dat, úplnost dat a transformaci dat.
- Jedná se o komerční nástroj s 30denní zkušební verzí a vyžaduje nulové vlastní programování a zvyšuje produktivitu podnikání.
Navštivte oficiální stránky zde : Ověřovač ETL Datagaps
# 7) QualiDI
QualiDi je automatizovaná testovací platforma, která nabízí komplexní testování a testování ETL. Automatizuje testování ETL a zlepšuje účinnost testování ETL. Snižuje také testovací cyklus a zlepšuje kvalitu dat.
QualiDI velmi snadno identifikuje špatná data a nevyhovující data. QualiDI snižuje regresní cyklus a validaci dat.
Klíčové vlastnosti :
- QualiDI vytváří automatizované testovací případy a také poskytuje podporu pro automatické porovnání dat.
- Nabízí sledovatelnost dat a sledovatelnost testovacích případů.
- Má centralizované úložiště pro požadavky, testovací případy a výsledky testů.
- Může být integrován s HPQC, Hadoop atd.
- QualiDI identifikuje defekt v rané fázi, což zase snižuje náklady.
- Podporuje e-mailová upozornění.
- Podporuje proces nepřetržité integrace.
- Podporuje agilní vývoj a rychlé dodání sprintů.
- QualiDI spravuje složité testovací cykly BI, eliminuje lidské chyby a udržuje kvalitu dat.
Navštivte oficiální stránky: QualiDi
# 8) Talend Open Studio pro integraci dat
Talend Open Studio pro integraci dat je nástroj s otevřeným zdrojovým kódem, který usnadňuje testování ETL. Zahrnuje všechny funkce testování ETL a další mechanismus nepřetržitého doručování. S pomocí nástroje Talend Data Integration může uživatel spouštět úlohy ETL na vzdálených serverech také s různými operačními systémy.
ETL Testing zajišťuje, že data jsou transformována ze zdrojového systému do cíle bez ztráty dat a tím dodržování pravidel transformace.
Klíčové vlastnosti :
- Integrace dat Talend podporuje jakýkoli typ relační databáze, plochých souborů atd.
- Integrované grafické uživatelské rozhraní, které zjednodušuje návrh a vývoj procesů ETL.
- Talend Data Integration má vestavěné datové konektory s více než 900 komponentami.
- Rychle detekuje obchodní nejednoznačnost a nekonzistenci v pravidlech transformace.
- Podporuje vzdálené provádění úloh.
- Identifikuje vady v rané fázi, aby se snížily náklady.
- Poskytuje kvantitativní a kvalitativní metriky založené na osvědčených postupech ETL.
- Přepínání kontextu je možné mezi
- Vývoj ETL, testování ETL a produkční prostředí ETL.
- Sledování toku dat v reálném čase spolu s podrobnými statistikami provádění.
Navštivte oficiální stránky zde: Testování Talend ETL
# 9) Testovací služby ETL společnosti Codoid
Služba testování ETL a datového skladu společnosti Codoid zahrnuje migraci dat a ověření dat ze zdroje do cílového systému. Testování ETL zajišťuje, že při načítání dat ze zdroje do cílového systému nedochází k žádné chybě dat, žádným špatným datům nebo ztrátě dat.
Rychle identifikuje jakékoli chyby dat nebo jiné obecné chyby, ke kterým došlo během procesu ETL.
Klíčové vlastnosti :
- Služba ETL Testing společnosti Codoid zajišťuje kvalitu dat v datovém skladu a ověření úplnosti dat ze zdroje do cílového systému.
- Testování ETL a ověření dat zajišťují, že obchodní informace transformované ze zdrojového do cílového systému jsou přesné a spolehlivé.
- Proces automatizovaného testování provádí ověřování dat během migrace dat a po nich a zabraňuje jejich poškození.
- Ověření dat zahrnuje počet, agregace a namátkové kontroly mezi cílovými a skutečnými daty.
- Automatizovaný testovací proces ověří, zda jsou datový typ, délka dat, indexy přesně transformovány a načteny do cílového systému.
- Testování kvality dat předchází chybám dat, špatným datům nebo problémům se syntaxí.
Navštivte oficiální stránky zde: Testování ETL společnosti Codoid
# 10) Testování zaměřené na data
Testovací nástroj zaměřený na data provádí robustní ověření dat, aby se zabránilo jakýmkoli problémům, jako je ztráta dat nebo nekonzistence dat během transformace dat. Porovnává data mezi systémy a zajišťuje, že data načtená do cílového systému se přesně shodují se zdrojovým systémem, pokud jde o objem dat, typ dat, formát atd.
Klíčové vlastnosti :
- Testování zaměřené na data je sestaveno za účelem testování ETL a testování datového skladu.
- Data-Centric Testing je největší a nejstarší testovací praxe.
- Nabízí testování ETL, migraci dat a odsouhlasení.
- Podporuje různé relační databáze, ploché soubory atd.
- Efektivní ověření dat se 100% pokrytím dat.
- Data-Centric Testing také podporuje komplexní reporting.
- Automatizovaný proces ověřování dat generuje dotazy SQL, které vedou ke snížení nákladů a úsilí.
- Nabízí srovnání mezi heterogenními databázemi, jako je Oracle & SQL Server, a zajišťuje, že data v obou systémech jsou ve správném formátu.
# 11) SSISTester
SSISTester je rámec, který pomáhá při testování jednotek a integrace balíčků SSIS. Pomáhá také vytvářet procesy ETL v testovacím prostředí, které tak pomáhá identifikovat chyby ve vývojovém procesu.
Existuje řada balíčků vytvořených během implementace procesů ETL a tyto je třeba otestovat během testování jednotky. Test integrace je také „živým testem“.
Klíčové vlastnosti :
- Test jednotky vytvoří a ověří testy a po dokončení spuštění provede úlohu vyčištění.
- Test integrace ověří, že jsou po provedení testu jednotky splněny všechny balíčky.
- Testy se vytvářejí jednoduchým způsobem, jak je uživatel vytváří v sadě Visual Studio.
- Ladění testu v reálném čase je možné pomocí SSISTester.
- Monitorování provádění testu s uživatelsky přívětivým grafickým uživatelským rozhraním.
- Výsledky testu se exportují ve formátu HTML.
- Odstraňuje externí závislosti pomocí falešných zdrojových a cílových adres.
- Pro vytváření testů podporuje libovolný jazyk .NET.
Navštivte oficiální stránky zde: SSISTester
# 12) TestBench
TestBench je nástroj pro správu a ověřování databáze. Jedná se o jedinečné řešení, které řeší všechny problémy spojené s databází. Uživatelem vrácené vrácení dat zlepšuje produktivitu a přesnost testování.
Pomáhá také snižovat prostoje prostředí. TestBench hlásí všechny vložené, aktualizované a odstraněné transakce, které jsou prováděny v testovacím prostředí, a zachycuje stav dat před a po transakci.
Klíčové vlastnosti :
- K ochraně dat vždy zachovává důvěrnost údajů.
- Má bod obnovení pro aplikaci, když se uživatel chce vrátit zpět do konkrétního bodu.
- Zlepšuje znalosti rozhodování.
- Přizpůsobuje datové sady za účelem zlepšení efektivity testů.
- Pomáhá k maximálnímu pokrytí testu a snižuje čas a peníze.
- Pravidlo ochrany osobních údajů zajišťuje, že živá data nejsou k dispozici v testovacím prostředí.
- Výsledky jsou porovnávány s různými databázemi. Výsledky zahrnují rozdíly v tabulkách a operace prováděné na tabulkách.
- TestBench analyzuje vztah mezi tabulkami a udržuje referenční integritu mezi tabulkami.
Navštivte oficiální stránky zde: Testovací stůl
Některé další do seznamu:
# 13) GTL QAceGen
QAceGen je speciálně navržen pro generování komplexních testovacích dat, automatizaci regresní sady ETL a ověření obchodní logiky aplikací. QAceGen generuje testovací data na základě obchodního pravidla definovaného ve specifikaci ETL. Vytvoří každý scénář, který zahrnuje generování dat a prohlášení o ověření dat.
Navštivte oficiální stránky zde: QAceGen
# 14) Služba přímého automatického testování
Zuzena je automatizovaná testovací služba vyvinutá pro testování datového skladu. Používá se k provádění velkých projektů, jako je datové sklady, business inteligence a spravuje data a provádí integrační a regresní testovací sadu.
Automaticky spravuje provádění ETL a vyhodnocení výsledků. Má širokou škálu metrik, které sledují cíle QA a výkonnost týmu.
Navštivte oficiální stránky: Správné automatické testování
# 15) DbFit
techniky testování černé skříňky s příklady
DbFit je open-source testovací nástroj, který je vydán pod licencí GPL. Zapisuje jednotkové a integrační testy pro libovolný kód databáze. Tyto testy se snadno udržují a lze je provádět přímo z prohlížeče.
Tyto testy se zapisují pomocí tabulek a provádějí se pomocí příkazového řádku nebo prostředí Java IDE. Podporuje hlavní databáze jako Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL atd.
Navštivte oficiální stránky zde: DbFit
# 16) AnyDbTest
AnyDbTest je automatizovaný nástroj pro testování jednotek speciálně navržený pro DBA nebo vývojáře databází. AnyDbTest píše testovací případy s XML a umožňuje použít tabulku aplikace Excel jako zdroj testovacího případu. Jsou podporována standardní tvrzení jako SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps atd.
Podporuje různé typy databází, jako je MySQL, Oracle, SQL Server atd. Testování může zahrnovat více než jednu databázi, tj. Zdrojovou databází může být server Oracle a cílovou databází, do které je třeba načíst data, může být SQL Server.
Navštivte oficiální stránky zde: AnyDbTest
# 17) 99 procent testování ETL
„Testování 99 procent ETL“ zajišťuje integritu dat a sladění produkce pro jakýkoli databázový systém. Udržuje mapovací list ETL a ověřuje mapování řádků a sloupců na zdrojovou a cílovou databázi.
Rovněž udržuje schéma DB zdrojové a cílové databáze. Podporuje testování ověření výroby, úplnost dat a testování transformace dat.
Body k zapamatování
Při provádění testování ETL musí testeři pamatovat na několik faktorů.
Některé z nich jsou uvedeny níže:
-
- Použijte vhodnou logiku transformace podnikání.
- Proveďte back-endové testy založené na datech.
- Vytvářejte a spouštějte absolutní testovací případy, testovací plány a testovací svazky.
- Zajistěte přesnost transformace dat, škálovatelnost a výkon.
- Ujistěte se, že E
- Aplikace TL hlásí neplatné hodnoty.
- Testy jednotek by měly být vytvořeny jako cílené standardy.
Závěr
Testování ETL není jen povinností testera, ale zahrnuje také vývojáře, obchodní analytiky, správce databází (DBA) a dokonce i uživatele. Proces testování ETL se stal životně důležitým, protože je nutný k přijímání strategických rozhodnutí v pravidelných časových intervalech.
Doporučené čtení = >> Nejlepší nástroje pro automatizaci ETL
Testování ETL je považováno za testování Enterprise, protože vyžaduje dobrou znalost SDLC, dotazů SQL, procedur ETL atd.
= >> Kontaktujte nás navrhnout seznam zde. Dejte nám vědět, pokud jsme vynechali některý nástroj na výše uvedeném seznamu, a také navrhněte ty, které používáte pro testování ETL ve své každodenní rutině.
Doporučené čtení
- Nejlepší nástroje pro testování softwaru 2021 (QA Test Automation Tools)
- Výukový program pro testování datového skladu ETL (kompletní průvodce)
- ETL Testing Interview Otázky a odpovědi
- 40+ nejlepších nástrojů pro testování databáze - oblíbená řešení pro testování dat
- Testování databáze pomocí JMeter
- Testování ETL vs. DB - bližší pohled na potřeby testování ETL, plánování a nástroje ETL
- 4 kroky k testování Business Intelligence (BI): Jak testovat obchodní data
- Výukový program pro testování hlasitosti: Příklady a nástroje pro testování hlasitosti