Top 10 d'eines de proves ETL el 2021

top 10 etl testing tools 2021

Llista i comparació de les millors eines de prova ETL el 2021:

Actualment, gairebé totes les empreses de TI depenen molt del flux de dades, ja que es disposa d’una gran quantitat d’informació per accedir-hi i es pot obtenir tot el necessari.

I aquí és on apareix el concepte de les proves ETL i ETL. Bàsicament, ETL s’abreuja com a extracció, transformació i càrrega. Actualment, les proves ETL es realitzen mitjançant scripts SQL o fulls de càlcul que poden suposar un enfocament que requereix temps i és propens a errors.

En aquest article, tindrem discussions detallades sobre diversos conceptes, a saber. ETL, procés ETL, proves ETL i diferents enfocaments que s’utilitzen juntament amb les eines de prova ETL més populars.

Llegiu també=> Consells de proves ETL

Què aprendreu:

• Què són les proves ETL?
  • Procés de proves ETL
  • Tipus de proves ETL
  • Com crear casos de prova en proves ETL
• Eines de proves ETL més populars
  • # 1) RightData
  • # 2) Xplenty
  • # 3) iCEDQ
  • # 4) Validació de dades Informatica
  • # 5) QuerySurge
  • # 6) Validador ETL de Datagaps
  • # 7) QualiDI
  • # 8) Talend Open Studio per a la integració de dades
  • # 9) Serveis de proves ETL de Codoid
  • # 10) Proves centrades en dades
  • # 11) SSISTester
  • # 12) TestBench
  • Punts per recordar
• Conclusió
  • Lectura recomanada

Què són les proves ETL?

# 1) Com es va esmentar anteriorment, ETL significa Extracció, transformació i càrrega es considera que són les tres funcions principals de la base de dades.

• Extracció: Lectura de dades de la base de dades.
• Transformació: Conversió de les dades extretes al formulari requerit per emmagatzemar-les en una altra base de dades.
• Carregant: Escriptura de les dades a la base de dades de destinació.

# 2) ETL s'utilitza per transferir o migrar les dades d'una base de dades a una altra, per preparar dades o magatzems de dades.

El següent diagrama elabora el procés ETL d’una manera precisa:

Procés de proves ETL

El procés de proves ETL és similar a altres processos de proves i inclou algunes etapes.

Ells són:

• Identificar els requisits empresarials
• Planificació de proves
• Disseny de casos de prova i dades de proves
• Execució de proves i informes d'errors
• Resum dels informes
• Tancament de la prova

Tipus de proves ETL

Les proves ETL es poden classificar en les categories següents segons el procés de prova seguit.

# 1) Proves de validació de producció:

També s’anomena equilibri de taula o conciliació de productes. Es realitza amb dades abans o mentre es trasllada al sistema de producció en l'ordre correcte.

# 2) Proves d'orientació:

Aquest tipus de proves ETL es realitzen per validar els valors de les dades després de la transformació de les dades.

# 3) Actualització de l'aplicació:

S'utilitza per comprovar si les dades s'extreuen d'una aplicació anterior o d'una aplicació o dipòsit nous.

# 4) Prova de transformació de dades:

Cal executar diverses consultes SQL per a cada fila per verificar els estàndards de transformació de dades.

# 5) Prova de completesa de les dades:

Aquest tipus de proves es realitzen per verificar si les dades esperades es carreguen al destí adequat segons els estàndards predefinits.

També m'agradaria comparar les proves ETL amb les proves de bases de dades, però abans fem una ullada als tipus de proves ETL respecte a les proves de bases de dades.

A continuació es detallen els tipus de proves ETL respecte a les proves de bases de dades:

1) Proves de restricció:

Els comprovadors haurien de comprovar si les dades s’assignen amb precisió des de la font fins a la destinació mentre comproven si els verificadors han de centrar-se en algunes comprovacions clau (restriccions).

Ells són:

• NO NUL
• ÚNIC
• Clau primària
• Clau estrangera
• Comprovar
• NUL
• Per defecte

2) Prova de comprovació duplicada:

Les taules d'origen i de destinació contenen una gran quantitat de dades amb valors repetits sovint; en aquest cas, els verificadors segueixen algunes consultes de bases de dades per trobar aquesta duplicació.

3) Proves de navegació:

Problemes de navegació amb la interfície gràfica d’usuari d’una aplicació. L’usuari troba una aplicació amigable quan aconsegueix una navegació fàcil i rellevant per tot el sistema. El comprovador s’ha de centrar a evitar la navegació irrellevant des del punt de vista de l’usuari.

4) Proves d'inicialització:

Les proves d'inicialització es realitzen per comprovar la combinació de requisits de maquinari i programari juntament amb la plataforma on està instal·lat.

5) Prova de comprovació d’atributs:

Aquesta prova es realitza per verificar si tots els atributs del sistema d'origen i de destinació són els mateixos

De la llista anterior es pot considerar que les proves ETL són bastant similars a les proves de bases de dades, però el fet és que les proves ETL es refereixen a les proves de magatzem de dades i no a les proves de bases de dades.

Hi ha diversos altres fets a causa dels quals les proves ETL difereixen de les proves de bases de dades.

Vegem ràpidament què són:

emetent char a int c ++

• El objectiu principal La prova de base de dades consisteix a comprovar si les dades segueixen les regles i els estàndards del model de dades; en canvi, la prova ETL comprova si les dades es mouen o es mapen com s’esperava.
• Les proves de base de dades se centren a mantenir un relació clau clau-clau estrangera mentre que la prova ETL verifica transformació de dades segons el requisit o l'expectativa i és el mateix en el sistema d'origen i de destinació.
• Les proves de base de dades reconeixen dades que falten mentre que les proves ETL determinen dades duplicades.
  
• S'utilitza la prova de bases de dades integració de dades i proves ETL per a informes d'informació empresarial empresarial
• Aquestes són algunes de les diferències principals que fan que les proves ETL siguin diferents de les proves de bases de dades.

A continuació es mostra la taula que mostra la llista d’errors ETL:

Com crear casos de prova en proves ETL

L'objectiu principal de les proves ETL és assegurar si les dades extretes i transformades es carreguen amb precisió des de la font fins al sistema de destinació. Les proves ETL inclouen dos documents:

# 1) Fulls de mapes ETL: Aquest document conté informació sobre les taules d'origen i destinació i les seves referències. El full de mapatge proporciona ajuda per crear consultes SQL grans mentre es realitzen proves ETL.

# 2) Esquema de base de dades per a la taula Font i Destinació: S'ha de mantenir actualitzat al full de mapatge amb l'esquema de la base de dades per realitzar la validació de dades.

Eines de proves ETL més populars

Igual que les proves d'automatització, les proves ETL també es poden automatitzar. Les proves ETL automatitzades redueixen el consum de temps durant el procés de prova i ajuden a mantenir la precisió.

Poques eines d'automatització de proves ETL s'utilitzen per realitzar proves ETL de manera més eficaç i ràpida.

A continuació es mostra la llista de les principals eines de proves ETL:

1. RightData
2. Xplenty
3. iCEDQ
4. Validació de dades Informatica
5. QuerySurge
6. Validador ETL de Datagaps
7. QualiDI
8. Talend Open Studio per a la integració de dades
9. Serveis de proves ETL de Codoid
10. Proves centrades en dades
11. SSISTester
12. Banc de proves
13. GTL QAceGen
14. Servei de proves automàtiques directes
15. DbFit
16. AnyDbTest
17. Proves ETL del 99%

# 1) RightData

RightData és una eina de proves d’integració de dades ETL d’autoservei dissenyada per ajudar els equips empresarials i tecnològics amb l’automatització dels processos d’assegurament de la qualitat de dades i control de qualitat de les dades.

La interfície intuïtiva de RightData permet als usuaris validar i conciliar dades entre conjunts de dades independentment de les diferències en el model de dades o el tipus de font de dades. Està dissenyat per funcionar de manera eficient per a plataformes de dades amb alta complexitat i grans volums.

Característiques clau:

• Un potent estudi de consulta universal on els usuaris poden realitzar consultes en qualsevol font de dades (RDBMS, SAP, Files, Bigdata, Dashboards, Reports, Rest APIs, etc.), explorar metadades, analitzar dades, descobrir dades mitjançant el perfil de dades, preparar-se realitzant transformacions i neteja i captura de dades per ajudar a la conciliació de dades, la regla de negoci i la validació de transformacions.
• Mitjançant RightData, els usuaris poden realitzar comparacions de dades de camp a camp, independentment de les diferències en el model de dades, l'estructura entre l'origen i l'objectiu.
• Inclou un conjunt de regles de validació lliurades prèviament juntament amb un creador de regles de negoci personalitzat.
• RightData té capacitats de comparació massiva per facilitar la conciliació de dades tècniques a través del panorama del projecte (per exemple, comparar dades de l’entorn de producció amb UAT, etc.)
• Funcions robustes d’alerta i notificació a partir de correus electrònics mitjançant la creació automàtica d’eines de gestió de defectes / incidents que trieu.
• Les mètriques de qualitat de les dades de RightData i el tauler de dimensions de la qualitat de les dades permeten als propietaris de plataformes de dades conèixer la salut de la seva plataforma de dades amb funcions detallades dels escenaris i dels registres i camps exactes que provoquen els errors de validació.
• RightData es pot utilitzar per provar eines d’anàlisi / BI com Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex, etc.
• La integració bidireccional de RightData amb eines CICD (Jenkins, Jira, BitBucket, etc.) ajuda els viatgers dels equips de dades a activar DevOps mitjançant DataOps.

# 2) Xplenty

Xplenty és la integració de dades, ETL i plataforma ELT. Aquesta plataforma basada en el núvol agilitzarà el processament de dades. Proporciona una interfície gràfica intuïtiva per implementar un ETL, ELT o una solució de rèplica. Amb Xplenty podreu realitzar transformacions de dades pròpies de la caixa.

Característiques clau:

Preguntes i respostes de l'entrevista qtp pdf

• El motor de flux de treball de Xplenty us ajudarà a orquestrar i programar canalitzacions de dades.
• Podreu implementar funcions complexes de preparació de dades mitjançant un llenguatge d'expressió ric.
• Té les funcionalitats per programar feines, controlar el progrés de la feina, l’estat, així com mostres de dades de sortida i garantir la correcció i la validesa.
• La plataforma de Xplenty us permetrà integrar dades de més de 100 magatzems de dades i aplicacions SaaS.
• Xplenty ofereix opcions amb codi baix o sense codi.

# 3)iCEDQ

iCEDQ habilita l’enfocament cap a l’esquerra, que és bàsic per DataOps. Us recomanem que comenceu aviat en la fase de no producció per provar les dades i supervisar-les contínuament.

L’enfocament basat en regles d’iCEDQ permet als usuaris automatitzar les proves ETL, les proves de migració de dades al núvol, les proves de dades grans i el control de dades de productes.

Característiques clau :

• Un motor de memòria que pot avaluar milers de milions de registres a escala.
• Permet als usuaris fer proves de transformació, proves de dades duplicades, proves d’esquema, proves de dimensió tipus II i molt més.
• Avanceu la creació de seqüències fantàstiques per a la preparació, neteja, activació d’API, scripts de shell o qualsevol procés extern de dades.
• Importeu biblioteques Java personalitzades o creeu funcions de prova reutilitzables.
• Implementeu DataOps integrant-vos amb qualsevol eina de programació, orquestració, GIT o DevOps.
• Envieu els resultats a Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta o qualsevol producte empresarial.
• Inici de sessió únic, control d'accés basat en funcions avançat i funcions de xifratge.
• Utilitzeu el mòdul Dashboard incorporat o eines d'informes empresarials com Tableau, Power BI i Qlik per generar informes per obtenir més informació.
• Desplegueu-lo a qualsevol lloc. On-Prem o en AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud o altres plataformes.

Visiteu el lloc oficial aquí : iCEDQ

# 4) Validació de dades Informatica

Informatica Data Validation és una eina de prova ETL basada en GUI que s’utilitza per extreure, (transformar i carregar (ETL). Les proves inclouen una comparació de taules abans i després de la migració de dades.

Aquest tipus de proves garanteix la integritat de les dades, és a dir, el volum de dades es carrega correctament i es troba en el format esperat al sistema de destinació.

Característiques clau:

• L’eina Informatica Validation és una eina completa de proves ETL que no requereix cap habilitat de programació.
• Proporciona automatització durant les proves ETL que garanteix si les dades s’entreguen correctament i es troben en el format esperat al sistema de destinació.
• Ajuda a completar la validació i la conciliació de dades a l’entorn de proves i producció.
• Redueix el risc d’introduir errors durant la transformació i evita que les males dades es transformin en el sistema de destinació.
• La validació de dades Informatica és útil en entorns de desenvolupament, proves i producció on és necessari validar la integritat de les dades abans de passar al sistema de producció.
• Es pot estalviar entre el 50 i el 90% del cost i els esforços mitjançant l’eina Informatica Data Validation.
• Informatica Data Validation proporciona una solució completa per a la validació de dades juntament amb la integritat de les dades.
• Redueix els esforços de programació i els riscos empresarials a causa d'una interfície d'usuari intuïtiva i operadors integrats.
• Identifica i prevé problemes de qualitat de les dades i proporciona una major productivitat empresarial.
• Permet un 64% de prova gratuïta i un 36% de servei de pagament que redueix el temps i els costos necessaris per a la validació de dades.

Visiteu el lloc oficial aquí : Validació de dades Informatica

# 5) QuerySurge

L'eina QuerySurge està dissenyada específicament per provar big data i magatzem de dades. Assegura que les dades extretes i carregades del sistema d'origen al sistema de destinació són correctes i són segons el format esperat. QuerySurge identifica molt ràpidament qualsevol problema o diferència.

Característiques clau :

• QuerySurge és una eina automatitzada per a proves de dades grans i proves ETL.
• Millora la qualitat de les dades i accelera els cicles de proves.
• Valida les dades mitjançant l'Assistent de consulta.
• Estalvia temps i costos automatitzant esforços manuals i programant proves per a un temps específic.
• QuerySurge admet les proves ETL en diverses plataformes com IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
• Ajuda a crear escenaris de prova i prova de prova juntament amb informes configurables sense coneixements específics de SQL.
• Genera informes de correu electrònic mitjançant un procés automatitzat.
• Fragment de consulta reutilitzable per generar codi reutilitzable.
• Proporciona una visió col·laborativa de la salut de les dades.
• QuerySurge es pot integrar amb HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
• Verifica, converteix i actualitza les dades mitjançant el procés ETL.
• És una eina comercial que connecta les dades d'origen i de destinació i també admet el progrés en temps real dels escenaris de prova.

Visiteu el lloc oficial aquí : QuerySurge

# 6) Validador ETL de Datagaps

L'eina Validador ETL està dissenyada per a proves ETL i proves de Big Data. És una solució per a projectes d'integració de dades. La prova d’aquest projecte d’integració de dades inclou diversos tipus de dades, un gran volum i diverses plataformes font.

ETL Validator ajuda a superar aquests reptes mitjançant l’automatització, que ajuda a reduir el cost i minimitzar els esforços.

• ETL Validator té un motor ETL incorporat que compara milions de registres de diverses bases de dades o fitxers plans.
• ETL Validator és una eina de prova de dades dissenyada específicament per a proves automatitzades de magatzem de dades.
• Visual Test Case Builder amb capacitat d'arrossegar i deixar anar.
• ETL Validator té funcions de Query Builder que escriu els casos de prova sense escriure manualment cap consulta.
• Compareu dades agregades com ara recompte, suma, recompte diferent, etc.
• Simplifica la comparació de l’esquema de la base de dades entre diversos entorns que inclou tipus de dades, índex, longitud, etc.
• ETL Validator admet diverses plataformes com ara Hadoop, XML, fitxers plans, etc.
• Admet notificacions per correu electrònic, informes web, etc.
• Es pot integrar amb HP ALM, cosa que permet compartir els resultats de les proves entre diverses plataformes.
• ETL Validator s’utilitza per comprovar la validesa de dades, la precisió de les dades i també per realitzar proves de metadades.
• Comprova la integritat referencial, la integritat de les dades, la completesa de les dades i la transformació de les dades.
• És una eina comercial amb 30 dies de prova i requereix programació personalitzada zero i millora la productivitat empresarial.

Visiteu el lloc oficial aquí : Validador ETL de Datagaps

# 7) QualiDI

QualiDi és una plataforma de proves automatitzada que ofereix proves de punta a punta i proves ETL. Automatitza les proves ETL i millora l’eficàcia de les proves ETL. També redueix el cicle de proves i millora la qualitat de les dades.

QualiDI identifica les dades incorrectes i les dades que no compleixen amb molta facilitat. QualiDI redueix el cicle de regressió i la validació de dades.

Característiques clau :

• QualiDI crea casos de prova automatitzats i també proporciona suport per a la comparació automatitzada de dades.
• Ofereix traçabilitat de dades i traçabilitat de casos de proves.
• Té un dipòsit centralitzat per a requisits, casos de prova i resultats de proves.
• Es pot integrar amb HPQC, Hadoop, etc.
• QualiDI identifica un defecte en la fase inicial que al seu torn redueix el cost.
• Admet notificacions per correu electrònic.
• Admet el procés d’integració contínua.
• Admet el desenvolupament àgil i el lliurament ràpid de sprints.
• QualiDI gestiona cicles complexos de proves de BI, elimina els errors humans i manté la qualitat de les dades.

Visiteu el lloc oficial: QualiDi

# 8) Talend Open Studio per a la integració de dades

Talend Open Studio for Data Integration és una eina de codi obert que facilita les proves ETL. Inclou tota la funcionalitat de proves ETL i un mecanisme addicional de lliurament continu. Amb l’ajut de l’eina d’integració de dades Talend, un usuari pot executar els treballs ETL als servidors remots que també amb una gran varietat de sistemes operatius.

Les proves ETL garanteixen que les dades es transformin del sistema d'origen a l'objectiu sense cap pèrdua de dades i, per tant, adherint-se a les regles de transformació.

Característiques clau :

• Talend Data Integration admet qualsevol tipus de base de dades relacional, fitxers plans, etc.
• GUI integrada que simplifica el disseny i el desenvolupament de processos ETL.
• Talend Data Integration té connectors de dades incorporats amb més de 900 components.
• Detecta ambigüitat i inconsistència empresarial en les regles de transformació ràpidament.
• Admet l'execució remota de treballs.
• Identifica els defectes en una etapa inicial per reduir els costos.
• Proporciona mètriques quantitatives i qualitatives basades en les millors pràctiques d’ETL.
• El canvi de context és possible entre
• Desenvolupament d'ETL, proves d'ETL i entorn de producció d'ETL.
• Seguiment del flux de dades en temps real juntament amb estadístiques d’execució detallades.

Visiteu el lloc oficial aquí: Proves ETL de Talend

# 9) Serveis de proves ETL de Codoid

El servei de proves ETL i de magatzem de dades de Codoid inclou la migració de dades i la validació de dades des de la font fins al sistema objectiu. Les proves ETL garanteixen que no hi hagi cap error de dades, que no hi hagi dades defectuoses o que es perdin durant la càrrega de dades de la font al sistema de destinació.

Identifica ràpidament els errors de dades o qualsevol altre error general que es va produir durant el procés ETL.

Característiques clau :

• El servei de proves ETL de Codoid garanteix la qualitat de les dades al magatzem de dades i la validació de la integritat de les dades des de la font fins al sistema objectiu.
• Les proves ETL i la validació de dades garanteixen que la informació empresarial transformada del sistema d'origen al sistema objectiu sigui exacta i fiable.
• El procés de proves automatitzades realitza la validació de dades durant i després de la migració de dades i evita qualsevol corrupció de dades.
• La validació de dades inclou el recompte, els agregats i les comprovacions puntuals entre les dades reals i l'objectiu.
• El procés de proves automatitzades verifica si el tipus de dades, la longitud de les dades i els índexs es transformen i carreguen amb precisió al sistema de destinació.
• Les proves de qualitat de les dades eviten errors de dades, dades incorrectes o problemes de sintaxi.

Visiteu el lloc oficial aquí: Proves ETL de Codoid

# 10) Proves centrades en dades

L'eina de proves centrades en dades realitza una sòlida validació de les dades per evitar problemes com la pèrdua de dades o la inconsistència de les dades durant la transformació de les dades. Compara les dades entre sistemes i garanteix que les dades carregades al sistema de destinació coincideixin exactament amb el sistema d'origen en termes de volum de dades, tipus de dades, format, etc.

Característiques clau :

• Les proves centrades en dades es construeixen per realitzar proves ETL i proves de magatzem de dades.
• Les proves centrades en dades són la pràctica de proves més gran i antiga.
• Ofereix proves ETL, migració de dades i conciliació.
• Admet diverses bases de dades relacionals, fitxers plans, etc.
• Validació de dades eficient amb un 100% de cobertura de dades.
• Les proves centrades en dades també admeten informes complets.
• El procés automatitzat de validació de dades genera consultes SQL que redueixen els costos i els esforços.
• Ofereix una comparació entre bases de dades heterogènies com Oracle i SQL Server i garanteix que les dades dels dos sistemes estiguin en el format correcte.

# 11) SSISTester

SSISTester és un marc que ajuda a provar la unitat i la integració de paquets SSIS. També ajuda a crear processos ETL en un entorn basat en proves que ajuda a identificar els errors en el procés de desenvolupament.

Hi ha una sèrie de paquets creats en implementar processos ETL, que han de ser provats durant la prova unitària. Una prova d'integració també és una 'prova en viu'.

Característiques clau :

• La prova unitària crea i verifica proves i, un cop finalitzada l'execució, realitza un treball de neteja.
• La prova d'integració verifica que tots els paquets es compleixen després de l'execució de la prova unitària.
• Les proves es creen d'una manera senzilla a mesura que l'usuari les crea a Visual Studio.
• La depuració d'una prova en temps real és possible mitjançant SSISTester.
• Supervisió de l'execució de la prova amb una interfície gràfica d'usuari fàcil d'utilitzar.
• Els resultats de les proves s’exporten en format HTML.
• Elimina les dependències externes mitjançant l’ús d’adreces de destinació i origen falses.
• Per a la creació de proves, admet qualsevol llenguatge .NET.

Visiteu el lloc oficial aquí: SSISTester

# 12) TestBench

TestBench és una eina de verificació i gestió de bases de dades. És una solució única que tracta tots els problemes relacionats amb la base de dades. La recuperació de dades gestionada per l'usuari millora la productivitat i la precisió de les proves.

També ajuda a reduir el temps d'inactivitat del medi ambient. TestBench informa de totes les transaccions inserides, actualitzades i suprimides que es realitzen en un entorn de prova i capturen l'estat de les dades abans i després de la transacció.

Característiques clau :

• Sempre manté la confidencialitat de les dades per protegir-les.
• Té un punt de restauració per a una aplicació quan un usuari vol tornar a un punt específic.
• Millora el coneixement de la presa de decisions.
• Personalitza conjunts de dades per millorar l'eficiència de les proves.
• Ajuda a la màxima cobertura de proves i ajuda a reduir temps i diners.
• La regla de privadesa de les dades garanteix que les dades en directe no estiguin disponibles a l’entorn de prova.
• Els resultats es comparen amb diverses bases de dades. Els resultats inclouen diferències en les taules i l'operació realitzada a les taules.
• TestBench analitza la relació entre les taules i manté la integritat referencial entre taules.

Visiteu el lloc oficial aquí: Banc de proves

Alguns més a la llista:

# 13) GTL QAceGen

QAceGen està dissenyat específicament per generar dades de proves complexes, automatitzar el paquet de regressió ETL i validar la lògica de negoci de les aplicacions. QAceGen genera dades de proves basades en la regla de negoci que es defineix a l’especificació ETL. Crea cada escenari que inclou la generació de dades i la declaració de validació de dades.

Visiteu el lloc oficial aquí: QAceGen

# 14) Servei de proves automàtiques directes

Zuzena és un servei de proves automatitzades desenvolupat per a proves de magatzem de dades. S'utilitza per executar grans projectes com ara emmagatzematge de dades, intel·ligència empresarial i gestiona les dades i executa el conjunt de proves d'integració i regressió.

Gestiona automàticament l’execució d’ETL i l’avaluació de resultats. Té una àmplia gamma de mètriques que controlen els objectius de control de qualitat i el rendiment de l'equip.

Visiteu el lloc oficial: Prova automàtica correcta

# 15) DbFit

com escriure un pla de prova

DbFit és una eina de proves de codi obert que es publica amb llicència GPL. Escriu proves d’unitat i integració per a qualsevol codi de base de dades. Aquestes proves són fàcils de mantenir i es poden executar directament des del navegador.

Aquestes proves s’escriuen mitjançant taules i s’executen mitjançant la línia d’ordres o Java IDE. Admet bases de dades importants com Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL, etc.

Visiteu el lloc oficial aquí: DbFit

# 16) AnyDbTest

AnyDbTest és una eina automatitzada de proves unitàries dissenyada específicament per a desenvolupadors de bases de dades o DBA. AnyDbTest escriu casos de prova amb XML i permet utilitzar un full de càlcul Excel com a font del cas de prova. S'admeten afirmacions estàndard com SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps, etc.

Admet diversos tipus de bases de dades com MySQL, Oracle, SQL Server, etc. Les proves poden incloure més d'una base de dades, és a dir, la base de dades d'origen pot ser un servidor Oracle i la base de dades de destinació en què cal carregar les dades pot ser SQL Server.

Visiteu el lloc oficial aquí: AnyDbTest

# 17) Proves ETL del 99%

Les proves ETL del 99% asseguren la integritat de les dades i la conciliació de la producció per a qualsevol sistema de base de dades. Manté el full de mapatge ETL i valida el mapatge de bases de dades d'origen i de destinació de files i columnes.

També manté l'esquema de bases de dades de la base de dades d'origen i de destinació. Admet proves de validació de producció, integritat de dades i proves de transformació de dades.

Punts per recordar

Durant la realització de proves ETL, els verificadors han de tenir en compte diversos factors.

Alguns d’ells es detallen a continuació:

• • Apliqueu una lògica de transformació empresarial adequada.
  • Executeu proves basades en dades del backend.
  • Creeu i executeu casos de proves absoluts, plans de proves i arnes de proves.
  • Assegureu la precisió de la transformació, escalabilitat i rendiment de les dades.
  • Assegureu-vos que E

• L'aplicació TL informa de valors no vàlids.
• Les proves unitàries s’han de crear com a estàndards específics.

Conclusió

Les proves ETL no només són tasques de verificació, sinó que també impliquen desenvolupadors, analistes de negocis, administradors de bases de dades (DBA) i fins i tot els usuaris. El procés de proves ETL es va convertir en vital, ja que és necessari prendre decisions estratègiques a intervals de temps regulars.

Lectura suggerida = >> Les millors eines d'automatització ETL

Les proves ETL es consideren proves empresarials, ja que requereixen un bon coneixement de SDLC, consultes SQL, procediments ETL, etc.

Feu-nos saber si hem perdut alguna eina de la llista anterior i també us suggerim els que utilitzeu per fer proves ETL a la vostra rutina diària.

Lectura recomanada

• Les millors eines de prova de programari 2021 (Eines d'automatització de proves de control de qualitat)
• Tutorial de proves de magatzem de dades de proves ETL (una guia completa)
• Preguntes i respostes d’entrevistes de proves ETL
• 40+ millors eines de proves de bases de dades: solucions populars de proves de dades
• Proves de bases de dades amb JMeter
• Proves ETL vs. DB: una visió més detallada de la necessitat, la planificació i les eines ETL de proves ETL
• Els 4 passos per provar la intel·ligència empresarial (BI): com provar dades empresarials
• Tutorial de proves de volum: exemples i eines de prova de volum