Topp 10 ETL-testverktøy i 2021

top 10 etl testing tools 2021

Liste og sammenligning av de beste ETL-testverktøyene i 2021:

Nesten alle IT-selskapene i dag, er veldig avhengige av dataflyten, da en stor mengde informasjon blir gjort tilgjengelig for tilgang, og man kan få alt som kreves.

Og det er her konseptet ETL og ETL Testing kommer inn i bildet. I utgangspunktet er ETL forkortet som Extraction, Transformation, and Loading. For tiden utføres ETL-testing ved hjelp av SQL-skripting eller ved hjelp av regneark som kan være en tidkrevende og feilutsatt tilnærming.

I denne artikkelen vil vi ha detaljerte diskusjoner om flere konsepter, nemlig. ETL, ETL-prosess, ETL-testing og forskjellige tilnærminger brukt til den sammen med de mest populære ETL-testverktøyene.

Les også=> ETL testtips

Hva du vil lære:

• Hva er ETL-testing?
  • ETL-testprosess
  • Typer ETL-testing
  • Hvordan lage testtilfeller i ETL-testing
• Mest populære ETL-testverktøy
  • # 1) RightData
  • # 2) Xplenty
  • # 3) iCEDQ
  • # 4) Validering av informatica-data
  • # 5) QuerySurge
  • # 6) Datalapper ETL Validator
  • # 7) QualiDI
  • # 8) Talend Open Studio for dataintegrasjon
  • # 9) Codoid’s ETL Testing Services
  • # 10) datasentrisk testing
  • #11) SSISTester
  • # 12) TestBench
  • Poeng å huske
• Konklusjon
  • Anbefalt lesing

Hva er ETL-testing?

#1) Som tidligere nevnt står ETL for Extraction, Transformation, and Loading anses å være de tre viktigste databasefunksjonene.

• Utdrag: Lesing av data fra databasen.
• Transformasjon: Konvertering av ekstraherte data til ønsket skjema for lagring i en annen database.
• Laster: Skrive dataene i måldatabasen.

#to) ETL brukes til å overføre eller migrere dataene fra en database til en annen, for å forberede datamarkeringer eller datalager.

Følgende diagram utdyper ETL-prosessen på en presis måte:

ETL-testprosess

ETL-testprosessen ligner på andre testprosesser og inkluderer noen trinn.

De er:

• Identifisere forretningskrav
• Testplanlegging
• Utforme testtilfeller og testdata
• Testutførelse og feilrapportering
• Oppsummerende rapporter
• Testavslutning

Typer ETL-testing

ETL-testing kan klassifiseres i følgende kategorier i henhold til testprosessen som er fulgt.

# 1) Testing av produksjonsvalidering:

Det kalles også som tabellbalansering eller produktavstemming. Det utføres på data før eller mens de flyttes inn i produksjonssystemet i riktig rekkefølge.

# 2) Kilde til målprøving:

Denne typen ETL-testing utføres for å validere dataverdiene etter datatransformasjon.

# 3) Søknadsoppgradering:

Den brukes til å sjekke om dataene er hentet fra en eldre applikasjon eller ny applikasjon eller lager.

# 4) Datatransformasjonstesting:

Det kreves at flere SQL-spørsmål kjøres for hver rad for å verifisere standarder for datatransformasjon.

# 5) Testing av fullstendighet av data:

Denne typen testing utføres for å verifisere om forventede data er lastet til riktig destinasjon i henhold til de forhåndsdefinerte standardene.

Jeg vil også sammenligne ETL-testing med databasetesting, men før vi tar en titt på typene ETL-testing med hensyn til databasetesting.

Nedenfor er typene ETL-testing med hensyn til databasetesting:

1) Begrensningstesting:

Testere bør teste om dataene er kartlagt nøyaktig fra kilde til destinasjon mens de ser etter det, og testere må fokusere på noen viktige kontroller (begrensninger).

De er:

• IKKE NULL
• UNIK
• Primærnøkkel
• Utenlandsk nøkkel
• Sjekk
• NULL
• Misligholde

2) Test av duplikatkontroll:

Kilde- og måltabeller inneholder en enorm mengde data med ofte gjentatte verdier, i slike tilfeller følger testere noen databasespørsmål for å finne slik duplisering.

3) Navigasjonstesting:

Navigasjonsproblemer med GUI for en applikasjon. Brukeren finner en applikasjonsvennlig når han får enkel og relevant navigering gjennom hele systemet. Testeren må fokusere på å unngå irrelevant navigering fra brukerens synspunkt.

4) Initialiseringstesting:

Initialiseringstesting utføres for å kontrollere kombinasjonen av maskinvare- og programvarekrav sammen med plattformen den er installert på.

5) Test av attributtkontroll:

Denne testen utføres for å verifisere om alle attributtene til både kilde og målsystem er de samme

Fra ovennevnte liste kan man vurdere at ETL-testing er ganske lik databasetesting, men faktum er at ETL-testing er opptatt av datavarehustesting og ikke databasetesting.

Det er flere andre fakta som ETL-testing skiller seg fra databasetesting.

La oss se raskt på hva de er:

hva er hensikten med testing av brukeraksept

• De hovedmål av Database Testing er å sjekke om dataene følger datamodellens regler og standarder, derimot, ETL Testing sjekker om data blir flyttet eller kartlagt som forventet.
• Databasetesting fokuserer på å opprettholde en primært nøkkel-utenlandsk nøkkelforhold mens ETL Testing verifiserer for datatransformasjon i henhold til kravet eller forventningen og er den samme ved kilde- og målsystemet.
• Databasetesting gjenkjenner manglende data mens ETL Testing bestemmer dupliserte data.
  
• Databasetesting brukes til dataintegrering og ETL Testing for forretningsinformasjon om virksomhetsinformasjon
• Dette er noen store forskjeller som gjør ETL-testing forskjellig fra databasetesting.

Nedenfor er tabellen som viser listen over ETL-feil:

Hvordan lage testtilfeller i ETL-testing

Det primære målet med ETL-testing er å sikre om de ekstraherte og transformerte dataene lastes nøyaktig fra kilden til destinasjonssystemet. ETL-testing inkluderer to dokumenter, de er:

# 1) ETL-kartleggingsark: Dette dokumentet inneholder informasjon om kilde- og destinasjonstabellene og referanser. Kartleggingsark gir hjelp til å lage store SQL-spørsmål mens du utfører ETL-testing.

# 2) Databaseskjema for kilde- og destinasjonstabell: Det bør holdes oppdatert i kartleggingsarket med databaseskjema for å utføre datavalidering.

Mest populære ETL-testverktøy

I likhet med automatiseringstesting kan ETL-testing også automatiseres. Automatisert ETL-testing reduserer tidsforbruket under testprosessen og bidrar til å opprettholde nøyaktigheten.

Få ETL Testing Automation Tools brukes til å utføre ETL Testing mer effektivt og raskt.

Nedenfor er listen over de beste ETL-testverktøyene:

1. RightData
2. Rikelig
3. iCEDQ
4. Informatica datavalidering
5. QuerySurge
6. Datagaps ETL Validator
7. QualiDI
8. Talend Open Studio for dataintegrering
9. Codoid’s ETL Testing Services
10. Datasentrisk testing
11. SSISTester
12. Test benk
13. GTL QAceGen
14. Direkte automatisert testtjeneste
15. DbFit
16. AnyDbTest
17. 99 prosent ETL-testing

# 1) RightData

RightData er et selvbetjent ETL / Data Integrations-testverktøy designet for å hjelpe forretnings- og teknologiteam med automatisering av datakvalitetssikrings- og datakvalitetskontrollprosesser.

RightDatas intuitive grensesnitt lar brukerne validere og avstemme data mellom datasett uavhengig av forskjellene i datamodellen eller datakildetypen. Den er designet for å fungere effektivt for dataplattformer med høy kompleksitet og store volumer.

Nøkkelegenskaper:

• Kraftig universell spørringsstudio hvor brukere kan utføre spørsmål på alle datakilder (RDBMS, SAP, Files, Bigdata, Dashboards, Reports, Rest APIs, etc.), utforske metadata, analysere data, oppdage data ved dataprofilering, forberede ved å utføre transformasjoner og rensing, og øyeblikksbildedata for å hjelpe deg med dataavstemming, forretningsregel og validering av transformasjoner.
• Ved hjelp av RightData kan brukere utføre sammenligning fra felt til felt-data uavhengig av forskjellene i datamodellen, strukturen mellom kilde og mål.
• Den leveres med et forhåndslevert sett med valideringsregler sammen med en tilpasset forretningsregelbygger.
• RightData har massesammenligningskapasiteter for å lette teknisk avstemming over prosjektlandskapet (f.eks. Sammenligne produksjonsmiljødata med UAT, etc.)
• Robuste varslings- og varslingsfunksjoner fra e-post via automatisk opprettelse av verktøy for mangler / hendelser du velger.
• RightDatas datakvalitetsmålinger og datakvalitetsdimensjon dashbord gir dataplattformeeiere et innblikk i helsen til dataplattformen deres med utdypingsfunksjoner i scenariene og eksakte poster og felt som forårsaker valideringsfeil.
• RightData kan brukes til å teste analyse- / BI-verktøy som Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex, etc.
• RightDatas toveisintegrasjon med CICD-verktøy (Jenkins, Jira, BitBucket, etc.) hjelper datateamene dine med å gjøre DevOps mulig gjennom DataOps.

# 2) Xplenty

Rikelig er dataintegrasjon, ETL og ELT-plattform. Denne skybaserte plattformen vil effektivisere databehandling. Det gir et intuitivt grafisk grensesnitt for å implementere en ETL-, ELT- eller en replikasjonsløsning. Med Xplenty vil du kunne utføre datatransformasjoner utenom boksen.

Nøkkelegenskaper:

hvilken sertifisering av programvaretesting som er den beste

• Xplentys arbeidsflytmotor hjelper deg med å organisere og planlegge datarørledninger.
• Du vil kunne implementere komplekse dataforberedelsesfunksjoner ved å bruke rikt uttrykksspråk.
• Den har funksjonalitetene til å planlegge jobber, overvåke jobbfremdrift, status samt eksempler på datautdata, og sikre korrekthet og gyldighet.
• Xplentys plattform lar deg integrere data fra mer enn 100 datalagre og SaaS-applikasjoner.
• Xplenty tilbyr både alternativer med lav kode eller ingen kode.

# 3)iCEDQ

iCEDQ aktiverer Left Shift Approach, som er sentralt i DataOps. Vi anbefaler å starte tidlig i ikke-produksjonsfasen for å teste data og kontinuerlig overvåke produksjonsdataene.

iCEDQs regelbaserte tilnærming gir brukere muligheten til å automatisere ETL-testing, Cloud Data Migration Testing, Big Data Testing og Product Data Monitoring.

Nøkkelegenskaper :

• En in-memory motor som kan evaluere milliarder av poster i målestokk.
• Gjør det mulig for brukere å gjøre transformasjonstesting, duplisere datatesting, skjematesting, Type II dimensjonstesting og mye mer.
• Fortsett groovy skripting for dataklargjøring, rensing, utløsende API-er, skallskripter eller andre eksterne prosesser.
• Importer egendefinerte Java-biblioteker eller opprett testfunksjoner som kan brukes på nytt.
• Implementere DataOps ved å integrere med ethvert verktøy for planlegging, orkestrering, GIT eller DevOps.
• Skyv resultatene til Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta eller et hvilket som helst bedrifts produkt.
• Enkel pålogging, avansert rollebasert tilgangskontroll og krypteringsfunksjoner.
• Bruk den innebygde Dashboard-modulen eller bedriftsrapporteringsverktøy som Tableau, Power BI og Qlik for å generere rapporter for mer innsikt.
• Distribuere hvor som helst. On-Prem eller i AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud eller andre plattformer.

Besøk det offisielle nettstedet her : iCEDQ

# 4) Validering av informatica-data

Informatica Data Validation er et GUI-basert ETL-testverktøy som brukes til å trekke ut, (transform and Load (ETL). Testingen inkluderer en sammenligning av tabeller før og etter datamigrering.

Denne typen tester sikrer dataintegritet, dvs. at datamengden er riktig lastet og er i det forventede formatet i målsystemet.

Nøkkelegenskaper:

• Informatica Validation Tool er et omfattende ETL-testverktøy som ikke krever noen programmeringsferdigheter.
• Det gir automatisering under ETL-testing som sikrer om dataene leveres riktig og er i forventet format til destinasjonssystemet.
• Det hjelper med å fullføre datavalidering og avstemming i test- og produksjonsmiljøet.
• Det reduserer risikoen for å innføre feil under transformasjon og unngå at dårlige data blir transformert til destinasjonssystemet.
• Informatica Data Validation er nyttig i miljø for utvikling, testing og produksjon der det er nødvendig å validere dataintegriteten før du går inn i produksjonssystemet.
• 50 til 90% av kostnadene og innsatsen kan spares ved hjelp av Informatica Data Validation-verktøyet.
• Informatica Data Validation gir en komplett løsning for datavalidering sammen med dataintegritet.
• Reduserer programmeringsarbeid og forretningsrisiko på grunn av et intuitivt brukergrensesnitt og innebygde operatører.
• Identifiserer og forhindrer problemer med datakvaliteten og gir større forretningsproduktivitet.
• Tillater 64% gratis prøveversjon og 36% betalt tjeneste som reduserer tid og kostnader som kreves for datavalidering.

Besøk det offisielle nettstedet her : Informatica datavalidering

# 5) QuerySurge

QuerySurge-verktøyet er spesielt bygget for testing av Big Data og Data warehouse. Det sørger for at dataene som hentes ut og lastes fra kildesystemet til destinasjonssystemet er korrekte og er i henhold til det forventede formatet. Eventuelle problemer eller forskjeller identifiseres veldig raskt av QuerySurge.

Nøkkelegenskaper :

• QuerySurge er et automatisert verktøy for Big Data Testing og ETL Testing.
• Det forbedrer datakvaliteten og akselererer testsykluser.
• Det validerer data ved hjelp av spørreveiviseren.
• Det sparer tid og kostnader ved å automatisere manuell innsats og planlegge tester for en bestemt tid.
• QuerySurge støtter ETL-testing på tvers av forskjellige plattformer som IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
• Det hjelper å bygge testscenarier og testdrakt sammen med konfigurerbare rapporter uten spesifikk kunnskap om SQL.
• Den genererer e-postrapporter gjennom en automatisert prosess.
• Gjenbrukbart spørringsutdrag for å generere gjenbrukbar kode.
• Det gir et samarbeidsbilde av datahelse.
• QuerySurge kan integreres med HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
• Verifiserer, konverterer og oppgraderer data gjennom ETL-prosessen.
• Det er et kommersielt verktøy som forbinder kilde- og måldata og støtter også fremdrift i sanntid av testscenarier.

Besøk det offisielle nettstedet her : QuerySurge

# 6) Datalapper ETL Validator

ETL Validator-verktøy er designet for ETL-testing og Big Data-testing. Det er en løsning for dataintegrasjonsprosjekter. Testingen av et slikt dataintegrasjonsprosjekt inkluderer forskjellige datatyper, stort volum og forskjellige kildeplattformer.

ETL Validator hjelper til med å overvinne slike utfordringer ved hjelp av automatisering som ytterligere bidrar til å redusere kostnadene og minimere innsatsen.

• ETL Validator har en innebygd ETL-motor som sammenligner millioner av poster fra forskjellige databaser eller flate filer.
• ETL Validator er datatestingsverktøy spesielt designet for automatisert datalagertesting.
• Visual Test Case Builder med dra og slipp-evne.
• ETL Validator har funksjoner i Query Builder som skriver testtilfellene uten å skrive noen spørsmål manuelt.
• Sammenlign samlede data som antall, sum, distinkt antall etc.
• Forenkler sammenligningen av databaseskjema på tvers av forskjellige miljøer som inkluderer datatype, indeks, lengde osv.
• ETL Validator støtter forskjellige plattformer som Hadoop, XML, Flat files etc.
• Den støtter e-postvarsling, nettrapportering etc.
• Den kan integreres med HP ALM, noe som resulterer i deling av testresultater på tvers av forskjellige plattformer.
• ETL Validator brukes til å kontrollere datagyldighet, datanøyaktighet og også for å utføre metadatatesting.
• Kontrollerer referanseintegritet, dataintegritet, datafullstendighet og datatransformasjon.
• Det er et kommersielt verktøy med 30 dagers prøveversjon og krever null tilpasset programmering og forbedrer bedriftens produktivitet.

Besøk det offisielle nettstedet her : Datagaps ETL Validator

# 7) QualiDI

QualiDi er en automatisert testplattform som tilbyr end-to-end testing og ETL-testing. Den automatiserer ETL-testing og forbedrer effektiviteten til ETL-testing. Det reduserer også testsyklusen og forbedrer datakvaliteten.

QualiDI identifiserer dårlig data og ikke-kompatible data veldig enkelt. QualiDI reduserer regresjonssyklusen og datavalidering.

Nøkkelegenskaper :

• QualiDI oppretter automatiserte testsaker, og det gir også støtte for automatisk sammenligning av data.
• Det tilbyr sporbarhet av data og sporbarhet i testtilfeller.
• Den har et sentralisert lager for krav, testtilfeller og testresultater.
• Den kan integreres med HPQC, Hadoop, etc.
• QualiDI identifiserer en mangel i det tidlige stadiet som igjen reduserer kostnadene.
• Den støtter e-postvarsler.
• Den støtter kontinuerlig integrasjonsprosess.
• Den støtter smidig utvikling og rask levering av spurter.
• QualiDI administrerer komplekse BI-testsykluser, eliminerer menneskelige feil og vedlikeholdt datakvalitet.

Besøk det offisielle nettstedet: QualiDi

# 8) Talend Open Studio for dataintegrasjon

Talend Open Studio for Data Integration er et åpen kildekodeverktøy som gjør ETL-testing enklere. Den inkluderer all ETL-testfunksjonalitet og ekstra kontinuerlig leveringsmekanisme. Ved hjelp av Talend Data Integration-verktøyet kan en bruker kjøre ETL-jobbene på eksterne serverne også med en rekke operativsystemer.

ETL Testing sørger for at data blir transformert fra kildesystemet til målet uten datatap og derved overholder transformasjonsregler.

Nøkkelegenskaper :

• Talend Data Integration støtter alle typer relasjonsdatabaser, flate filer osv.
• Integrert GUI som forenkler design og utvikling av ETL-prosesser.
• Talend Data Integration har innebygde datakontakter med mer enn 900 komponenter.
• Det oppdager forretningens tvetydighet og inkonsekvens i transformasjonsregler raskt.
• Den støtter ekstern jobbutførelse.
• Identifiserer feil på et tidlig tidspunkt for å redusere kostnadene.
• Det gir kvantitative og kvalitative beregninger basert på ETL beste praksis.
• Det er mulig å bytte kontekst mellom
• ETL-utvikling, ETL-testing og ETL-produksjonsmiljø.
• Sporing av datastrøm i sanntid sammen med detaljert utførelsesstatistikk.

Besøk det offisielle nettstedet her: Talend ETL Testing

# 9) Codoid’s ETL Testing Services

Codoids ETL- og datalagertestetjeneste inkluderer datamigrering og datavalidering fra kilden til målsystemet. ETL Testing sørger for at det ikke er datafeil, ingen dårlige data eller datatap mens du laster data fra kilden til målsystemet.

Den identifiserer raskt eventuelle datafeil eller andre generelle feil som oppstod under ETL-prosessen.

Nøkkelegenskaper :

• Codoids ETL-testtjeneste sikrer datakvalitet i datalageret og validering av datafullstendighet fra kilden til målsystemet.
• ETL-testing og datavalidering sørger for at forretningsinformasjonen transformert fra kilde til målsystem er nøyaktig og pålitelig.
• Den automatiserte testprosessen utfører datavalidering under og etter datamigrering og forhindrer datakorrupsjon.
• Datavalidering inkluderer antall, aggregater og stikkprøver mellom målet og faktiske data.
• Den automatiserte testprosessen verifiserer om datatype, datalengde, indekser blir nøyaktig transformert og lastet inn i målsystemet.
• Testing av datakvalitet forhindrer datafeil, dårlige data eller syntaksproblemer.

Besøk det offisielle nettstedet her: Codoid’s ETL Testing

# 10) datasentrisk testing

Datasentrisk testverktøy utfører robust datavalidering for å unngå feil som datatap eller datainkonsekvens under datatransformasjon. Den sammenligner data mellom systemer og sørger for at dataene som er lastet inn i målsystemet samsvarer nøyaktig med kildesystemet når det gjelder datavolum, datatype, format osv.

Nøkkelegenskaper :

• Datasentrisk testing er bygget for å utføre ETL-testing og datalagertesting.
• Datasentrisk testing er den største og eldste testpraksisen.
• Det tilbyr ETL-testing, datamigrering og avstemming.
• Den støtter forskjellige relasjonsdatabaser, flate filer osv.
• Effektiv datavalidering med 100% datadekning.
• Datasentrisk testing støtter også omfattende rapportering.
• Den automatiserte prosessen med datavalidering genererer SQL-spørsmål som resulterer i reduserte kostnader og innsats.
• Den gir en sammenligning mellom heterogene databaser som Oracle & SQL Server og sørger for at dataene i begge systemene er i riktig format.

#11) SSISTester

SSISTester er et rammeverk som hjelper i enheten og integreringstesting av SSIS-pakker. Det hjelper også til å lage ETL-prosesser i et testdrevet miljø som derved bidrar til å identifisere feil i utviklingsprosessen.

Det er en rekke pakker opprettet under implementering av ETL-prosesser, og disse må testes under enhetstesting. En integrasjonstest er også en 'Live test'.

Nøkkelegenskaper :

• Enhetstesten oppretter og verifiserer tester, og når utførelsen er fullført, utfører den en oppryddingsjobb.
• Integrasjonstest verifiserer at alle pakker er fornøyde etter gjennomføring av enhetstesten.
• Tester opprettes på en enkel måte ettersom brukeren oppretter den i Visual Studio.
• Sanntids feilsøking av en test er mulig ved hjelp av SSISTester.
• Overvåking av testutførelse med brukervennlig GUI.
• Testresultater eksporteres i HTML-format.
• Det fjerner eksterne avhengigheter ved å bruke falske kilde- og destinasjonsadresser.
• For oppretting av tester støtter den hvilket som helst .NET-språk.

Besøk det offisielle nettstedet her: SSISTester

# 12) TestBench

TestBench er et databaseadministrasjons- og verifiseringsverktøy. Det er en unik løsning som adresserer alle spørsmål relatert til databasen. Brukerstyrt tilbakeføring av data forbedrer testproduktiviteten og nøyaktigheten.

Det hjelper også til å redusere nedetid på miljøet. TestBench rapporterer alle innsatte, oppdaterte og slettede transaksjoner som utføres i et testmiljø og fanger opp statusen til dataene før og etter transaksjonen.

Nøkkelegenskaper :

• Det opprettholder alltid datakonfidensialitet for å beskytte data.
• Den har et gjenopprettingspunkt for et program når en bruker ønsker å gå tilbake til et bestemt punkt.
• Det forbedrer beslutningskunnskap.
• Den tilpasser datasett for å forbedre testeffektiviteten.
• Det hjelper for maksimal testdekning og bidrar til å redusere tid og penger.
• Datasikkerhetsregelen sikrer at live data ikke er tilgjengelig i testmiljøet.
• Resultatene sammenlignes med forskjellige databaser. Resultatene inkluderer forskjeller i tabeller og drift utført på tabeller.
• TestBench analyserer forholdet mellom tabellene og opprettholder referanseintegriteten mellom tabellene.

Besøk det offisielle nettstedet her: Test benk

Noe mer til listen:

# 13) GTL QAceGen

QAceGen er spesielt designet for å generere komplekse testdata, automatisere ETL-regresjonspakken og validere forretningslogikken til applikasjoner. QAceGen genererer testdata basert på forretningsregelen som er definert i ETL-spesifikasjonen. Det oppretter hvert scenario som inkluderer datagenerering og datavalideringserklæring.

Besøk det offisielle nettstedet her: QAceGen

# 14) Direkte automatisert testtjeneste

Zuzena er en automatisert testingstjeneste utviklet for datalagertesting. Den brukes til å utføre store prosjekter som datalagring, business intelligence, og den administrerer data og utfører integrasjon og regresjonstestpakke.

Den styrer automatisk ETL-utførelse og resultatevaluering. Den har et bredt spekter av beregninger som overvåker QA-mål og teamytelse.

Besøk det offisielle nettstedet: Riktig automatisert testing

# 15) DbFit

hvordan du åpner .torrent-filer på Windows 10

DbFit er et åpen kildekode-testverktøy som er utgitt under GPL-lisens. Den skriver enhets- og integrasjonstester for hvilken som helst databasekode. Disse testene er enkle å vedlikeholde og kan utføres direkte fra nettleseren.

Disse testene er skrevet ved hjelp av tabeller og utføres ved hjelp av kommandolinjen eller Java IDE. Den støtter store databaser som Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL, etc.

Besøk det offisielle nettstedet her: DbFit

# 16) AnyDbTest

AnyDbTest er et automatisert enhetstestverktøy spesielt designet for DBA eller databaseutvikler. AnyDbTest skriver testsaker med XML og tillater bruk av et Excel-regneark som kilde til testsaken. Standard påstander støttes som SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps etc.

Den støtter forskjellige typer databaser som MySQL, Oracle, SQL Server, etc. Testing kan omfatte mer enn én database, dvs. kildedatabase kan være en Oracle-server og måldatabase der data som må lastes kan være SQL Server.

Besøk det offisielle nettstedet her: AnyDbTest

# 17) 99 prosent ETL-testing

'99 Prosent ETL Testing 'sikrer dataintegritet og produksjonsavstemming for ethvert databasesystem. Det vedlikeholder ETL-kartleggingsarket og validerer kilden og måldatabasekartleggingen av rader og kolonner.

Det vedlikeholder også DB-skjemaet for kilden og måldatabasen. Den støtter testing av produksjonsvalidering, datafullstendighet og datatransformasjonstesting.

Poeng å huske

Mens du utfører ETL-testing, må testere teste flere faktorer i tankene.

Noen av dem er oppført nedenfor:

• • Bruk passende forretningstransformasjonslogikk.
  • Utfør backend datadrevne tester.
  • Opprett og utfør absolutte testsaker, testplaner og testseler.
  • Sørg for nøyaktighet i datatransformasjon, skalerbarhet og ytelse.
  • Forsikre deg om at E

• TL-applikasjonen rapporterer ugyldige verdier.
• Enhetstester bør opprettes som målrettede standarder.

Konklusjon

ETL-testing er ikke bare en testers plikt, men involverer også utviklere, forretningsanalytikere, databaseadministratorer (DBA) og til og med brukerne. ETL-testprosessen ble viktig da det kreves å ta strategiske beslutninger med jevne mellomrom.

Foreslått lesing = >> Beste ETL-automatiseringsverktøy

ETL Testing blir ansett som Enterprise Testing da det krever god kunnskap om SDLC, SQL-spørsmål, ETL-prosedyrer, etc.

Gi oss beskjed hvis vi har gått glipp av noe verktøy på listen ovenfor, og foreslå også de du bruker til ETL-testing i din daglige rutine.

Anbefalt lesing

• Beste verktøy for testing av programvare 2021 (QA Test Automation Tools)
• ETL Testing Data Warehouse Testing Tutorial (En komplett guide)
• ETL Testing Intervju Spørsmål og svar
• 40+ beste databasetestingsverktøy - populære datatestløsninger
• Databasetesting med JMeter
• ETL vs DB Testing - En nærmere titt på ETL Testing Need, Planning og ETL Tools
• De 4 trinnene til Business Intelligence (BI) -testing: Hvordan teste forretningsdata
• Volumtestopplæring: Eksempler og volumtestverktøy