10 najlepszych narzędzi testowych ETL w 2021 r

top 10 etl testing tools 2021

Lista i porównanie najlepszych narzędzi testowych ETL w 2021 roku:

Prawie wszystkie dzisiejsze firmy informatyczne są w dużym stopniu zależne od przepływu danych, ponieważ udostępniane są duże ilości informacji, dzięki czemu można uzyskać wszystko, co jest potrzebne.

I tu pojawia się koncepcja ETL i ETL Testing. Zasadniczo ETL jest skracany jako ekstrakcja, transformacja i ładowanie. Obecnie testy ETL są wykonywane przy użyciu skryptów SQL lub arkuszy kalkulacyjnych, co może być podejściem czasochłonnym i podatnym na błędy.

W tym artykule omówimy szczegółowo kilka pojęć. ETL, ETL Process, ETL testowanie i różne podejścia do tego stosowane wraz z najpopularniejszymi narzędziami testującymi ETL.

Przeczytaj także=> Wskazówki dotyczące testowania ETL

Czego się nauczysz:

• Co to jest testowanie ETL?
  • Proces testowania ETL
  • Rodzaje testów ETL
  • Jak tworzyć przypadki testowe w testowaniu ETL
• Najpopularniejsze narzędzia do testowania ETL
  • 1) RightData
  • # 2) Xplenty
  • # 3) iCEDQ
  • 4) Walidacja danych Informatica
  • # 5) QuerySurge
  • # 6) Datagaps ETL Validator
  • # 7) QualiDI
  • # 8) Talend Open Studio do integracji danych
  • # 9) Usługi testowania ETL firmy Codoid
  • # 10) Testowanie skoncentrowane na danych
  • # 11) SSISTester
  • # 12) TestBench
  • Punkty do zapamiętania
• Wniosek
  • rekomendowane lektury

Co to jest testowanie ETL?

# 1) Jak wspomniano wcześniej, ETL oznacza wyodrębnianie, transformację i ładowanie jako trzy główne funkcje bazy danych.

• Ekstrakcja: Odczytywanie danych z bazy danych.
• Transformacja: Konwersja wyodrębnionych danych do postaci wymaganej do przechowywania w innej bazie danych.
• Ładowanie: Zapisywanie danych do docelowej bazy danych.

#dwa) ETL służy do przesyłania lub migracji danych z jednej bazy danych do drugiej w celu przygotowania baz danych lub hurtowni danych.

Poniższy diagram szczegółowo przedstawia proces ETL:

Proces testowania ETL

Proces testowania ETL jest podobny do innych procesów testowania i obejmuje pewne etapy.

Oni są:

• Identyfikacja wymagań biznesowych
• Planowanie testów
• Projektowanie przypadków testowych i danych testowych
• Wykonywanie testów i zgłaszanie błędów
• Raporty podsumowujące
• Zamknięcie testu

Rodzaje testów ETL

Testowanie ETL można podzielić na następujące kategorie, w zależności od zastosowanego procesu testowania.

# 1) Testowanie walidacyjne produkcji:

Nazywa się to również równoważeniem tabel lub uzgadnianiem produktów. Odbywa się to na danych przed lub podczas ich przeniesienia do systemu produkcyjnego w odpowiedniej kolejności.

# 2) Źródło do testów docelowych:

Ten typ testów ETL jest wykonywany w celu sprawdzenia wartości danych po transformacji danych.

# 3) Aktualizacja aplikacji:

Służy do sprawdzania, czy dane zostały wyodrębnione ze starszej aplikacji lub nowej aplikacji lub repozytorium.

# 4) Testowanie transformacji danych:

Wymagane jest uruchomienie wielu zapytań SQL dla każdego wiersza w celu zweryfikowania standardów transformacji danych.

# 5) Testowanie kompletności danych:

Ten typ testów jest wykonywany w celu sprawdzenia, czy oczekiwane dane są ładowane w odpowiednim miejscu docelowym, zgodnie z predefiniowanymi standardami.

Chciałbym również porównać testowanie ETL z testowaniem baz danych, ale wcześniej przyjrzyjmy się typom testowania ETL w odniesieniu do testowania baz danych.

Poniżej podano typy testów ETL w odniesieniu do testowania baz danych:

1) Testowanie ograniczeń:

Testerzy powinni sprawdzić, czy dane są dokładnie odwzorowane od źródła do miejsca docelowego, sprawdzając, czy testerzy muszą skupić się na kilku kluczowych kontrolach (ograniczeniach).

Oni są:

• NIE JEST ZEREM
• WYJĄTKOWY
• Klucz podstawowy
• Klucz obcy
• Czek
• ZERO
• Domyślna

2) Podwójne testy sprawdzające:

Tabele źródłowe i docelowe zawierają ogromną ilość danych z często powtarzanymi wartościami, w takim przypadku testerzy śledzą niektóre zapytania bazy danych, aby znaleźć takie powielenie.

3) Testowanie nawigacji:

Nawigacja dotyczy GUI aplikacji. Użytkownik uważa aplikację za przyjazną, gdy ma łatwą i odpowiednią nawigację w całym systemie. Tester musi skupić się na unikaniu nawigacji nieistotnej z punktu widzenia użytkownika.

4) Testowanie inicjalizacyjne:

Test inicjalizacyjny jest wykonywany w celu sprawdzenia kombinacji wymagań sprzętowych i programowych oraz platformy, na której jest on zainstalowany.

5) Testowanie sprawdzania atrybutów:

To testowanie jest wykonywane w celu sprawdzenia, czy wszystkie atrybuty systemu źródłowego i docelowego są takie same

Z powyższej listy można uznać, że testowanie ETL jest dość podobne do testowania bazy danych, ale faktem jest, że testowanie ETL dotyczy testowania hurtowni danych, a nie testowania bazy danych.

Istnieje kilka innych faktów, dzięki którym testowanie ETL różni się od testowania baz danych.

Rzućmy okiem na to, czym one są:

oprogramowanie do kopiowania DVD na komputer

• Plik główny cel Testowania baz danych ma na celu sprawdzenie, czy dane są zgodne z regułami i standardami modelu danych, z drugiej strony ETL Testing sprawdza, czy dane są przenoszone lub mapowane zgodnie z oczekiwaniami.
• Testowanie bazy danych skupia się na utrzymaniu relacja klucz podstawowy-klucz obcy podczas gdy ETL Testing sprawdza transformacja danych zgodnie z wymaganiami lub oczekiwaniami i jest taki sam w systemie źródłowym i docelowym.
• Testowanie bazy danych rozpoznaje brakujące dane podczas gdy ETL Testing określa zduplikowane dane.
  
• Testowanie bazy danych jest używane do integracja danych i ETL Testing for raportowanie Business Intelligence
• Oto kilka głównych różnic, które odróżniają testowanie ETL od testowania bazy danych.

Poniżej znajduje się tabela przedstawiająca listę błędów ETL:

Jak tworzyć przypadki testowe w testowaniu ETL

Podstawowym celem testowania ETL jest zapewnienie, czy wyodrębnione i przekształcone dane są dokładnie ładowane ze źródła do systemu docelowego. Testy ETL obejmują dwa dokumenty, są to:

1) Arkusze mapowania ETL: Ten dokument zawiera informacje o tabelach źródłowych i docelowych oraz ich odniesieniach. Arkusz mapowania zapewnia pomoc w tworzeniu dużych zapytań SQL podczas wykonywania testów ETL.

# 2) Schemat bazy danych dla tabeli źródłowej i docelowej: Należy go aktualizować w arkuszu mapowania ze schematem bazy danych, aby przeprowadzić walidację danych.

Najpopularniejsze narzędzia do testowania ETL

Podobnie jak testowanie automatyczne, testowanie ETL można również zautomatyzować. Zautomatyzowane testowanie ETL zmniejsza czasochłonność procesu testowania i pomaga zachować dokładność.

Niewiele narzędzi do automatyzacji testów ETL jest używanych do wydajniejszego i szybszego wykonywania testów ETL.

Poniżej znajduje się lista najlepszych narzędzi testowych ETL:

1. RightData
2. Xplenty
3. iCEDQ
4. Walidacja danych Informatica
5. QuerySurge
6. Datagaps ETL Validator
7. QualiDI
8. Talend Open Studio do integracji danych
9. Usługi testowania ETL firmy Codoid
10. Testowanie zorientowane na dane
11. SSISTester
12. TestBench
13. GTL QAceGen
14. Usługa automatycznego testowania bezpośredniego
15. DbFit
16. AnyDbTest
17. 99 procentowe testy ETL

1) RightData

RightData to samoobsługowe narzędzie testowe ETL / Data Integrations zaprojektowane, aby pomóc zespołom biznesowym i technologicznym w automatyzacji procesów zapewniania jakości danych i kontroli jakości danych.

Intuicyjny interfejs RightData umożliwia użytkownikom sprawdzanie poprawności i uzgadnianie danych między zbiorami danych niezależnie od różnic w modelu danych lub typie źródła danych. Jest przeznaczony do wydajnej pracy na platformach danych o dużej złożoności i ogromnych ilościach.

Kluczowe cechy:

• Potężne, uniwersalne studio zapytań, w którym użytkownicy mogą wykonywać zapytania na dowolnym źródle danych (RDBMS, SAP, Files, Bigdata, Dashboards, Reports, Rest API itp.), Eksplorować metadane, analizować dane, odkrywać dane poprzez profilowanie danych, przygotowywać się poprzez wykonywanie transformacji i czyszczenie i migawki danych, aby pomóc w uzgadnianiu danych, sprawdzaniu reguł biznesowych i transformacji.
• Korzystając z RightData, użytkownicy mogą przeprowadzać porównania danych między polami niezależnie od różnic w modelu danych, strukturze między źródłem a celem.
• Zawiera wstępnie dostarczony zestaw reguł walidacji wraz z konstruktorem niestandardowych reguł biznesowych.
• RightData ma możliwości masowego porównywania, aby ułatwić uzgadnianie danych technicznych w środowisku projektu (np. Porównywanie danych środowiska produkcyjnego z UAT itp.)
• Solidne możliwości alarmowania i powiadamiania, począwszy od wiadomości e-mail po automatyczne tworzenie wybranych narzędzi do zarządzania defektami / incydentami.
• Metryki jakości danych RightData i pulpit nawigacyjny wymiarów jakości danych umożliwiają właścicielom platform danych wgląd w stan ich platformy danych dzięki możliwości przechodzenia do szczegółów scenariuszy oraz dokładnych rekordów i pól powodujących błędy weryfikacji.
• RightData może służyć do testowania narzędzi analitycznych / BI, takich jak Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex itp.
• Dwukierunkowa integracja RightData z narzędziami CICD (Jenkins, Jira, BitBucket itp.) Pomaga zespołom zajmującym się przetwarzaniem danych w rozwoju DevOps poprzez DataOps.

# 2) Xplenty

Xplenty to platforma integracji danych, ETL i ELT. Ta oparta na chmurze platforma usprawni przetwarzanie danych. Zapewnia intuicyjny interfejs graficzny do implementacji rozwiązania ETL, ELT lub replikacji. Dzięki Xplenty będziesz w stanie wykonywać natychmiastowe transformacje danych.

Kluczowe cechy:

protokół i port systemu bezpiecznego transferu plików

• Silnik przepływu pracy Xplenty pomoże Ci zorganizować i zaplanować potoki danych.
• Będziesz mógł implementować złożone funkcje przygotowania danych przy użyciu bogatego języka wyrażeń.
• Posiada funkcje planowania zadań, monitorowania postępów prac, ich statusu oraz przykładowych danych wyjściowych, a także zapewnia poprawność i aktualność.
• Platforma Xplenty umożliwia integrację danych z ponad 100 magazynów danych i aplikacji SaaS.
• Xplenty oferuje opcje z niskim kodem lub bez kodu.

# 3)iCEDQ

iCEDQ włącza podejście z przesunięciem w lewo, które jest kluczowe dla DataOps. Zalecamy rozpoczęcie wczesnej fazy nieprodukcyjnej, aby przetestować dane i stale monitorować dane produkcyjne.

Oparte na regułach podejście iCEDQ umożliwia użytkownikom automatyzację testów ETL, testów migracji danych do chmury, testowania dużych zbiorów danych i monitorowania danych produktów.

Kluczowe cechy :

• Silnik działający w pamięci, który może oceniać miliardy rekordów na dużą skalę.
• Umożliwia użytkownikom testowanie transformacji, testowanie zduplikowanych danych, testowanie schematów, testowanie wymiarów typu II i wiele więcej.
• Zaawansowane zaawansowane skrypty do przygotowywania danych, czyszczenia, wyzwalania interfejsów API, skryptów powłoki lub dowolnego procesu zewnętrznego.
• Importuj niestandardowe biblioteki Java lub twórz funkcje testowe wielokrotnego użytku.
• Wdrażaj DataOps, integrując się z dowolnym narzędziem planowania, orkiestracji, GIT lub DevOps.
• Przekaż wyniki do Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta lub dowolnego produktu korporacyjnego.
• Logowanie jednokrotne, zaawansowana kontrola dostępu oparta na rolach i funkcje szyfrowania.
• Użyj wbudowanego modułu Dashboard lub narzędzi do raportowania dla przedsiębiorstw, takich jak Tableau, Power BI i Qlik, do generowania raportów w celu uzyskania dokładniejszych informacji.
• Wdrażaj w dowolnym miejscu. On-Prem lub na platformach AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud lub na innych platformach.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj : iCEDQ

4) Walidacja danych Informatica

Informatica Data Validation to oparte na graficznym interfejsie użytkownika narzędzie ETL do testowania, które służy do wyodrębniania, (przekształcania i ładowania (ETL)). Testy obejmują porównanie tabel przed i po migracji danych.

Ten rodzaj testów zapewnia integralność danych, tj. Ilość danych jest poprawnie ładowana i ma oczekiwany format do systemu docelowego.

Kluczowe cechy:

• Informatica Validation to kompleksowe narzędzie do testowania ETL, które nie wymaga żadnych umiejętności programistycznych.
• Zapewnia automatyzację podczas testowania ETL, co zapewnia prawidłowe dostarczenie danych i ich oczekiwany format do systemu docelowego.
• Pomaga w przeprowadzaniu walidacji i uzgadniania danych w środowisku testowym i produkcyjnym.
• Zmniejsza ryzyko wprowadzenia błędów podczas transformacji i zapobiega transformacji złych danych do systemu docelowego.
• Informatica Data Validation jest przydatna w środowisku programistycznym, testowym i produkcyjnym, gdzie konieczne jest sprawdzenie integralności danych przed przejściem do systemu produkcyjnego.
• Od 50 do 90% kosztów i wysiłku można zaoszczędzić dzięki narzędziu Informatica Data Validation.
• Informatica Data Validation zapewnia kompletne rozwiązanie do walidacji danych wraz z integralnością danych.
• Zmniejsza nakłady programistyczne i ryzyko biznesowe dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownika i wbudowanym operatorom.
• Identyfikuje i zapobiega problemom z jakością danych oraz zapewnia większą produktywność biznesową.
• Umożliwia 64% darmowy okres próbny i 36% płatną usługę, co skraca czas i zmniejsza koszty wymagane do weryfikacji danych.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj : Walidacja danych Informatica

# 5) QuerySurge

Narzędzie QuerySurge zostało stworzone specjalnie do testowania Big Data i hurtowni danych. Zapewnia, że ​​dane wyodrębnione i załadowane z systemu źródłowego do systemu docelowego są poprawne i zgodne z oczekiwanym formatem. Wszelkie problemy lub różnice są bardzo szybko identyfikowane przez QuerySurge.

Kluczowe cechy :

• QuerySurge to zautomatyzowane narzędzie do testowania Big Data i ETL.
• Poprawia jakość danych i przyspiesza cykle testowe.
• Sprawdza dane za pomocą Kreatora zapytań.
• Oszczędza czas i koszty, automatyzując ręczne działania i planując testy na określony czas.
• QuerySurge obsługuje testy ETL na różnych platformach, takich jak IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
• Pomaga budować scenariusze testowe i kombinezony testowe wraz z konfigurowalnymi raportami bez znajomości języka SQL.
• Generuje raporty e-mail w ramach zautomatyzowanego procesu.
• Fragment zapytania wielokrotnego użytku do generowania kodu wielokrotnego użytku.
• Zapewnia wspólny wgląd w stan danych.
• QuerySurge można zintegrować z HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
• Weryfikuje, konwertuje i aktualizuje dane w procesie ETL.
• Jest to komercyjne narzędzie, które łączy dane źródłowe i docelowe, a także obsługuje postęp scenariuszy testowych w czasie rzeczywistym.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj : QuerySurge

# 6) Datagaps ETL Validator

Narzędzie ETL Validator jest przeznaczone do testowania ETL i testowania Big Data. Jest to rozwiązanie dla projektów integracji danych. Testowanie takiego projektu integracji danych obejmuje różne typy danych, ogromny wolumen i różne platformy źródłowe.

ETL Validator pomaga przezwyciężyć takie wyzwania przy użyciu automatyzacji, co dodatkowo pomaga obniżyć koszty i zminimalizować wysiłki.

• ETL Validator ma wbudowany silnik ETL, który porównuje miliony rekordów z różnych baz danych lub plików płaskich.
• ETL Validator to narzędzie do testowania danych zaprojektowane specjalnie do automatycznego testowania hurtowni danych.
• Visual Test Case Builder z możliwością przeciągania i upuszczania.
• ETL Validator ma funkcje Query Builder, który pisze przypadki testowe bez ręcznego wpisywania jakichkolwiek zapytań.
• Porównaj dane zbiorcze, takie jak liczba, suma, odrębna liczba itp.
• Upraszcza porównywanie schematu bazy danych w różnych środowiskach, w tym typ danych, indeks, długość itp.
• ETL Validator obsługuje różne platformy, takie jak Hadoop, XML, płaskie pliki itp.
• Obsługuje powiadomienia e-mail, raporty internetowe itp.
• Można go zintegrować z HP ALM, co skutkuje udostępnianiem wyników testów na różnych platformach.
• Walidator ETL służy do sprawdzania poprawności danych, dokładności danych, a także do przeprowadzania testów metadanych.
• Sprawdza integralność referencyjną, integralność danych, kompletność danych i transformację danych.
• Jest to narzędzie komercyjne z 30-dniową wersją próbną, które nie wymaga niestandardowego programowania i zwiększa produktywność firmy.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj : Datagaps ETL Validator

# 7) QualiDI

QualiDi to zautomatyzowana platforma testowa, która oferuje testy typu end-to-end i ETL. Automatyzuje testowanie ETL i poprawia skuteczność testowania ETL. Skraca również cykl testowania i poprawia jakość danych.

QualiDI bardzo łatwo identyfikuje złe i niezgodne dane. QualiDI skraca cykl regresji i walidację danych.

Kluczowe cechy :

• QualiDI tworzy zautomatyzowane przypadki testowe, a także zapewnia obsługę automatycznego porównywania danych.
• Oferuje identyfikowalność danych i identyfikowalność przypadków testowych.
• Posiada scentralizowane repozytorium wymagań, przypadków testowych i wyników testów.
• Może być zintegrowany z HPQC, Hadoop itp.
• QualiDI identyfikuje usterkę na wczesnym etapie, co z kolei zmniejsza koszty.
• Obsługuje powiadomienia e-mail.
• Wspiera proces ciągłej integracji.
• Wspiera rozwój Agile i szybkie dostarczanie sprintów.
• QualiDI zarządza złożonymi cyklami testów BI, eliminuje błędy ludzkie i utrzymuje jakość danych.

Odwiedź oficjalną stronę: QualiDi

# 8) Talend Open Studio do integracji danych

Talend Open Studio for Data Integration to narzędzie typu open source, które ułatwia testowanie ETL. Obejmuje wszystkie funkcje testowania ETL i dodatkowy mechanizm ciągłego dostarczania. Za pomocą narzędzia Talend Data Integration użytkownik może uruchamiać zadania ETL na zdalnych serwerach, które również z różnymi systemami operacyjnymi.

Testowanie ETL zapewnia, że ​​dane są transformowane z systemu źródłowego do docelowego bez utraty danych, a tym samym zgodnie z regułami transformacji.

Kluczowe cechy :

• Talend Data Integration obsługuje wszelkiego rodzaju relacyjne bazy danych, pliki płaskie itp.
• Zintegrowany graficzny interfejs użytkownika, który upraszcza projektowanie i tworzenie procesów ETL.
• Talend Data Integration ma wbudowane złącza danych z ponad 900 komponentami.
• Szybko wykrywa niejasności biznesowe i niespójności w regułach transformacji.
• Obsługuje zdalne wykonywanie zadań.
• Identyfikuje usterki na wczesnym etapie, aby zmniejszyć koszty.
• Zapewnia ilościowe i jakościowe wskaźniki oparte na najlepszych praktykach ETL.
• Przełączanie kontekstu jest możliwe między
• Programowanie ETL, testowanie ETL i środowisko produkcyjne ETL.
• Śledzenie przepływu danych w czasie rzeczywistym wraz ze szczegółowymi statystykami wykonania.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj: Testowanie ETL Talend

# 9) Usługi testowania ETL firmy Codoid

Usługa testowania ETL i hurtowni danych firmy Codoid obejmuje migrację i walidację danych ze źródła do systemu docelowego. Testowanie ETL zapewnia, że ​​podczas ładowania danych ze źródła do systemu docelowego nie wystąpią żadne błędy danych, złe dane ani utrata danych.

Szybko identyfikuje wszelkie błędy danych lub inne ogólne błędy, które wystąpiły podczas procesu ETL.

Kluczowe cechy :

• Usługa ETL Testing firmy Codoid zapewnia jakość danych w hurtowni danych i weryfikację kompletności danych od źródła do systemu docelowego.
• Testowanie ETL i walidacja danych zapewniają, że informacje biznesowe przekształcone z systemu źródłowego do systemu docelowego są dokładne i wiarygodne.
• Zautomatyzowany proces testowania przeprowadza walidację danych podczas migracji danych i po ich zakończeniu oraz zapobiega jakimkolwiek uszkodzeniom danych.
• Walidacja danych obejmuje liczenie, agregacje i wyrywkowe kontrole między danymi docelowymi a rzeczywistymi.
• Zautomatyzowany proces testowania weryfikuje, czy typ danych, długość danych, indeksy są dokładnie przekształcane i ładowane do systemu docelowego.
• Testowanie jakości danych zapobiega błędom danych, złym danym lub problemom ze składnią.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj: Testy ETL firmy Codoid

# 10) Testowanie skoncentrowane na danych

Narzędzie do testowania zorientowane na dane przeprowadza solidną weryfikację danych, aby uniknąć wszelkich usterek, takich jak utrata danych lub niespójność danych podczas transformacji danych. Porównuje dane między systemami i zapewnia, że ​​dane ładowane do systemu docelowego są dokładnie zgodne z systemem źródłowym pod względem ilości danych, typu danych, formatu itp.

Kluczowe cechy :

• Testowanie skoncentrowane na danych jest przeznaczone do przeprowadzania testów ETL i testowania hurtowni danych.
• Testowanie skoncentrowane na danych to największa i najstarsza praktyka testowania.
• Oferuje testowanie ETL, migrację danych i uzgadnianie.
• Obsługuje różne relacyjne bazy danych, pliki płaskie itp.
• Wydajna walidacja danych ze 100% pokryciem danych.
• Testowanie zorientowane na dane obsługuje również kompleksowe raportowanie.
• Zautomatyzowany proces walidacji danych generuje zapytania SQL, które skutkują redukcją kosztów i wysiłku.
• Umożliwia porównanie heterogenicznych baz danych, takich jak Oracle i SQL Server, i zapewnia, że ​​dane w obu systemach mają prawidłowy format.

# 11) SSISTester

SSISTester to framework, który pomaga w testowaniu jednostkowym i integracyjnym pakietów SSIS. Pomaga również w tworzeniu procesów ETL w środowisku testowym, co pomaga w identyfikacji błędów w procesie rozwoju.

Istnieje wiele pakietów tworzonych podczas wdrażania procesów ETL, które należy przetestować podczas testów jednostkowych. Test integracji jest również „testem na żywo”.

Kluczowe cechy :

• Test jednostkowy tworzy i weryfikuje testy, a po zakończeniu wykonywania wykonuje zadanie czyszczenia.
• Test integracji sprawdza, czy wszystkie pakiety są spełnione po wykonaniu testu jednostkowego.
• Testy są tworzone w prosty sposób, ponieważ użytkownik tworzy je w programie Visual Studio.
• Debugowanie testu w czasie rzeczywistym jest możliwe przy użyciu narzędzia SSISTester.
• Monitorowanie wykonywania testów za pomocą przyjaznego dla użytkownika interfejsu GUI.
• Wyniki testów są eksportowane w formacie HTML.
• Usuwa zewnętrzne zależności, używając fałszywych adresów źródłowych i docelowych.
• Do tworzenia testów obsługuje dowolny język .NET.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj: SSISTester

# 12) TestBench

TestBench to narzędzie do zarządzania i weryfikacji bazy danych. Jest to unikalne rozwiązanie, które rozwiązuje wszystkie problemy związane z bazą danych. Przywracanie danych zarządzanych przez użytkownika poprawia produktywność i dokładność testowania.

Pomaga również skrócić przestoje środowiska. TestBench raportuje wszystkie wstawione, zaktualizowane i usunięte transakcje, które są wykonywane w środowisku testowym i przechwytuje stan danych przed i po transakcji.

Kluczowe cechy :

• Zawsze zachowuje poufność danych, aby chronić dane.
• Zawiera punkt przywracania aplikacji, gdy użytkownik chce wrócić do określonego punktu.
• Poprawia wiedzę dotyczącą podejmowania decyzji.
• Dostosowuje zestawy danych, aby poprawić wydajność testów.
• Pomaga w maksymalnym pokryciu testu i pomaga zredukować czas i pieniądze.
• Reguła prywatności danych zapewnia, że ​​dane na żywo nie są dostępne w środowisku testowym.
• Wyniki są porównywane z różnymi bazami danych. Wyniki obejmują różnice w tabelach i operacjach wykonywanych na tabelach.
• TestBench analizuje relacje między tabelami i utrzymuje więzy integralności między tabelami.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj: TestBench

Jeszcze trochę do listy:

# 13) GTL QAceGen

QAceGen jest specjalnie zaprojektowany do generowania złożonych danych testowych, automatyzacji zestawu regresji ETL i sprawdzania logiki biznesowej aplikacji. QAceGen generuje dane testowe w oparciu o regułę biznesową zdefiniowaną w specyfikacji ETL. Tworzy każdy scenariusz, który obejmuje generowanie danych i oświadczenie o ich walidacji.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj: QAceGen

# 14) Usługa automatycznego testowania bezpośredniego

Zuzena to zautomatyzowana usługa testowa opracowana do testowania hurtowni danych. Służy do wykonywania dużych projektów, takich jak hurtownie danych, inteligencja biznesowa, a także zarządza danymi i wykonuje zestaw testów integracyjnych i regresyjnych.

Automatycznie zarządza wykonywaniem ETL i oceną wyników. Posiada szeroki zakres wskaźników, które monitorują cele kontroli jakości i wydajność zespołu.

Odwiedź oficjalną stronę: Prawidłowe testy automatyczne

# 15) DbFit

jakie są dwie powszechne techniki początkowego wywoływania wymagań?

DbFit to narzędzie testowe typu open source, które jest udostępniane na licencji GPL. Pisze testy jednostkowe i integracyjne dla dowolnego kodu bazy danych. Te testy są łatwe w utrzymaniu i można je wykonać bezpośrednio z przeglądarki.

Testy te są pisane przy użyciu tabel i wykonywane za pomocą wiersza poleceń lub środowiska Java IDE. Obsługuje główne bazy danych, takie jak Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL itp.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj: DbFit

# 16) AnyDbTest

AnyDbTest to zautomatyzowane narzędzie do testów jednostkowych zaprojektowane specjalnie dla DBA lub programistów baz danych. AnyDbTest pisze przypadki testowe w formacie XML i umożliwia wykorzystanie arkusza kalkulacyjnego programu Excel jako źródła przypadku testowego. Obsługiwane są standardowe asercje, takie jak SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps itp.

Obsługuje różne typy baz danych, takie jak MySQL, Oracle, SQL Server itp. Testowanie może obejmować więcej niż jedną bazę danych, tj. Źródłową bazą danych może być serwer Oracle, a docelową bazą danych, do której należy załadować dane, może być SQL Server.

Odwiedź oficjalną stronę tutaj: AnyDbTest

# 17) 99 procentowe testy ETL

„99 Percentage ETL Testing” zapewnia integralność danych i uzgodnienie produkcji dla dowolnego systemu baz danych. Utrzymuje arkusz mapowania ETL i weryfikuje mapowanie źródłowej i docelowej bazy danych wierszy i kolumn.

Utrzymuje również schemat bazy danych źródłowej i docelowej bazy danych. Obsługuje testy walidacyjne produkcji, kompletność danych i testowanie transformacji danych.

Punkty do zapamiętania

Przeprowadzając testy ETL, testerzy powinni mieć na uwadze kilka czynników.

Niektóre z nich są wymienione poniżej:

• • Zastosuj odpowiednią logikę transformacji biznesowej.
  • Wykonuj testy wewnętrzne oparte na danych.
  • Twórz i wykonuj bezwzględne przypadki testowe, plany testów i wiązki testowe.
  • Zapewnij dokładność transformacji danych, skalowalność i wydajność.
  • Upewnij się, że E.

• Aplikacja TL zgłasza nieprawidłowe wartości.
• Testy jednostkowe należy tworzyć jako standardy docelowe.

Wniosek

Testowanie ETL to nie tylko obowiązek testera, ale obejmuje również programistów, analityków biznesowych, administratorów baz danych (DBA), a nawet użytkowników. Proces testowania ETL stał się niezbędny, ponieważ konieczne jest podejmowanie strategicznych decyzji w regularnych odstępach czasu.

Sugerowana lektura = >> Najlepsze narzędzia automatyzacji ETL

Testowanie ETL jest uważane za testowanie korporacyjne, ponieważ wymaga dobrej znajomości SDLC, zapytań SQL, procedur ETL itp.

Daj nam znać, jeśli przegapiliśmy jakiekolwiek narzędzie z powyższej listy, a także zasugeruj te, których używasz do testowania ETL w swojej codziennej rutynie.

rekomendowane lektury

• Najlepsze narzędzia do testowania oprogramowania 2021 (Narzędzia do automatyzacji testów QA)
• Samouczek testowania hurtowni danych ETL (kompletny przewodnik)
• ETL Pytania i odpowiedzi podczas rozmowy kwalifikacyjnej testującej
• Ponad 40 najlepszych narzędzi do testowania baz danych - popularne rozwiązania do testowania danych
• Testowanie bazy danych za pomocą narzędzia JMeter
• Testowanie ETL vs. testowanie DB - Bliższe spojrzenie na potrzebę testowania ETL, planowanie i narzędzia ETL
• 4 kroki do testowania Business Intelligence (BI): jak testować dane biznesowe
• Samouczek dotyczący testowania objętościowego: przykłady i narzędzia do testowania objętościowego