Top 10 ETL-testværktøjer i 2021

top 10 etl testing tools 2021

Liste og sammenligning af de bedste ETL-testværktøjer i 2021:

Næsten alle it-virksomheder i dag er meget afhængige af datastrøm, da en stor mængde information stilles til rådighed for adgang, og man kan få alt, hvad der kræves.

Og det er her konceptet med ETL og ETL-test kommer ind i billedet. Dybest set forkortes ETL som ekstraktion, transformation og indlæsning. I øjeblikket udføres ETL-test ved hjælp af SQL-scripting eller ved hjælp af regneark, som kan være en tidskrævende og fejlbehæftet tilgang.

I denne artikel vil vi have detaljerede diskussioner om flere begreber, nemlig. ETL, ETL-proces, ETL-test og forskellige tilgange, der bruges til det sammen med de mest populære ETL-testværktøjer.

Læs også=> ETL-testtip

Hvad du lærer:

• Hvad er ETL-test?
  • ETL testproces
  • Typer af ETL-test
  • Sådan oprettes testsager i ETL-test
• Mest populære ETL testværktøjer
  • # 1) RightData
  • # 2) Xplenty
  • # 3) iCEDQ
  • # 4) Validering af informatica-data
  • # 5) QuerySurge
  • # 6) Datagaps ETL Validator
  • # 7) QualiDI
  • # 8) Talend Open Studio til dataintegration
  • # 9) Codoid's ETL Testing Services
  • # 10) Datacentrisk test
  • # 11) SSISTester
  • # 12) TestBench
  • Punkter at huske
• Konklusion
  • Anbefalet læsning

Hvad er ETL-test?

# 1) Som tidligere nævnt står ETL for ekstraktion, transformation og indlæsning betragtes som de tre primære databasefunktioner.

• Udvinding: Læsning af data fra databasen.
• Transformation: Konvertering af de udpakkede data til den krævede formular til at gemme i en anden database.
• Indlæser: Skrivning af data i måldatabasen.

#to) ETL bruges til at overføre eller migrere dataene fra en database til en anden til at forberede datamarts eller datalager.

Følgende diagram uddyber ETL-processen på en præcis måde:

ETL testproces

ETL-testprocessen ligner andre testprocesser og inkluderer nogle faser.

De er:

• Identificering af forretningskrav
• Testplanlægning
• Design af testcases og testdata
• Testudførelse og fejlrapportering
• Sammenfatning af rapporter
• Test lukning

Typer af ETL-test

ETL-test kan klassificeres i følgende kategorier i henhold til den testproces, der er fulgt.

# 1) Test af produktionsvalidering:

Det kaldes også som tabelbalancering eller produktafstemning. Det udføres på data før eller under flytning til produktionssystemet i den rigtige rækkefølge.

# 2) Kilde til målprøvning:

Denne type ETL-test udføres for at validere dataværdierne efter datatransformation.

# 3) Applikationsopgradering:

Det bruges til at kontrollere, om dataene ekstraheres fra en ældre applikation eller ny applikation eller lager.

# 4) Datatransformationstest:

Der kræves flere SQL-forespørgsler for hver række for at verificere datatransformationsstandarder.

# 5) Test af fuldstændighed af data:

Denne type test udføres for at kontrollere, om de forventede data indlæses på den relevante destination i henhold til de foruddefinerede standarder.

Jeg vil også gerne sammenligne ETL-test med databasetestning, men lad os inden det kigge på typerne af ETL-test med hensyn til databasetest.

Nedenfor er typerne af ETL-test med hensyn til databasetest:

1) Begrænsningstest:

Testere skal teste, om dataene kortlægges nøjagtigt fra kilde til destination, mens de kontrollerer, at testere skal fokusere på nogle nøglekontroller (begrænsninger).

De er:

• IKKE NULL
• ENESTÅENDE
• Primærnøgle
• Fremmed nøgle
• Kontrollere
• NUL
• Standard

2) Test af duplikatkontrol:

Kilde- og måltabeller indeholder en enorm mængde data med ofte gentagne værdier. I sådanne tilfælde følger testere nogle databaseforespørgsler for at finde sådan duplikering.

3) Navigationstest:

Navigationsproblemer med GUI for en applikation. Brugeren finder en applikationsvenlig, når han får let og relevant navigation gennem hele systemet. Testeren skal fokusere på at undgå irrelevant navigation fra brugerens synspunkt.

4) Initialiseringstest:

Initialiseringstest udføres for at kontrollere kombinationen af ​​hardware- og softwarekrav sammen med den platform, den er installeret på.

5) Test af attributkontrol:

Denne test udføres for at verificere, om alle attributterne for både kilde- og målsystemet er de samme

Fra ovenstående liste kan man overveje, at ETL-test svarer til databasetestning, men faktum er, at ETL-testning vedrører datavarehustestning og ikke databasetestning.

Der er flere andre fakta, som ETL-test adskiller sig fra databasetest.

Lad os se hurtigt på, hvad de er:

liste over virksomheder, der bruger cloud computing

• Det primære mål af Database Testing er at kontrollere, om dataene følger reglerne og standarderne i datamodellen, på den anden side kontrollerer ETL Testing, om dataene flyttes eller kortlægges som forventet.
• Databasetest fokuserer på vedligeholdelse af en primært nøgle-fremmed nøgleforhold mens ETL-test bekræfter for datatransformation i henhold til kravet eller forventningen og er den samme ved kilde- og målsystemet.
• Databasetest genkender manglende data mens ETL-test bestemmer duplikatdata.
  
• Databasetest bruges til dataintegration og ETL-test for rapportering om forretningsinformation
• Dette er nogle store forskelle, der gør ETL-test forskellig fra databasetest.

Nedenfor er tabellen, der viser listen over ETL Bugs:

Sådan oprettes testsager i ETL-test

Det primære mål med ETL-test er at sikre, om de ekstraherede og transformerede data indlæses nøjagtigt fra kilden til destinationssystemet. ETL-test inkluderer to dokumenter, de er:

# 1) ETL-kortlægningsark: Dette dokument indeholder oplysninger om kilde- og destinationstabellerne og deres referencer. Kortark giver hjælp til at oprette store SQL-forespørgsler, mens du udfører ETL-test.

# 2) Databaseskema til tabel Kilde og destination: Det skal holdes opdateret i kortlægningsarket med databaseskema for at udføre datavalidering.

Mest populære ETL testværktøjer

Ligesom automatiseringstest kan ETL-test også automatiseres. Automatiseret ETL-test reducerer tidsforbruget under testprocessen og hjælper med at opretholde nøjagtigheden.

Få ETL-testautomationsværktøjer bruges til at udføre ETL-test mere effektivt og hurtigt.

Nedenfor er listen over de bedste ETL-testværktøjer:

1. RightData
2. Xplenty
3. iCEDQ
4. Informatica-datavalidering
5. QuerySurge
6. Datagaps ETL Validator
7. QualiDI
8. Talend Open Studio til dataintegration
9. Codoid's ETL Testing Services
10. Datacentrisk test
11. SSISTester
12. TestBench
13. GTL QAceGen
14. Direkte automatiseret testtjeneste
15. DbFit
16. AnyDbTest
17. 99 procent ETL-test

# 1) RightData

RightData er et selvbetjenings ETL / Data Integrations testværktøj designet til at hjælpe forretnings- og teknologiteams med automatisering af datakvalitetssikring og datakvalitetsstyringsprocesser.

RightDatas intuitive grænseflade giver brugerne mulighed for at validere og afstemme data mellem datasæt uanset forskellene i datamodellen eller datakildetypen. Det er designet til at arbejde effektivt for dataplatforme med høj kompleksitet og store mængder.

Nøglefunktioner:

• Kraftfuldt universelt forespørgselsstudie, hvor brugere kan udføre forespørgsler på enhver datakilde (RDBMS, SAP, Files, Bigdata, Dashboards, Reports, Rest API'er osv.), Udforske metadata, analysere data, opdage data ved dataprofilering, forberede ved at udføre transformationer og rensnings- og øjebliksbillede af data for at hjælpe med dataafstemning, forretningsregel og validering af transformationer.
• Ved hjælp af RightData kan brugere udføre sammenligning fra felt til felt-data uanset forskellene i datamodellen, strukturen mellem kilde og mål.
• Den leveres med et forudleveret sæt valideringsregler sammen med en brugerdefineret forretningsregelbygger.
• RightData har bulk-sammenligningskapacitet til at lette den tekniske dataafstemning på tværs af projektlandskabet (f.eks. Sammenligne produktionsmiljødata med UAT osv.)
• Robuste alarmerings- og underretningsfunktioner startende fra e-mails gennem automatisk oprettelse af defekte / hændelsesstyringsværktøjer efter eget valg.
• RightData's datakvalitetsmålinger og dashboard til datakvalitetsdimension giver dataplatformejere et indblik i deres dataplatforms sundhed med uddybningsfunktioner i scenarierne og nøjagtige poster og felter, der forårsager valideringsfejl.
• RightData kan bruges til test af analyse / BI-værktøjer som Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex osv.
• RightDatas tovejsintegration med CICD-værktøjer (Jenkins, Jira, BitBucket osv.) Hjælper dine datateams rejse med DevOps-aktivering gennem DataOps.

# 2) Xplenty

Xplenty er dataintegration, ETL og ELT-platform. Denne skybaserede platform vil strømline databehandling. Det giver en intuitiv grafisk grænseflade til implementering af en ETL-, ELT- eller en replikationsløsning. Med Xplenty kan du udføre out-of-the-box datatransformationer.

Nøglefunktioner:

kvalitetssikring analytiker interview spørgsmål og svar

• Xplentys arbejdsflowmotor hjælper dig med at orkestrere og planlægge datarørledninger.
• Du vil være i stand til at implementere komplekse dataforberedelsesfunktioner ved hjælp af et rigt udtrykssprog.
• Det har funktionaliteterne til at planlægge job, overvåge jobforløb, status samt eksempler på dataoutput og sikre korrekthed og gyldighed.
• Xplentys platform giver dig mulighed for at integrere data fra mere end 100 datalagre og SaaS-applikationer.
• Xplenty tilbyder både low-code eller no-code optioner.

# 3)iCEDQ

iCEDQ aktiverer Left Shift Approach, som er centralt for DataOps. Vi anbefaler, at du starter tidligt i ikke-produktionsfasen for at teste data og løbende overvåge produktionsdataene.

iCEDQs reglerbaserede tilgang giver brugerne mulighed for at automatisere ETL-test, Cloud Data Migration Testing, Big Data Testing og Product Data Monitoring.

Nøglefunktioner :

• En hukommelsesmotor, der kan evaluere milliarder af poster i skala.
• Gør det muligt for brugere at foretage transformationstest, duplikatdatatest, skema-test, Type II-dimensionstest og meget mere.
• Fortsæt groovy scripting til dataforberedelse, udrensning, udløsende API'er, shell-scripts eller enhver ekstern proces.
• Importer brugerdefinerede Java-biblioteker, eller opret testfunktioner, der kan genbruges.
• Implementér DataOps ved at integrere med ethvert værktøj til planlægning, orkestrering, GIT eller DevOps.
• Skub resultater til Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta eller ethvert virksomhedsprodukt.
• Single Sign-On, avanceret rollebaseret adgangskontrol og krypteringsfunktioner.
• Brug det indbyggede Dashboard-modul eller virksomhedsrapporteringsværktøjer som Tableau, Power BI og Qlik til at generere rapporter for mere indsigt.
• Implementere hvor som helst. On-Prem eller i AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud eller andre platforme.

Besøg det officielle sted her : iCEDQ

# 4) Validering af informatica-data

Informatica Data Validation er et GUI-baseret ETL-testværktøj, der bruges til at udtrække, (transformere og indlæse (ETL). Testen inkluderer en sammenligning af tabeller før og efter datamigrering.

Denne type test sikrer dataintegritet, dvs. datamængden indlæses korrekt og er i det forventede format i destinationssystemet.

Nøglefunktioner:

• Informatica Validation-værktøj er et omfattende ETL-testværktøj, der ikke kræver nogen programmeringsevne.
• Det giver automatisering under ETL-test, som sikrer, om dataene leveres korrekt og er i det forventede format til destinationssystemet.
• Det hjælper med at fuldføre datavalidering og afstemning i test- og produktionsmiljøet.
• Det reducerer risikoen for at indføre fejl under transformation og undgår, at dårlige data omdannes til destinationssystemet.
• Informatica-datavalidering er nyttig i udviklings-, test- og produktionsmiljø, hvor det er nødvendigt at validere dataintegriteten, inden du går ind i produktionssystemet.
• 50 til 90% af omkostningerne og indsatsen kan spares ved hjælp af Informatica Data Validation-værktøjet.
• Informatica Data Validation giver en komplet løsning til datavalidering sammen med dataintegritet.
• Reducerer programmeringsindsats og forretningsrisici på grund af en intuitiv brugergrænseflade og indbyggede operatører.
• Identificerer og forhindrer datakvalitetsproblemer og giver større forretningsproduktivitet.
• Tillader 64% gratis prøveversion og 36% betalt service, der reducerer den tid og de omkostninger, der kræves til datavalidering.

Besøg det officielle sted her : Informatica-datavalidering

# 5) QuerySurge

QuerySurge-værktøjet er specielt bygget til test af Big Data og Data warehouse. Det sikrer, at de data, der ekstraheres og indlæses fra kildesystemet til destinationssystemet, er korrekte og er som det forventede format. Eventuelle problemer eller forskelle identificeres meget hurtigt af QuerySurge.

Nøglefunktioner :

• QuerySurge er et automatiseret værktøj til Big Data Testing og ETL Testing.
• Det forbedrer datakvaliteten og fremskynder testcyklusser.
• Det validerer data ved hjælp af Query Wizard.
• Det sparer tid og omkostninger ved at automatisere manuel indsats og planlægge tests i et bestemt tidspunkt.
• QuerySurge understøtter ETL-test på tværs af forskellige platforme som IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
• Det hjælper med at oprette testscenarier og testdragt sammen med konfigurerbare rapporter uden specifik viden om SQL.
• Det genererer e-mail-rapporter gennem en automatiseret proces.
• Genanvendeligt forespørgselsuddrag til generering af genanvendelig kode.
• Det giver et samlet billede af datasundhed.
• QuerySurge kan integreres med HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
• Verificerer, konverterer og opgraderer data gennem ETL-processen.
• Det er et kommercielt værktøj, der forbinder kilde- og måldata og understøtter også testscenarier i realtid.

Besøg det officielle sted her : QuerySurge

# 6) Datagaps ETL Validator

ETL Validator-værktøj er designet til ETL-test og Big Data-test. Det er en løsning til dataintegrationsprojekter. Testningen af ​​et sådant dataintegrationsprojekt inkluderer forskellige datatyper, enorm volumen og forskellige kildeplatforme.

ETL Validator hjælper med at overvinde sådanne udfordringer ved hjælp af automatisering, hvilket yderligere hjælper med at reducere omkostningerne og minimere indsatsen.

• ETL Validator har en indbygget ETL-motor, der sammenligner millioner af poster fra forskellige databaser eller flade filer.
• ETL Validator er datatestværktøj specielt designet til automatiseret datalagertest.
• Visual Test Case Builder med træk og slip-kapacitet.
• ETL Validator har funktioner i Query Builder, der skriver testsagerne uden manuelt at skrive nogen forespørgsler.
• Sammenlign samlede data såsom antal, sum, særskilt antal osv.
• Forenkler sammenligningen af ​​databaseskema på tværs af forskellige miljøer, der inkluderer datatype, indeks, længde osv.
• ETL Validator understøtter forskellige platforme såsom Hadoop, XML, flade filer osv.
• Det understøtter e-mail-underretning, webrapportering osv.
• Det kan integreres med HP ALM, hvilket resulterer i deling af testresultater på tværs af forskellige platforme.
• ETL Validator bruges til at kontrollere datagyldighed, datanøjagtighed og også til at udføre metadata-test.
• Kontrollerer henvisningsintegritet, dataintegritet, datafuldstændighed og datatransformation.
• Det er et kommercielt værktøj med 30 dages prøveversion og kræver nul tilpasset programmering og forbedrer forretningsproduktiviteten.

Besøg det officielle sted her : Datagaps ETL Validator

# 7) QualiDI

QualiDi er en automatiseret testplatform, der tilbyder end-to-end-test og ETL-test. Det automatiserer ETL-test og forbedrer effektiviteten af ​​ETL-test. Det reducerer også testcyklussen og forbedrer datakvaliteten.

QualiDI identificerer meget dårlige data og ikke-kompatible data meget let. QualiDI reducerer regressionscyklus og datavalidering.

Nøglefunktioner :

• QualiDI opretter automatiserede testsager, og det understøtter også automatiseret datasammenligning.
• Det tilbyder datasporbarhed og testsporbarhed.
• Det har et centralt lager til krav, testcases og testresultater.
• Det kan integreres med HPQC, Hadoop osv.
• QualiDI identificerer en defekt i den tidlige fase, hvilket igen reducerer omkostningerne.
• Det understøtter e-mail-underretninger.
• Det understøtter den kontinuerlige integrationsproces.
• Det understøtter Agile udvikling og hurtig levering af sprints.
• QualiDI administrerer komplekse BI-testcyklusser, eliminerer menneskelige fejl og vedligeholdt datakvalitet.

Besøg det officielle websted: QualiDi

# 8) Talend Open Studio til dataintegration

Talend Open Studio til dataintegration er et open source-værktøj, der gør ETL-test nemmere. Det inkluderer alle ETL-testfunktioner og yderligere kontinuerlig leveringsmekanisme. Ved hjælp af Talend Data Integration-værktøjet kan en bruger køre ETL-job på fjernserverne også med en række operativsystemer.

ETL-test sikrer, at data transformeres fra kildesystemet til målet uden datatab og derved overholdes transformationsregler.

Nøglefunktioner :

• Talend Data Integration understøtter enhver form for relationsdatabase, flade filer osv.
• Integreret GUI, der forenkler design og udvikling af ETL-processer.
• Talend Data Integration har indbyggede dataforbindelser med mere end 900 komponenter.
• Det registrerer hurtigt forretningsmæssig tvetydighed og inkonsekvens i transformationsregler.
• Det understøtter ekstern jobudførelse.
• Identificerer fejl på et tidligt tidspunkt for at reducere omkostningerne.
• Det giver kvantitative og kvalitative målinger baseret på ETL's bedste praksis.
• Det er muligt at skifte kontekst mellem
• ETL-udvikling, ETL-test og ETL-produktionsmiljø.
• Sporing af dataflow i realtid sammen med detaljerede udførelsesstatistikker.

Besøg den officielle side her: Talend ETL-test

# 9) Codoid's ETL Testing Services

Codoids ETL- og datalager-testtjeneste inkluderer datamigrering og datavalidering fra kilden til målsystemet. ETL-test sikrer, at der ikke er nogen datafejl, ingen dårlige data eller datatab, mens data indlæses fra kilden til målsystemet.

Det identificerer hurtigt eventuelle datafejl eller andre generelle fejl, der opstod under ETL-processen.

Nøglefunktioner :

• Codoids ETL-testtjeneste sikrer datakvalitet i datalageret og validering af datafuldstændighed fra kilden til målsystemet.
• ETL-test og datavalidering sikrer, at forretningsinformation transformeret fra kilde til målsystem er nøjagtig og pålidelig.
• Den automatiserede testproces udfører datavalidering under og efter datamigrering og forhindrer datakorruption.
• Datavalidering inkluderer optælling, aggregater og stikprøvekontrol mellem målet og de faktiske data.
• Den automatiserede testproces verificerer, om datatype, datalængde, indekser nøjagtigt omdannes og indlæses i målsystemet.
• Test af datakvalitet forhindrer datafejl, dårlige data eller syntaksproblemer.

Besøg den officielle side her: Codoid's ETL-test

# 10) Datacentrisk test

Datacentrisk testværktøj udfører robust datavalidering for at undgå eventuelle fejl som datatab eller datainkonsistens under datatransformation. Det sammenligner data mellem systemer og sikrer, at de data, der indlæses i målsystemet, passer nøjagtigt til kildesystemet med hensyn til datamængde, datatype, format osv.

Nøglefunktioner :

• Data-centreret test er bygget til at udføre ETL-test og datalagertest.
• Datacentrisk test er den største og ældste testpraksis.
• Det tilbyder ETL-test, datamigrering og afstemning.
• Det understøtter forskellige relationsdatabaser, flade filer osv.
• Effektiv datavalidering med 100% datadækning.
• Data-centreret test understøtter også omfattende rapportering.
• Den automatiserede proces med datavalidering genererer SQL-forespørgsler, som resulterer i reduktion af omkostninger og indsats.
• Det giver en sammenligning mellem heterogene databaser som Oracle & SQL Server og sikrer, at dataene i begge systemer er i det korrekte format.

# 11) SSISTester

SSISTester er en ramme, der hjælper med enheden og integrationstest af SSIS-pakker. Det hjælper også med at skabe ETL-processer i et testdrevet miljø, som derved hjælper med at identificere fejl i udviklingsprocessen.

Der er et antal pakker oprettet under implementering af ETL-processer, og disse skal testes under enhedstest. En integrationstest er også en 'Live test'.

Nøglefunktioner :

• Enhedstesten opretter og verificerer test, og når udførelsen er afsluttet, udfører den et oprydningsjob.
• Integrationstest bekræfter, at alle pakker er tilfredse efter udførelsen af ​​enhedstesten.
• Test oprettes på en enkel måde, da brugeren opretter det i Visual Studio.
• Fejlfinding i realtid af en test er mulig ved hjælp af SSISTester.
• Overvågning af testudførelse med brugervenlig GUI.
• Testresultater eksporteres i HTML-format.
• Det fjerner eksterne afhængigheder ved hjælp af falske kilde- og destinationsadresser.
• Til oprettelse af tests understøtter den ethvert .NET-sprog.

Besøg den officielle side her: SSISTester

# 12) TestBench

TestBench er et databasestyrings- og verifikationsværktøj. Det er en unik løsning, der løser alle spørgsmål relateret til databasen. Brugerstyret tilbageførsel af data forbedrer testproduktivitet og nøjagtighed.

Det hjælper også med at reducere nedetid på miljøet. TestBench rapporterer alle indsatte, opdaterede og slettede transaktioner, der udføres i et testmiljø og registrerer status for dataene før og efter transaktionen.

Nøglefunktioner :

• Det opretholder altid datahemmeligheden for at beskytte data.
• Det har et gendannelsespunkt for en applikation, når en bruger ønsker at vende tilbage til et bestemt punkt.
• Det forbedrer beslutningstagningskendskab.
• Det tilpasser datasæt for at forbedre testeffektiviteten.
• Det hjælper med maksimal testdækning og hjælper med at reducere tid og penge.
• Databeskyttelsesreglen sikrer, at de levende data ikke er tilgængelige i testmiljøet.
• Resultaterne sammenlignes med forskellige databaser. Resultaterne inkluderer forskelle i tabeller og operation udført på tabeller.
• TestBench analyserer forholdet mellem tabellerne og opretholder den referentielle integritet mellem tabellerne.

Besøg den officielle side her: TestBench

Noget mere til listen:

# 13) GTL QAceGen

QAceGen er specielt designet til at generere komplekse testdata, automatisere ETL-regressionssættet og validere applikationernes forretningslogik. QAceGen genererer testdata baseret på forretningsreglen, der er defineret i ETL-specifikationen. Det opretter hvert scenarie, der inkluderer datagenerering og datavalideringserklæring.

Besøg den officielle side her: QAceGen

# 14) Direkte automatiseret testtjeneste

Zuzena er en automatiseret testtjeneste udviklet til datalagertest. Det bruges til at udføre store projekter som datalagring, business intelligence, og det administrerer data og udfører integration og regressionstest suite.

Det styrer automatisk ETL-udførelse og resultatevaluering. Det har en bred vifte af målinger, der overvåger QA-mål og teampræstationer.

Besøg det officielle websted: Korrekt automatiseret test

# 15) DbFit

hvordan man kører en jar-fil med java

DbFit er et open source testværktøj, der frigives under GPL-licens. Det skriver enhedstest og integrationstest for enhver databasekode. Disse tests er nemme at vedligeholde og kan udføres direkte fra browseren.

Disse tests er skrevet ved hjælp af tabeller og udføres ved hjælp af kommandolinjen eller Java IDE. Det understøtter vigtige databaser som Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL osv.

Besøg den officielle side her: DbFit

# 16) AnyDbTest

AnyDbTest er et automatiseret enhedstestværktøj specielt designet til DBA eller databaseudvikler. AnyDbTest skriver testsager med XML og tillader brug af et excel-regneark som kilde til testsagen. Standard påstande understøttes såsom SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps osv.

Det understøtter forskellige typer databaser som MySQL, Oracle, SQL Server osv. Test kan omfatte mere end en database, dvs. kildedatabase kan være en Oracle-server, og måldatabase, hvor data skal indlæses, kan være SQL Server.

Besøg den officielle side her: AnyDbTest

# 17) 99 procent ETL-test

'99 Procentdel ETL-test 'sikrer dataintegritet og produktionsafstemning for ethvert databasesystem. Det vedligeholder ETL-kortlægningsarket og validerer kilde- og måldatabasekortlægningen af ​​rækker og kolonner.

Det vedligeholder også DB-skemaet for kilde- og måldatabasen. Det understøtter test af produktionsvalidering, datafuldstændighed og datatransformationstest.

Punkter at huske

Under udførelsen af ​​ETL-test skal testere holde øje med flere faktorer.

Nogle af dem er anført nedenfor:

• • Anvend passende forretningstransformationslogik.
  • Udfør backend datadrevne tests.
  • Opret og udfør absolutte testtilfælde, testplaner og testudstyr.
  • Sørg for nøjagtighed af datatransformation, skalerbarhed og ydeevne.
  • Sørg for, at E

• TL-applikationen rapporterer ugyldige værdier.
• Enhedstest bør oprettes som målrettede standarder.

Konklusion

ETL-test er ikke kun en testers pligt, men det involverer også udviklere, forretningsanalytikere, databaseadministratorer (DBA) og endda brugerne. ETL-testprocessen blev afgørende, da det er nødvendigt at træffe strategiske beslutninger med regelmæssige tidsintervaller.

Foreslået læsning = >> Bedste ETL-automatiseringsværktøjer

ETL Testing betragtes som Enterprise Testing, da det kræver et godt kendskab til SDLC, SQL-forespørgsler, ETL-procedurer osv.

Fortæl os, hvis vi har gået glip af noget værktøj på ovenstående liste, og også foreslå dem, du bruger til ETL-test i din daglige rutine.

Anbefalet læsning

• Bedste softwaretestværktøjer 2021 (QA Test Automation Tools)
• ETL Testing Tutorial Data Warehouse Testing Tutorial (En komplet guide)
• ETL Testing Interview Spørgsmål og svar
• 40+ bedste databasetestværktøjer - populære datatestløsninger
• Databasetestning med JMeter
• ETL vs. DB-test - Et nærmere kig på ETL-testbehov, planlægning og ETL-værktøjer
• De 4 trin til Business Intelligence (BI) -test: Sådan testes forretningsdata
• Volume Testing Tutorial: Eksempler og Volume Testing Tools