top 10 etl testing tools 2021
Liste et comparaison des meilleurs outils de test ETL en 2021:
Aujourd'hui, presque toutes les entreprises informatiques dépendent fortement du flux de données, car une grande quantité d'informations est mise à disposition et on peut obtenir tout ce qui est nécessaire.
Et c'est là qu'intervient le concept des tests ETL et ETL. Fondamentalement, ETL est abrégé en Extraction, Transformation et Chargement. Actuellement, les tests ETL sont effectués à l'aide de scripts SQL ou de feuilles de calcul, ce qui peut être une approche longue et source d'erreurs.
Dans cet article, nous aurons des discussions détaillées sur plusieurs concepts à savoir. ETL, processus ETL, tests ETL et différentes approches utilisées pour cela, ainsi que les outils de test ETL les plus populaires.
Lire aussi=> Conseils de test ETL
Ce que vous apprendrez:
- Qu'est-ce que le test ETL?
- Outils de test ETL les plus populaires
- # 1) RightData
- # 2) Xplenty
- # 3) iCEDQ
- # 4) Validation des données Informatica
- # 5) QuerySurge
- # 6) Validateur ETL Datagaps
- # 7) QualiDI
- # 8) Talend Open Studio pour l'intégration de données
- # 9) Services de test ETL de Codoid
- # 10) Test centré sur les données
- # 11) SSISTester
- # 12) Banc d'essai
- Points à retenir
- Conclusion
Qu'est-ce que le test ETL?
#1) Comme mentionné précédemment, ETL signifie Extraction, Transformation et Chargement est considéré comme les trois principales fonctions de base de données.
- Extraction: Lecture des données de la base de données.
- Transformation: Conversion des données extraites dans la forme requise pour les stocker dans une autre base de données.
- Chargement: Écriture des données dans la base de données cible.
#deux) ETL est utilisé pour transférer ou migrer les données d'une base de données à une autre, pour préparer des data marts ou des data warehouse.
Le schéma suivant élabore le processus ETL de manière précise:
Processus de test ETL
Le processus de test ETL est similaire à d'autres processus de test et comprend certaines étapes.
Elles sont:
- Identifier les besoins commerciaux
- Planification des tests
- Conception de cas de test et de données de test
- Exécution des tests et rapport de bogues
- Rapports récapitulatifs
- Clôture du test
Types de tests ETL
Les tests ETL peuvent être classés dans les catégories suivantes en fonction du processus de test qui a été suivi.
# 1) Test de validation de la production:
Il est également appelé équilibrage de table ou réconciliation de produit. Elle est effectuée sur les données avant ou pendant leur transfert dans le système de production dans le bon ordre.
# 2) Test de la source à la cible:
Ce type de test ETL est effectué pour valider les valeurs des données après la transformation des données.
# 3) Mise à niveau de l'application:
Il est utilisé pour vérifier si les données sont extraites d'une ancienne application ou d'une nouvelle application ou d'un nouveau référentiel.
# 4) Test de transformation des données:
Plusieurs requêtes SQL doivent être exécutées pour chaque ligne afin de vérifier les normes de transformation des données.
# 5) Test d'exhaustivité des données:
Ce type de test est effectué pour vérifier si les données attendues sont chargées à la destination appropriée selon les normes prédéfinies.
J'aimerais également comparer les tests ETL avec les tests de bases de données, mais avant cela, examinons les types de tests ETL en ce qui concerne les tests de bases de données.
Vous trouverez ci-dessous les types de tests ETL en ce qui concerne les tests de bases de données:
1) Test de contrainte:
Les testeurs doivent tester si les données sont mappées avec précision de la source à la destination tout en les vérifiant, les testeurs doivent se concentrer sur certaines vérifications clés (contraintes).
Elles sont:
- PAS NULL
- UNIQUE
- Clé primaire
- Clé étrangère
- Vérifier
- NUL
- Défaut
2) Test de contrôle en double:
Les tables source et cible contiennent une énorme quantité de données avec des valeurs fréquemment répétées, dans ce cas, les testeurs suivent certaines requêtes de base de données pour trouver une telle duplication.
3) Test de navigation:
La navigation concerne l'interface graphique d'une application. L'utilisateur trouve une application conviviale lorsqu'il obtient une navigation simple et pertinente dans tout le système. Le testeur doit s’efforcer d’éviter une navigation non pertinente du point de vue de l’utilisateur.
4) Test d'initialisation:
Les tests d'initialisation sont effectués pour vérifier la combinaison des exigences matérielles et logicielles avec la plate-forme sur laquelle il est installé.
5) Test de vérification des attributs:
Ce test est effectué pour vérifier si tous les attributs du système source et cible sont identiques
D'après la liste ci-dessus, on peut considérer que les tests ETL sont assez similaires aux tests de bases de données, mais le fait est que les tests ETL concernent les tests d'entrepôt de données et non les tests de bases de données.
Il existe plusieurs autres faits en raison desquels le test ETL diffère du test de base de données.
Jetons un coup d'œil à ce qu'ils sont:
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- Le objectif principal du test de base de données consiste à vérifier si les données suivent les règles et les normes du modèle de données, par contre, le test ETL vérifie si les données sont déplacées ou mappées comme prévu.
- Database Testing se concentre sur le maintien d'un relation clé primaire-clé étrangère tandis que le test ETL vérifie transformation de données selon l'exigence ou l'attente et est la même au système source et cible.
- Database Testing reconnaît données manquantes alors que les tests ETL déterminent dupliquer les données.
- Le test de base de données est utilisé pour intégration de données et tests ETL pour reporting de Business Intelligence d'entreprise
- Voici quelques différences majeures qui différencient les tests ETL des tests de bases de données.
Le tableau ci-dessous présente la liste des bogues ETL:
Type de bogue | Description |
---|---|
Bogues de calcul | Sortie finale erronée en raison d'une erreur mathématique |
Bogues d'entrée / sortie | Accepte les valeurs non valides et rejette les valeurs valides |
Bogues H / W | L'appareil ne répond pas en raison de problèmes matériels |
Bogues de l'interface utilisateur | Lié à l'interface graphique d'une application |
Bogues de condition de charge | Refuse plusieurs utilisateurs |
Comment créer des cas de test dans les tests ETL
L'objectif principal des tests ETL est de s'assurer que les données extraites et transformées sont chargées avec précision de la source au système de destination. Les tests ETL comprennent deux documents, ce sont:
# 1) Feuilles de cartographie ETL: Ce document contient des informations sur les tables source et destination et leurs références. La feuille de mappage permet de créer de grandes requêtes SQL tout en effectuant des tests ETL.
# 2) Schéma de base de données pour la table source et destination: Il doit être mis à jour dans la feuille de mappage avec le schéma de base de données pour effectuer la validation des données.
= >> Nous contacter pour suggérer une liste ici.Outils de test ETL les plus populaires
Tout comme les tests d'automatisation, les tests ETL peuvent également être automatisés. Les tests ETL automatisés réduisent la consommation de temps pendant le processus de test et aident à maintenir la précision.
Peu d'outils d'automatisation des tests ETL sont utilisés pour effectuer des tests ETL plus efficacement et plus rapidement.
Vous trouverez ci-dessous la liste des meilleurs outils de test ETL:
- RightData
- Xplenty
- iCEDQ
- Validation des données Informatica
- QuerySurge
- Validateur ETL Datagaps
- QualiDI
- Talend Open Studio pour l'intégration de données
- Services de test ETL de Codoid
- Test centré sur les données
- SSISTester
- Banc d'essai
- GTL QAceGen
- Service de test automatisé direct
- DbFit
- AnyDbTest
- Test ETL à 99%
# 1) RightData
RightData est un outil de test ETL / Data Integrations en libre-service conçu pour aider les équipes commerciales et technologiques à automatiser les processus d'assurance qualité des données et de contrôle qualité des données.
L'interface intuitive de RightData permet aux utilisateurs de valider et de rapprocher les données entre les ensembles de données, quelles que soient les différences dans le modèle de données ou le type de source de données. Il est conçu pour fonctionner efficacement pour les plates-formes de données avec une complexité élevée et des volumes énormes.
Principales caractéristiques:
- Studio de requête universel puissant où les utilisateurs peuvent effectuer des requêtes sur n'importe quelle source de données (SGBDR, SAP, fichiers, Bigdata, tableaux de bord, rapports, API Rest, etc.), explorer les métadonnées, analyser les données, découvrir les données par profilage de données, se préparer en effectuant des transformations et nettoyage et instantané des données pour faciliter la réconciliation des données, la règle métier et la validation des transformations.
- À l'aide de RightData, les utilisateurs peuvent effectuer une comparaison de données champ à champ indépendamment des différences dans le modèle de données, la structure entre la source et la cible.
- Il est livré avec un ensemble prédéfini de règles de validation ainsi qu'un générateur de règles métier personnalisé.
- RightData dispose de capacités de comparaison en vrac pour faciliter la réconciliation des données techniques à travers le paysage du projet (par exemple, comparer les données de l'environnement de production avec UAT, etc.)
- Capacités d'alerte et de notification robustes à partir des e-mails via la création automatique d'outils de gestion des défauts / incidents de votre choix.
- Les métriques de qualité des données de RightData et le tableau de bord des dimensions de la qualité des données permettent aux propriétaires de plates-formes de données d'avoir un aperçu de la santé de leur plate-forme de données avec des capacités d'exploration en profondeur dans les scénarios et les enregistrements et champs exacts à l'origine des échecs de validation.
- RightData peut être utilisé pour tester des outils d'analyse / BI tels que Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex, etc.
- L'intégration bidirectionnelle de RightData avec les outils CICD (Jenkins, Jira, BitBucket, etc.) aide vos équipes de données à passer à l'activation de DevOps via DataOps.
# 2) Xplenty
Xplenty est la plate-forme d'intégration de données, ETL et ELT. Cette plateforme cloud rationalisera le traitement des données. Il fournit une interface graphique intuitive pour implémenter une solution ETL, ELT ou de réplication. Avec Xplenty, vous pourrez effectuer des transformations de données prêtes à l'emploi.
Principales caractéristiques:
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- Le moteur de workflow de Xplenty vous aidera à orchestrer et à planifier des pipelines de données.
- Vous serez en mesure d'implémenter des fonctions de préparation de données complexes en utilisant un langage d'expression riche.
- Il a les fonctionnalités pour planifier les travaux, surveiller la progression des travaux, leur statut ainsi que des échantillons de sorties de données, et garantir l'exactitude et la validité.
- La plate-forme Xplenty vous permettra d’intégrer les données de plus de 100 magasins de données et applications SaaS.
- Xplenty propose à la fois des options low-code ou sans code.
# 3)iCEDQ
iCEDQ permet l'approche de décalage à gauche, qui est au cœur de DataOps. Nous vous recommandons de commencer tôt dans la phase de non-production pour tester les données et surveiller en permanence les données de production.
L'approche basée sur des règles d'iCEDQ permet aux utilisateurs d'automatiser les tests ETL, les tests de migration de données cloud, les tests Big Data et la surveillance des données produits.
Principales caractéristiques :
- Un moteur en mémoire qui peut évaluer des milliards d'enregistrements à grande échelle.
- Permet aux utilisateurs d'effectuer des tests de transformation, des tests de données en double, des tests de schéma, des tests de dimension de type II et bien plus encore.
- Développez des scripts groovy pour la préparation des données, le nettoyage, le déclenchement des API, des scripts shell ou tout autre processus externe.
- Importez des bibliothèques Java personnalisées ou créez des fonctions de test réutilisables.
- Implémentez DataOps en s'intégrant à n'importe quel outil de planification, d'orchestration, GIT ou DevOps.
- Envoyez les résultats vers Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta ou tout autre produit d'entreprise.
- Authentification unique, contrôle d'accès avancé basé sur les rôles et fonctionnalités de chiffrement.
- Utilisez le module de tableau de bord intégré ou des outils de création de rapports d'entreprise tels que Tableau, Power BI et Qlik pour générer des rapports pour plus d'informations.
- Déployez n'importe où. Sur site ou dans AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud ou d'autres plates-formes.
Visitez le site officiel ici : iCEDQ
# 4) Validation des données Informatica
Informatica Data Validation est un outil de test ETL basé sur une interface graphique qui est utilisé pour extraire, [transformer et charger (ETL). Le test comprend une comparaison des tables avant et après la migration des données.
Ce type de test garantit l'intégrité des données, c'est-à-dire que le volume de données est correctement chargé et est dans le format attendu dans le système de destination.
Principales caractéristiques:
- L'outil de validation Informatica est un outil de test ETL complet qui ne nécessite aucune compétence en programmation.
- Il fournit une automatisation pendant les tests ETL qui garantit que les données sont livrées correctement et sont dans le format attendu dans le système de destination.
- Il permet de terminer la validation et la réconciliation des données dans l'environnement de test et de production.
- Cela réduit le risque d'introduire des erreurs lors de la transformation et évite que de mauvaises données ne soient transformées dans le système de destination.
- La validation des données Informatica est utile dans les environnements de développement, de test et de production où il est nécessaire de valider l'intégrité des données avant de passer au système de production.
- 50 à 90% des coûts et des efforts peuvent être économisés à l'aide de l'outil de validation des données Informatica.
- Informatica Data Validation fournit une solution complète pour la validation des données ainsi que l'intégrité des données.
- Réduit les efforts de programmation et les risques commerciaux grâce à une interface utilisateur intuitive et des opérateurs intégrés.
- Identifie et prévient les problèmes de qualité des données et améliore la productivité de l'entreprise.
- Permet un essai gratuit de 64% et un service payant à 36% qui réduit le temps et les coûts nécessaires à la validation des données.
Visitez le site officiel ici : Validation des données Informatica
# 5) QuerySurge
L'outil QuerySurge est spécialement conçu pour tester le Big Data et l'entrepôt de données. Il garantit que les données extraites et chargées du système source vers le système de destination sont correctes et conformes au format attendu. Tous les problèmes ou différences sont identifiés très rapidement par QuerySurge.
Principales caractéristiques :
- QuerySurge est un outil automatisé pour les tests Big Data et les tests ETL.
- Il améliore la qualité des données et accélère les cycles de test.
- Il valide les données à l'aide de l'assistant de requête.
- Cela permet d'économiser du temps et de l'argent en automatisant les efforts manuels et en planifiant les tests pour une durée spécifique.
- QuerySurge prend en charge les tests ETL sur diverses plates-formes telles que IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
- Il aide à créer des scénarios de test et des combinaisons de test ainsi que des rapports configurables sans connaissance spécifique de SQL.
- Il génère des rapports par e-mail via un processus automatisé.
- Extrait de requête réutilisable pour générer du code réutilisable.
- Il fournit une vue collaborative de la santé des données.
- QuerySurge peut être intégré à HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
- Vérifie, convertit et met à niveau les données via le processus ETL.
- C'est un outil commercial qui relie les données source et cible et prend également en charge la progression en temps réel des scénarios de test.
Visitez le site officiel ici : QuerySurge
# 6) Validateur ETL Datagaps
L'outil ETL Validator est conçu pour les tests ETL et les tests Big Data. C'est une solution pour les projets d'intégration de données. Le test d'un tel projet d'intégration de données comprend divers types de données, un volume énorme et diverses plates-formes sources.
ETL Validator aide à surmonter ces défis en utilisant l'automatisation, ce qui contribue en outre à réduire les coûts et à minimiser les efforts.
- ETL Validator dispose d'un moteur ETL intégré qui compare des millions d'enregistrements de diverses bases de données ou fichiers plats.
- ETL Validator est un outil de test de données spécialement conçu pour les tests automatisés d'entrepôt de données.
- Visual Test Case Builder avec capacité de glisser-déposer.
- ETL Validator a des fonctionnalités de Query Builder qui écrit les cas de test sans taper manuellement de requêtes.
- Comparez les données agrégées telles que le nombre, la somme, le nombre distinct, etc.
- Simplifie la comparaison du schéma de base de données dans divers environnements, notamment le type de données, l'index, la longueur, etc.
- ETL Validator prend en charge diverses plates-formes telles que Hadoop, XML, les fichiers plats, etc.
- Il prend en charge la notification par e-mail, les rapports Web, etc.
- Il peut être intégré à HP ALM, ce qui entraîne le partage des résultats des tests sur différentes plates-formes.
- ETL Validator est utilisé pour vérifier la validité des données, l'exactitude des données et également pour effectuer des tests de métadonnées.
- Vérifie l'intégrité référentielle, l'intégrité des données, l'exhaustivité des données et la transformation des données.
- C'est un outil commercial avec 30 jours d'essai et ne nécessite aucune programmation personnalisée et améliore la productivité de l'entreprise.
Visitez le site officiel ici : Validateur ETL Datagaps
# 7) QualiDI
QualiDi est une plate-forme de test automatisée qui propose des tests de bout en bout et des tests ETL. Il automatise les tests ETL et améliore l'efficacité des tests ETL. Cela réduit également le cycle de test et améliore la qualité des données.
QualiDI identifie très facilement les mauvaises données et les données non conformes. QualiDI réduit le cycle de régression et la validation des données.
Principales caractéristiques :
- QualiDI crée des cas de test automatisés et prend également en charge la comparaison automatisée des données.
- Il offre la traçabilité des données et la traçabilité des cas de test.
- Il dispose d'un référentiel centralisé pour les exigences, les cas de test et les résultats des tests.
- Il peut être intégré à HPQC, Hadoop, etc.
- QualiDI identifie un défaut à un stade précoce, ce qui réduit le coût.
- Il prend en charge les notifications par e-mail.
- Il prend en charge le processus d'intégration continue.
- Il prend en charge le développement Agile et la livraison rapide de sprints.
- QualiDI gère des cycles de test BI complexes, élimine les erreurs humaines et maintient la qualité des données.
Visitez le site officiel: QualiDi
# 8) Talend Open Studio pour l'intégration de données
Talend Open Studio for Data Integration est un outil open-source qui facilite les tests ETL. Il comprend toutes les fonctionnalités de test ETL et un mécanisme de livraison continue supplémentaire. Avec l'aide de l'outil Talend Data Integration, un utilisateur peut exécuter les jobs ETL sur les serveurs distants également avec une variété de systèmes d'exploitation.
Les tests ETL garantissent que les données sont transformées du système source vers la cible sans aucune perte de données et respectent ainsi les règles de transformation.
Principales caractéristiques :
- Talend Data Integration prend en charge tout type de base de données relationnelle, fichiers plats, etc.
- Interface graphique intégrée qui simplifie la conception et le développement des processus ETL.
- Talend Data Integration dispose de connecteurs de données intégrés avec plus de 900 composants.
- Il détecte rapidement l'ambiguïté commerciale et les incohérences dans les règles de transformation.
- Il prend en charge l'exécution des travaux à distance.
- Identifie les défauts à un stade précoce pour réduire les coûts.
- Il fournit des mesures quantitatives et qualitatives basées sur les meilleures pratiques ETL.
- La commutation de contexte est possible entre
- Développement ETL, tests ETL et environnement de production ETL.
- Suivi des flux de données en temps réel et statistiques d'exécution détaillées.
Visitez le site officiel ici: Test ETL Talend
# 9) Services de test ETL de Codoid
Le service de test ETL et d’entrepôt de données de Codoid inclut la migration et la validation des données de la source vers le système cible. Les tests ETL garantissent qu'il n'y a pas d'erreur de données, pas de mauvaises données ou de perte de données lors du chargement des données de la source vers le système cible.
Il identifie rapidement toute erreur de données ou toute autre erreur générale survenue au cours du processus ETL.
Principales caractéristiques :
- Le service de test ETL de Codoid garantit la qualité des données dans l’entrepôt de données et la validation de l’exhaustivité des données de la source au système cible.
- Les tests ETL et la validation des données garantissent que les informations commerciales transformées du système source au système cible sont exactes et fiables.
- Le processus de test automatisé effectue la validation des données pendant et après la migration des données et empêche toute corruption des données.
- La validation des données comprend le nombre, les agrégats et les vérifications ponctuelles entre la cible et les données réelles.
- Le processus de test automatisé vérifie si le type de données, la longueur des données et les index sont correctement transformés et chargés dans le système cible.
- Les tests de qualité des données préviennent les erreurs de données, les mauvaises données ou tout problème de syntaxe.
Visitez le site officiel ici: Test ETL de Codoid
# 10) Test centré sur les données
L'outil de test Data-Centric effectue une validation robuste des données pour éviter tout problème tel que la perte de données ou l'incohérence des données lors de la transformation des données. Il compare les données entre les systèmes et garantit que les données chargées dans le système cible correspondent exactement au système source en termes de volume de données, de type de données, de format, etc.
Principales caractéristiques :
- Data-Centric Testing est conçu pour effectuer des tests ETL et des tests d'entrepôt de données.
- Le test centré sur les données est la pratique de test la plus importante et la plus ancienne.
- Il propose des tests ETL, la migration des données et la réconciliation.
- Il prend en charge diverses bases de données relationnelles, fichiers plats, etc.
- Validation efficace des données avec une couverture de données à 100%.
- Les tests centrés sur les données prennent également en charge des rapports complets.
- Le processus automatisé de validation des données génère des requêtes SQL qui se traduisent par une réduction des coûts et des efforts.
- Il offre une comparaison entre des bases de données hétérogènes comme Oracle et SQL Server et garantit que les données des deux systèmes sont au bon format.
# 11) SSISTester
SSISTester est un framework qui facilite les tests unitaires et d'intégration des packages SSIS. Il permet également de créer des processus ETL dans un environnement piloté par les tests, ce qui permet ainsi d'identifier les erreurs dans le processus de développement.
Il existe un certain nombre de packages créés lors de la mise en œuvre des processus ETL et ceux-ci doivent être testés lors des tests unitaires. Un test d'intégration est également un «test en direct».
Principales caractéristiques :
- Le test unitaire crée et vérifie les tests et une fois l'exécution terminée, il effectue un travail de nettoyage.
- Le test d'intégration vérifie que tous les packages sont satisfaits après l'exécution du test unitaire.
- Les tests sont créés de manière simple lorsque l'utilisateur les crée dans Visual Studio.
- Le débogage en temps réel d'un test est possible à l'aide de SSISTester.
- Surveillance de l'exécution des tests avec une interface graphique conviviale.
- Les résultats des tests sont exportés au format HTML.
- Il supprime les dépendances externes en utilisant de fausses adresses source et de destination.
- Pour la création de tests, il prend en charge n'importe quel langage .NET.
Visitez le site officiel ici: SSISTester
# 12) Banc d'essai
TestBench est un outil de gestion et de vérification de base de données. C'est une solution unique qui résout tous les problèmes liés à la base de données. La restauration des données gérée par l'utilisateur améliore la productivité et la précision des tests.
Cela permet également de réduire les temps d'arrêt de l'environnement. TestBench rapporte toutes les transactions insérées, mises à jour et supprimées qui sont effectuées dans un environnement de test et capturent le statut des données avant et après la transaction.
Principales caractéristiques :
- Il maintient toujours la confidentialité des données pour protéger les données.
- Il a un point de restauration pour une application lorsqu'un utilisateur souhaite revenir à un point spécifique.
- Cela améliore la connaissance de la prise de décision.
- Il personnalise les ensembles de données pour améliorer l'efficacité des tests.
- Il contribue à une couverture de test maximale et aide à réduire le temps et l'argent.
- La règle de confidentialité des données garantit que les données en direct ne sont pas disponibles dans l'environnement de test.
- Les résultats sont comparés à diverses bases de données. Les résultats incluent des différences dans les tables et les opérations effectuées sur les tables.
- TestBench analyse la relation entre les tables et maintient l'intégrité référentielle entre les tables.
Visitez le site officiel ici: Banc d'essai
Quelques autres à la liste:
# 13) GTL QAceGen
QAceGen est spécialement conçu pour générer des données de test complexes, automatiser la suite de régression ETL et valider la logique métier des applications. QAceGen génère des données de test basées sur la règle métier définie dans la spécification ETL. Il crée chaque scénario qui inclut la génération de données et la déclaration de validation des données.
Visitez le site officiel ici: QAceGen
# 14) Service de test automatisé direct
Zuzena est un service de test automatisé développé pour les tests d'entrepôt de données. Il est utilisé pour exécuter de grands projets tels que l'entreposage de données, l'intelligence d'affaires et il gère les données et exécute une suite de tests d'intégration et de régression.
Il gère automatiquement l'exécution ETL et l'évaluation des résultats. Il dispose d'un large éventail de mesures qui surveillent les objectifs d'AQ et les performances de l'équipe.
Visitez le site officiel: Test automatisé correct
# 15) DbFit
pouvez-vous retourner un tableau en java
DbFit est un outil de test open source publié sous licence GPL. Il écrit des tests unitaires et d'intégration pour tout code de base de données. Ces tests sont faciles à maintenir et peuvent être exécutés directement à partir du navigateur.
Ces tests sont écrits à l'aide de tables et exécutés à l'aide de la ligne de commande ou de l'IDE Java. Il prend en charge les principales bases de données comme Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL, etc.
Visitez le site officiel ici: DbFit
# 16) AnyDbTest
AnyDbTest est un outil de test unitaire automatisé spécialement conçu pour les DBA ou les développeurs de bases de données. AnyDbTest écrit des cas de test avec XML et permet d'utiliser une feuille de calcul Excel comme source du cas de test. Les assertions standard sont prises en charge telles que SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps, etc.
Il prend en charge divers types de bases de données comme MySQL, Oracle, SQL Server, etc. Les tests peuvent inclure plus d'une base de données, c'est-à-dire que la base de données source peut être un serveur Oracle et la base de données cible dans laquelle les données doivent être chargées peut être SQL Server.
Visitez le site officiel ici: AnyDbTest
# 17) Test ETL à 99%
«99 Percentage ETL Testing» garantit l'intégrité des données et la réconciliation de la production pour tout système de base de données. Il gère la feuille de mappage ETL et valide le mappage des bases de données source et cible des lignes et des colonnes.
Il gère également le schéma de base de données de la base de données source et cible. Il prend en charge les tests de validation de la production, l'exhaustivité des données et les tests de transformation des données.
Points à retenir
Lors de l'exécution des tests ETL, les testeurs doivent garder à l'esprit plusieurs facteurs.
Certains d'entre eux sont énumérés ci-dessous:
-
- Appliquer une logique de transformation métier appropriée.
- Exécutez des tests basés sur les données du backend.
- Créez et exécutez des cas de test absolus, des plans de test et un faisceau de tests.
- Assurer l'exactitude de la transformation des données, l'évolutivité et les performances.
- Assurez-vous que E
- L'application TL signale des valeurs non valides.
- Les tests unitaires doivent être créés en tant que normes ciblées.
Conclusion
Le test ETL n'est pas seulement le devoir d'un testeur, il implique également les développeurs, les analystes commerciaux, les administrateurs de bases de données (DBA) et même les utilisateurs. Le processus de test ETL est devenu vital car il est nécessaire de prendre des décisions stratégiques à intervalles de temps réguliers.
Suggestion de lecture = >> Meilleurs outils d'automatisation ETL
Les tests ETL sont considérés comme des tests d'entreprise car ils nécessitent une bonne connaissance du SDLC, des requêtes SQL, des procédures ETL, etc.
= >> Nous contacter pour suggérer une liste ici. Faites-nous savoir si nous avons manqué un outil de la liste ci-dessus et suggérez également ceux que vous utilisez pour les tests ETL dans votre routine quotidienne.
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