Topp 10 ETL-testverktyg 2021

top 10 etl testing tools 2021

Lista och jämförelse av de bästa ETL-testverktygen 2021:

Nästan alla IT-företag idag är mycket beroende av dataflöde eftersom en stor mängd information görs tillgänglig för åtkomst och man kan få allt som krävs.

Och det är här begreppet ETL och ETL Testing kommer in i bilden. I grund och botten förkortas ETL som extraktion, transformation och laddning. För närvarande utförs ETL-testning med SQL-skript eller med hjälp av kalkylark som kan vara en tidskrävande och felbenägen metod.

I den här artikeln kommer vi att ha detaljerade diskussioner om flera begrepp, nämligen. ETL, ETL-process, ETL-testning och olika metoder som används för det tillsammans med de mest populära ETL-testverktygen.

Läs också=> ETL-testtips

Vad du kommer att lära dig:

• Vad är ETL-testning?
  • ETL-testprocess
  • Typer av ETL-testning
  • Hur man skapar testfall i ETL-testning
• Mest populära ETL-testverktyg
  • # 1) RightData
  • # 2) Xplenty
  • # 3) iCEDQ
  • # 4) Validering av informatica-data
  • # 5) QuerySurge
  • #6) Datagaps ETL Validator
  • # 7) QualiDI
  • # 8) Talend Open Studio för dataintegration
  • # 9) Codoid's ETL Testing Services
  • # 10) Datacentrisk testning
  • # 11) SSISTester
  • # 12) TestBench
  • Poäng att komma ihåg
• Slutsats
  • Rekommenderad läsning

Vad är ETL-testning?

# 1) Som tidigare nämnts står ETL för Extraction, Transformation, and Loading anses vara de tre främsta databasfunktionerna.

• Extraktion: Läser data från databasen.
• Omvandling: Konvertera extraherad data till önskat formulär för att lagra i en annan databas.
• Läser in: Skriva in data i måldatabasen.

#två) ETL används för att överföra eller migrera data från en databas till en annan för att förbereda datamärken eller datalager.

Följande diagram utarbetar ETL-processen på ett exakt sätt:

ETL-testprocess

ETL-testprocessen liknar andra testprocesser och innehåller vissa steg.

Dom är:

• Identifiera affärsbehov
• Testplanering
• Designa testfall och testdata
• Testkörning och felrapportering
• Sammanfattande rapporter
• Teststängning

Typer av ETL-testning

ETL-testning kan klassificeras i följande kategorier enligt testprocessen som har följts.

# 1) Testning av produktionsvalidering:

Det kallas också som tabellbalansering eller produktavstämning. Det utförs på data före eller under flyttning till produktionssystemet i rätt ordning.

# 2) Källa till måltestning:

Denna typ av ETL-testning utförs för att validera datavärdena efter datatransformation.

# 3) Programuppgradering:

Den används för att kontrollera om data extraheras från en äldre applikation eller ny applikation eller arkiv.

# 4) Datatransformationstest:

Flera SQL-frågor måste köras för varje rad för att verifiera datatransformationsstandarder.

# 5) Test av fullständighet av data:

Denna typ av testning utförs för att verifiera om förväntade data laddas till lämplig destination enligt de fördefinierade standarderna.

Jag skulle också vilja jämföra ETL-testning med databastestning men innan vi tar en titt på vilka typer av ETL-testning som gäller databastestning.

Nedan följer typerna av ETL-testning med avseende på databastestning:

1) Begränsningstestning:

Testare bör testa om data kartläggs exakt från källa till destination medan de kontrollerar om det testare behöver fokusera på vissa nyckelkontroller (begränsningar).

Dom är:

• INTE NULL
• UNIK
• Primärnyckel
• Främmande nyckel
• Kolla upp
• NULL
• Standard

2) Testning av dubbla kontroller:

Käll- och måltabeller innehåller en enorm mängd data med ofta upprepade värden, i sådana fall följer testare några databasfrågor för att hitta sådan duplicering.

3) Navigeringstestning:

Navigationsproblem med GUI för en applikation. Användaren hittar en applikationsvänlig när han får enkel och relevant navigering genom hela systemet. Testaren måste fokusera på att undvika irrelevant navigering ur användarens synvinkel.

4) Initialiseringstest:

Initialiseringstester utförs för att kontrollera kombinationen av hårdvaru- och programvarukrav tillsammans med plattformen den är installerad på.

5) Test av attributskontroll:

Denna testning utförs för att verifiera om alla attribut för både källan och målsystemet är desamma

Från ovanstående lista kan man överväga att ETL-testning är ganska lik databastestning men faktum är att ETL-testning handlar om datalagertestning och inte databastestning.

Det finns flera andra fakta på grund av vilka ETL-test skiljer sig från databastestning.

Låt oss ta en snabb titt på vad de är:

vad är syftet med testning av användaraccept

• De primärt mål av Databastestning är att kontrollera om data följer reglerna och standarderna för datamodellen, å andra sidan kontrollerar ETL Testing om data flyttas eller mappas som förväntat.
• Databastestning fokuserar på att upprätthålla en primär nyckel-främmande nyckelförhållande medan ETL Testing verifierar för datatransformation enligt krav eller förväntningar och är densamma vid källan och målsystemet.
• Databastestning känner igen saknar data medan ETL-testning avgör duplicera data.
  
• Databastestning används för dataintegration och ETL-testning för företagsinformation om företagsinformation
• Det här är några stora skillnader som gör att ETL-test skiljer sig från databastestning.

Nedan visas tabellen som visar listan över ETL-buggar:

Hur man skapar testfall i ETL-testning

Det primära målet för ETL-testning är att säkerställa om den extraherade och transformerade data laddas exakt från källan till destinationssystemet. ETL-testning innehåller två dokument, de är:

# 1) ETL Mapping Sheets: Detta dokument innehåller information om käll- och destinationstabellerna och deras referenser. Mappningsbladet hjälper till att skapa stora SQL-frågor när du utför ETL-testning.

# 2) Databasschema för käll- och destinationstabellen: Det bör hållas uppdaterad i kartläggningsarket med databasschema för att utföra datavalidering.

Mest populära ETL-testverktyg

Liksom automatiseringstestning kan ETL-testning också automatiseras. Automatiserad ETL-testning minskar tidsförbrukningen under testprocessen och hjälper till att bibehålla noggrannheten.

Få ETL-testautomationsverktyg används för att utföra ETL-testning mer effektivt och snabbt.

Nedan följer listan över de bästa ETL-testverktygen:

1. RightData
2. Xplenty
3. iCEDQ
4. Informatica Data Validation
5. QuerySurge
6. Datagaps ETL Validator
7. QualiDI
8. Talend Open Studio för dataintegration
9. Codoids ETL-testtjänster
10. Datacentrisk testning
11. SSISTester
12. Testbänk
13. GTL QAceGen
14. Direkt automatiserad testtjänst
15. DbFit
16. AnyDbTest
17. 99 procent ETL-testning

# 1) RightData

RightData är ett testverktyg med självbetjäning av ETL / Data Integrations som är utformat för att hjälpa affärs- och teknologiteam med automatisering av datakvalitetssäkring och datakvalitetsprocesser.

RightDatas intuitiva gränssnitt gör det möjligt för användare att validera och avstämma data mellan datamängder oavsett skillnader i datamodell eller datakälltyp. Den är utformad för att fungera effektivt för dataplattformar med hög komplexitet och stora volymer.

Nyckelfunktioner:

• Kraftfull universell förfrågningsstudio där användare kan utföra frågor på valfri datakälla (RDBMS, SAP, Files, Bigdata, Dashboards, Reports, Rest API, etc.), utforska metadata, analysera data, upptäcka data genom dataprofilering, förbered dig genom att utföra transformationer och rengörings- och ögonblicksbilddata för att hjälpa till med dataförlikning, affärsregel och validering av transformationer.
• Med RightData kan användare utföra jämförelser mellan fält och fält oavsett skillnader i datamodell, struktur mellan källa och mål.
• Den levereras med en förlevererad uppsättning valideringsregler tillsammans med en anpassad affärsregelbyggare.
• RightData har bulkjämförelsekapacitet för att underlätta teknisk dataavstämning över projektlandskapet (t.ex. jämföra produktionsmiljödata med UAT, etc.)
• Robust varnings- och aviseringsfunktion med utgångspunkt från e-postmeddelanden genom automatisk skapande av verktyg för val av fel / incidenthantering.
• RightDatas datakvalitetsmätvärden och instrumentpanelen för datakvalitetsdimension tillåter dataplattformägare en inblick i hälsan hos deras dataplattform med detaljerade funktioner i scenarierna och exakta poster och fält som orsakar valideringsfel.
• RightData kan användas för att testa analys- / BI-verktyg som Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex, etc.
• RightDatas tvåvägsintegration med CICD-verktyg (Jenkins, Jira, BitBucket, etc.) hjälper dina datateams resa med DevOps-möjliggörande genom DataOps.

# 2) Xplenty

Xplenty är dataintegration, ETL och ELT-plattform. Den här molnbaserade plattformen kommer att effektivisera databehandlingen. Det ger ett intuitivt grafiskt gränssnitt för att implementera en ETL-, ELT- eller en replikeringslösning. Med Xplenty kommer du att kunna utföra direkta datatransformationer.

Nyckelfunktioner:

vilken certifiering av programvarutestning är den bästa

• Xplentys arbetsflödesmotor hjälper dig att ordna och schemalägga datarörledningar.
• Du kommer att kunna implementera komplexa dataförberedelsefunktioner genom att använda rikt uttrycksspråk.
• Den har funktionerna för att schemalägga jobb, övervaka jobbförlopp, status samt provdata och se till att de är korrekta och giltiga.
• Xplentys plattform låter dig integrera data från mer än 100 datalagrar och SaaS-applikationer.
• Xplenty erbjuder både lågkodade eller inga kodalternativ.

# 3)iCEDQ

iCEDQ möjliggör Left Shift Approach, vilket är centralt för DataOps. Vi rekommenderar att du börjar tidigt i icke-produktionsfasen för att testa data och kontinuerligt övervaka produktionsdata.

iCEDQs reglerbaserade strategi ger användarna möjlighet att automatisera ETL-testning, molntestningstestning, Big Data-testning och produktdataövervakning.

Nyckelfunktioner :

• En minnesmotor som kan utvärdera miljarder poster i stor skala.
• Gör det möjligt för användare att göra transformationstest, duplicera datatestning, schematestning, typ II-dimensionstestning och mycket mer.
• Avancera groovy-skript för dataförberedelse, rensning, utlösning av API: er, skalskript eller någon extern process.
• Importera anpassade Java-bibliotek eller skapa återanvändbara testfunktioner.
• Implementera DataOps genom att integrera med något Schemaläggnings-, Orchestration-, GIT- eller DevOps-verktyg.
• Pressa resultat till Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta eller någon företagsprodukt.
• Enkel inloggning, avancerad rollbaserad åtkomstkontroll och krypteringsfunktioner.
• Använd den inbyggda Dashboard-modulen eller företagsrapporteringsverktyg som Tableau, Power BI och Qlik för att generera rapporter för mer insikt.
• Distribuera var som helst. Lokalt eller i AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud eller andra plattformar.

Besök den officiella webbplatsen här : iCEDQ

# 4) Validering av informatica-data

Informatica Data Validation är ett GUI-baserat ETL-testverktyg som används för att extrahera (transform and Load (ETL). Testet inkluderar en jämförelse av tabeller före och efter datamigrering.

Denna typ av testning säkerställer dataintegritet, dvs. volymen data laddas korrekt och är i det förväntade formatet i destinationssystemet.

Nyckelfunktioner:

• Informatica Validation-verktyg är ett omfattande ETL-testverktyg som inte kräver någon programmeringsfärdighet.
• Det ger automatisering under ETL-testning som säkerställer att data levereras korrekt och är i det förväntade formatet i destinationssystemet.
• Det hjälper till att slutföra datavalidering och avstämning i test- och produktionsmiljön.
• Det minskar risken för att införa fel under transformationen och undviker att dåliga data förvandlas till destinationssystemet.
• Informatica Data Validation är användbart i utvecklings-, test- och produktionsmiljö där det är nödvändigt att validera dataintegriteten innan du går in i produktionssystemet.
• 50 till 90% av kostnaden och ansträngningarna kan sparas med Informatica Data Validation-verktyget.
• Informatica Data Validation ger en komplett lösning för datavalidering tillsammans med dataintegritet.
• Minskar programmeringsinsatser och affärsrisker på grund av ett intuitivt användargränssnitt och inbyggda operatörer.
• Identifierar och förhindrar problem med datakvaliteten och ger högre affärsproduktivitet.
• Tillåter 64% kostnadsfri provperiod och 36% betald tjänst som minskar tid och kostnad som krävs för datavalidering.

Besök den officiella webbplatsen här : Informatica Data Validation

# 5) QuerySurge

QuerySurge-verktyget är speciellt konstruerat för testning av Big Data och Data warehouse. Det säkerställer att data som extraheras och laddas från källsystemet till destinationssystemet är korrekta och enligt det förväntade formatet. Eventuella problem eller skillnader identifieras mycket snabbt av QuerySurge.

Nyckelfunktioner :

• QuerySurge är ett automatiserat verktyg för Big Data Testing och ETL Testing.
• Det förbättrar datakvaliteten och accelererar testcykler.
• Det validerar data med Query Wizard.
• Det sparar tid och kostnad genom att automatisera manuella ansträngningar och schemalägga tester under en viss tid.
• QuerySurge stöder ETL-testning på olika plattformar som IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
• Det hjälper till att bygga testscenarier och testdräkt tillsammans med konfigurerbara rapporter utan specifik kunskap om SQL.
• Det genererar e-postrapporter genom en automatiserad process.
• Återanvändbart frågestycke för att generera återanvändbar kod.
• Det ger en samarbetsvy av datahälsan.
• QuerySurge kan integreras med HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
• Verifierar, konverterar och uppgraderar data genom ETL-processen.
• Det är ett kommersiellt verktyg som ansluter käll- och måldata och stöder också realtidsförlopp för testscenarier.

Besök den officiella webbplatsen här : QuerySurge

#6) Datagaps ETL Validator

ETL Validator-verktyg är utformat för ETL-testning och Big Data-testning. Det är en lösning för dataintegrationsprojekt. Testningen av ett sådant dataintegrationsprojekt innefattar olika datatyper, enorm volym och olika källplattformar.

ETL Validator hjälper till att övervinna sådana utmaningar med hjälp av automatisering vilket ytterligare bidrar till att minska kostnaderna och minimera ansträngningarna.

• ETL Validator har en inbyggd ETL-motor som jämför miljontals poster från olika databaser eller platta filer.
• ETL Validator är ett datatestverktyg som är särskilt utformat för automatiserad datalagertestning.
• Visual Test Case Builder med dra och släpp-funktion.
• ETL Validator har funktioner i Query Builder som skriver testfall utan att manuellt skriva några frågor.
• Jämför aggregerade data såsom antal, summa, distinkt antal etc.
• Förenklar jämförelsen av databasschema över olika miljöer som inkluderar datatyp, index, längd etc.
• ETL Validator stöder olika plattformar som Hadoop, XML, Flat-filer etc.
• Den stöder e-postmeddelanden, webbrapportering etc.
• Den kan integreras med HP ALM vilket resulterar i delning av testresultat över olika plattformar.
• ETL Validator används för att kontrollera datagiltighet, datanoggrannhet och även för att utföra metadatatestning.
• Kontrollerar referensintegritet, dataintegritet, datafullständighet och datatransformation.
• Det är ett kommersiellt verktyg med 30 dagars provperiod och kräver ingen anpassad programmering och förbättrar affärsproduktiviteten.

Besök den officiella webbplatsen här : Datagaps ETL Validator

# 7) QualiDI

QualiDi är en automatiserad testplattform som erbjuder test från slutet till slut och ETL-testning. Det automatiserar ETL-testning och förbättrar ETL-testningens effektivitet. Det minskar också testcykeln och förbättrar datakvaliteten.

QualiDI identifierar dålig data och data som inte överensstämmer mycket enkelt. QualiDI minskar regressionscykeln och datavalidering.

Nyckelfunktioner :

• QualiDI skapar automatiserade testfall och det ger också stöd för automatiserad datajämförelse.
• Det erbjuder dataspårbarhet och testfallsspårbarhet.
• Den har ett centraliserat arkiv för krav, testfall och testresultat.
• Den kan integreras med HPQC, Hadoop, etc.
• QualiDI identifierar en defekt i ett tidigt skede som i sin tur minskar kostnaden.
• Den stöder e-postaviseringar.
• Den stöder den kontinuerliga integrationsprocessen.
• Det stöder Agile utveckling och snabb leverans av sprints.
• QualiDI hanterar komplexa BI-testcykler, eliminerar mänskliga fel och upprätthåller datakvaliteten.

Besök den officiella webbplatsen: QualiDi

# 8) Talend Open Studio för dataintegration

Talend Open Studio för dataintegration är ett open source-verktyg som gör ETL-testning enklare. Den innehåller alla ETL-testfunktioner och ytterligare kontinuerlig leveransmekanism. Med hjälp av Talend Data Integration-verktyget kan en användare köra ETL-jobb på fjärrservrarna också med en mängd olika operativsystem.

ETL-testning säkerställer att data transformeras från källsystemet till målet utan dataförlust och därmed följer transformationsreglerna.

Nyckelfunktioner :

• Talend Data Integration stöder alla typer av relationsdatabaser, platta filer etc.
• Integrerad GUI som förenklar design och utveckling av ETL-processer.
• Talend Data Integration har inbyggda datakontakter med mer än 900 komponenter.
• Det upptäcker snabbt företagens tvetydighet och inkonsekvens i omvandlingsregler.
• Den stöder körning av fjärrjobb.
• Identifierar brister i ett tidigt skede för att minska kostnaderna.
• Det ger kvantitativa och kvalitativa mätvärden baserade på ETL: s bästa praxis.
• Kontextväxling är möjlig mellan
• ETL-utveckling, ETL-testning och ETL-produktionsmiljö.
• Spårning i realtid av dataflöden tillsammans med detaljerad körningsstatistik.

Besök den officiella webbplatsen här: Talend ETL-testning

# 9) Codoid's ETL Testing Services

Codoids ETL- och datalagertesttjänst inkluderar datamigrering och datavalidering från källan till målsystemet. ETL-testning säkerställer att det inte finns något datafel, inga dåliga data eller dataförluster när data laddas från källan till målsystemet.

Det identifierar snabbt alla datafel eller andra allmänna fel som inträffade under ETL-processen.

Nyckelfunktioner :

• Codoids ETL-testtjänst säkerställer datakvaliteten i datalagret och validering av datafullständighet från källan till målsystemet.
• ETL-testning och datavalidering säkerställer att affärsinformationen som omvandlas från källa till målsystem är korrekt och pålitlig.
• Den automatiserade testprocessen utför datavalidering under och efter datamigrering och förhindrar dataskador.
• Datavalidering inkluderar antal, aggregat och stickprovskontroller mellan målet och faktiska data.
• Den automatiserade testprocessen verifierar om datatyp, datalängd, index exakt omvandlas och laddas in i målsystemet.
• Datakvalitetstestning förhindrar datafel, dålig data eller syntaxproblem.

Besök den officiella webbplatsen här: Codoids ETL-testning

# 10) Datacentrisk testning

Datacentriskt testverktyg utför robust datavalidering för att undvika problem som dataförlust eller datainkonsekvens under datatransformation. Den jämför data mellan system och säkerställer att data som laddas in i målsystemet exakt matchar källsystemet när det gäller datavolym, datatyp, format etc.

Nyckelfunktioner :

• Datacentrisk testning är byggd för att utföra ETL-testning och datalagertestning.
• Datacentrisk testning är den största och äldsta testmetoden.
• Det erbjuder ETL-testning, datamigrering och avstämning.
• Den stöder olika relationsdatabaser, platta filer etc.
• Effektiv datavalidering med 100% datatäckning.
• Datacentrisk testning stöder också omfattande rapportering.
• Den automatiserade datavalideringsprocessen genererar SQL-frågor som leder till minskade kostnader och ansträngningar.
• Den erbjuder en jämförelse mellan heterogena databaser som Oracle & SQL Server och säkerställer att data i båda systemen är i rätt format.

# 11) SSISTester

SSISTester är ett ramverk som hjälper till att testa enheten och integrera SSIS-paket. Det hjälper också till att skapa ETL-processer i en testdriven miljö som därigenom hjälper till att identifiera fel i utvecklingsprocessen.

Det finns ett antal paket som skapas när ETL-processer implementeras och dessa måste testas under enhetstestning. Ett integrationstest är också ett ”Live-test”.

Nyckelfunktioner :

• Enhetstestet skapar och verifierar tester och när körningen slutförts utför den ett rengöringsjobb.
• Integrationstest verifierar att alla paket är uppfyllda efter genomförandet av enhetstestet.
• Tester skapas på ett enkelt sätt eftersom användaren skapar det i Visual Studio.
• Realtidsfelsökning av ett test är möjligt med SSISTester.
• Övervakning av testkörning med användarvänligt GUI.
• Testresultaten exporteras i HTML-format.
• Det tar bort externa beroenden genom att använda falska käll- och destinationsadresser.
• För att skapa tester stöder den alla .NET-språk.

Besök den officiella webbplatsen här: SSISTester

# 12) TestBench

TestBench är ett databashanterings- och verifieringsverktyg. Det är en unik lösning som behandlar alla frågor relaterade till databasen. Användarhanterad återställning av data förbättrar testproduktiviteten och noggrannheten.

Det hjälper också till att minska miljöavbrott. TestBench rapporterar alla infogade, uppdaterade och raderade transaktioner som utförs i en testmiljö och registrerar status för data före och efter transaktionen.

Nyckelfunktioner :

• Det behåller alltid konfidentialitet för att skydda data.
• Den har en återställningspunkt för en applikation när en användare vill återvända till en viss punkt.
• Det förbättrar kunskapen om beslutsfattande.
• Den anpassar datamängder för att förbättra testeffektiviteten.
• Det hjälper till för maximal testtäckning och hjälper till att minska tid och pengar.
• Dataskyddsregeln säkerställer att levande data inte är tillgängliga i testmiljön.
• Resultaten jämförs med olika databaser. Resultaten inkluderar skillnader i tabeller och operationer som utförs på tabeller.
• TestBench analyserar förhållandet mellan tabellerna och bibehåller referensintegriteten mellan tabeller.

Besök den officiella webbplatsen här: Testbänk

Några mer till listan:

# 13) GTL QAceGen

QAceGen är speciellt utformad för att generera komplexa testdata, automatisera ETL-regressionssviten och validera affärslogiken för applikationer. QAceGen genererar testdata baserat på affärsregeln som definieras i ETL-specifikationen. Det skapar varje scenario som inkluderar datagenerering och datavalideringsuttalande.

Besök den officiella webbplatsen här: QAceGen

# 14) Direkt automatiserad testtjänst

Zuzena är en automatisk testtjänst utvecklad för datalagertestning. Den används för att utföra stora projekt som datalagring, affärsinformation och hanterar data och kör integrations- och regressionstestpaket.

Den hanterar automatiskt ETL-körning och resultatutvärdering. Den har ett brett spektrum av mätvärden som övervakar QA-mål och lagprestanda.

Besök den officiella webbplatsen: Korrekt automatiserad testning

# 15) DbFit

bästa ställena att titta på anime gratis

DbFit är ett testverktyg med öppen källkod som släpps under GPL-licens. Den skriver enhets- och integrationstester för alla databaskoder. Dessa tester är lätta att underhålla och kan köras direkt från webbläsaren.

Dessa tester skrivs med hjälp av tabeller och körs med kommandoraden eller Java IDE. Den stöder stora databaser som Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL, etc.

Besök den officiella webbplatsen här: DbFit

# 16) AnyDbTest

AnyDbTest är ett automatiskt enhetstestverktyg speciellt utformat för DBA eller databasutvecklare. AnyDbTest skriver testfall med XML och gör det möjligt att använda ett Excel-kalkylark som en källa till testfallet. Standard påståenden stöds som SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps etc.

Den stöder olika typer av databaser som MySQL, Oracle, SQL Server, etc. Testning kan innehålla mer än en databas, dvs. källdatabasen kan vara en Oracle-server och måldatabasen där data måste laddas kan vara SQL Server.

Besök den officiella webbplatsen här: AnyDbTest

# 17) 99 procent ETL-testning

'99 Procentandel ETL-testning 'säkerställer dataintegritet och produktionsavstämning för alla databassystem. Det underhåller ETL-mappningsbladet och validerar käll- och måldatabasmappningen av rader och kolumner.

Det underhåller också DB-schemat för käll- och måldatabasen. Det stöder testning av produktionsvalidering, fullständighet av data och datatransformationstestning.

Poäng att komma ihåg

När du utför ETL-tester måste testarna tänka på flera faktorer.

Några av dem listas nedan:

• • Tillämpa lämplig affärstransformationslogik.
  • Utför datadrivna tester för backend.
  • Skapa och kör absoluta testfall, testplaner och testkablar.
  • Försäkra noggrannheten i datatransformation, skalbarhet och prestanda.
  • Se till att E

• TL-applikationen rapporterar ogiltiga värden.
• Enhetstester bör skapas som riktade standarder.

Slutsats

ETL-testning är inte bara en testares skyldighet utan det involverar också utvecklare, affärsanalytiker, databasadministratörer (DBA) och till och med användarna. ETL-testprocessen blev viktig eftersom det krävs att fatta strategiska beslut med jämna mellanrum.

Föreslagen läsning = >> Bästa ETL-automatiseringsverktyg

ETL-testning betraktas som Enterprise Testing eftersom det kräver god kunskap om SDLC, SQL-frågor, ETL-procedurer etc.

Låt oss veta om vi har missat något verktyg i listan ovan och föreslå även de som du använder för ETL-testning i din dagliga rutin.

Rekommenderad läsning

• Bästa verktyg för testning av programvara 2021 (QA Test Automation Tools)
• ETL Testing Data Warehouse Testing Tutorial (En komplett guide)
• ETL Testing Intervju Frågor och svar
• 40+ bästa databastestverktyg - Populära datatestlösningar
• Databastestning med JMeter
• ETL vs. DB-testning - En närmare titt på ETL-testbehov, planering och ETL-verktyg
• De fyra stegen till Business Intelligence (BI) -testning: Hur man testar affärsdata
• Volymtesthandledning: Exempel och volymtestverktyg