Top 10 ETL-Testwerkzeuge im Jahr 2021

top 10 etl testing tools 2021

Liste und Vergleich der besten ETL-Testwerkzeuge im Jahr 2021:

Fast alle IT-Unternehmen sind heutzutage stark vom Datenfluss abhängig, da eine große Menge an Informationen für den Zugriff zur Verfügung gestellt wird und man alles bekommen kann, was benötigt wird.

Und hier kommt das Konzept von ETL und ETL-Tests ins Spiel. Grundsätzlich wird ETL als Extraktion, Transformation und Laden abgekürzt. Derzeit werden ETL-Tests mithilfe von SQL-Skripten oder Tabellenkalkulationen durchgeführt, was zeitaufwändig und fehleranfällig sein kann.

In diesem Artikel werden wir detaillierte Diskussionen zu verschiedenen Konzepten führen, nämlich. ETL, ETL-Prozess, ETL-Tests und verschiedene dafür verwendete Ansätze sowie die beliebtesten ETL-Testtools.

Lesen Sie auch=> ETL-Testtipps

Was du lernen wirst:

• Was ist ETL-Test?
  • ETL-Testprozess
  • Arten von ETL-Tests
  • So erstellen Sie Testfälle in ETL-Tests
• Die beliebtesten ETL-Testtools
  • # 1) RightData
  • # 2) Viel
  • # 3) iCEDQ
  • # 4) Informatica-Datenvalidierung
  • # 5) QuerySurge
  • # 6) Datagaps ETL Validator
  • # 7) QualiDI
  • # 8) Talend Open Studio für Datenintegration
  • # 9) ETL-Testdienste von Codoid
  • # 10) Datenzentriertes Testen
  • # 11) SSISTester
  • # 12) TestBench
  • Punkte, die man sich merken sollte
• Fazit
  • Literatur-Empfehlungen

Was ist ETL-Test?

# 1) Wie bereits erwähnt, steht ETL für Extraktion, Transformation und Laden und wird als die drei wichtigsten Datenbankfunktionen angesehen.

• Extraktion: Daten aus der Datenbank lesen.
• Transformation: Konvertieren der extrahierten Daten in das erforderliche Formular zum Speichern in einer anderen Datenbank.
• Wird geladen: Schreiben der Daten in die Zieldatenbank.

#zwei) ETL wird verwendet, um die Daten von einer Datenbank in eine andere zu übertragen oder zu migrieren, um Data Marts oder Data Warehouses vorzubereiten.

Das folgende Diagramm zeigt den ETL-Prozess genau:

ETL-Testprozess

Der ETL-Testprozess ähnelt anderen Testprozessen und umfasst einige Phasen.

Sie sind:

• Geschäftsanforderungen identifizieren
• Testplanung
• Entwerfen von Testfällen und Testdaten
• Testausführung und Fehlerberichterstattung
• Berichte zusammenfassen
• Testschluss

Arten von ETL-Tests

ETL-Tests können gemäß dem befolgten Testprozess in die folgenden Kategorien eingeteilt werden.

# 1) Produktionsvalidierungstests:

Es wird auch als Tabellenausgleich oder Produktabgleich bezeichnet. Es wird an Daten ausgeführt, bevor oder während sie in der richtigen Reihenfolge in das Produktionssystem verschoben werden.

# 2) Test von Quelle zu Ziel:

Diese Art von ETL-Tests wird durchgeführt, um die Datenwerte nach der Datentransformation zu validieren.

# 3) Anwendungs-Upgrade:

Es wird verwendet, um zu überprüfen, ob die Daten aus einer älteren Anwendung oder einer neuen Anwendung oder einem neuen Repository extrahiert wurden.

# 4) Datenumwandlungstests:

Für jede Zeile müssen mehrere SQL-Abfragen ausgeführt werden, um die Datenumwandlungsstandards zu überprüfen.

# 5) Datenvollständigkeitstest:

Diese Art von Tests wird durchgeführt, um zu überprüfen, ob die erwarteten Daten gemäß den vordefinierten Standards am entsprechenden Ziel geladen werden.

Ich möchte auch ETL-Tests mit Datenbanktests vergleichen, aber lassen Sie uns vorher einen Blick auf die Arten von ETL-Tests in Bezug auf Datenbanktests werfen.

Nachstehend sind die Arten von ETL-Tests in Bezug auf Datenbanktests aufgeführt:

1) Einschränkungstests:

Tester sollten testen, ob die Daten von der Quelle zum Ziel genau zugeordnet sind, während sie prüfen, ob sie sich auf einige wichtige Überprüfungen (Einschränkungen) konzentrieren müssen.

Sie sind:

• NICHT NULL
• EINZIGARTIG
• Primärschlüssel
• Unbekannter Schlüssel
• Prüfen
• NULL
• Standard

2) Doppelte Prüfung:

Quell- und Zieltabellen enthalten eine große Datenmenge mit häufig wiederholten Werten. In diesem Fall folgen Tester einigen Datenbankabfragen, um eine solche Duplizierung zu finden.

3) Navigationstests:

Navigationsprobleme mit der GUI einer Anwendung. Der Benutzer findet eine Anwendung freundlich, wenn er eine einfache und relevante Navigation im gesamten System erhält. Der Tester muss sich darauf konzentrieren, eine irrelevante Navigation aus Sicht des Benutzers zu vermeiden.

4) Initialisierungstest:

Initialisierungstests werden durchgeführt, um die Kombination von Hardware- und Softwareanforderungen zusammen mit der Plattform zu überprüfen, auf der sie installiert sind.

5) Testen der Attributprüfung:

Dieser Test wird durchgeführt, um zu überprüfen, ob alle Attribute des Quell- und des Zielsystems identisch sind

Aus der obigen Auflistung kann man schließen, dass das ETL-Testen dem Datenbanktest ziemlich ähnlich ist, aber die Tatsache ist, dass sich das ETL-Testen mit Data Warehouse-Tests und nicht mit Datenbank-Tests befasst.

Es gibt mehrere andere Tatsachen, aufgrund derer sich ETL-Tests von Datenbanktests unterscheiden.

Werfen wir einen kurzen Blick darauf, was sie sind:

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• Das Hauptziel Beim Testen von Datenbanken wird geprüft, ob die Daten den Regeln und Standards des Datenmodells entsprechen. Andererseits prüft ETL Testing, ob Daten wie erwartet verschoben oder zugeordnet werden.
• Das Testen von Datenbanken konzentriert sich auf die Pflege von a Primärschlüssel-Fremdschlüssel-Beziehung während ETL-Tests überprüft für Datentransformation gemäß der Anforderung oder Erwartung und ist im Quell- und Zielsystem gleich.
• Datenbanktests erkennen fehlende Daten während ETL-Tests bestimmt doppelte Daten.
  
• Datenbanktests werden für verwendet Datenintegration und ETL-Tests für Business Intelligence-Berichterstattung für Unternehmen
• Dies sind einige wesentliche Unterschiede, die ETL-Tests von Datenbanktests unterscheiden.

In der folgenden Tabelle ist die Liste der ETL-Fehler aufgeführt:

So erstellen Sie Testfälle in ETL-Tests

Das Hauptziel von ETL-Tests besteht darin, sicherzustellen, dass die extrahierten und transformierten Daten genau von der Quelle in das Zielsystem geladen werden. ETL-Tests umfassen zwei Dokumente:

# 1) ETL-Zuordnungsblätter: Dieses Dokument enthält Informationen zu den Quell- und Zieltabellen und deren Referenzen. Das Zuordnungsblatt bietet Hilfe zum Erstellen großer SQL-Abfragen während der Durchführung von ETL-Tests.

# 2) Datenbankschema für Quell- und Zieltabelle: Es sollte im Zuordnungsblatt mit dem Datenbankschema aktualisiert werden, um die Datenvalidierung durchzuführen.

Die beliebtesten ETL-Testtools

Wie Automatisierungstests kann auch ETL-Test automatisiert werden. Automatisierte ETL-Tests reduzieren den Zeitaufwand während des Testprozesses und tragen zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit bei.

Nur wenige Automatisierungstools für ETL-Tests werden verwendet, um ETL-Tests effektiver und schneller durchzuführen.

Nachstehend finden Sie eine Liste der besten ETL-Testtools:

1. RightData
2. Xplenty
3. iCEDQ
4. Informatica-Datenvalidierung
5. QuerySurge
6. Datagaps ETL Validator
7. QualiDI
8. Talend Open Studio für Datenintegration
9. ETL-Testdienste von Codoid
10. Datenzentrisches Testen
11. SSISTester
12. Prüfstand
13. GTL QAceGen
14. Direkter automatisierter Testdienst
15. DbFit
16. AnyDbTest
17. 99 Prozent ETL-Tests

# 1) RightData

RightData ist ein Self-Service-Testtool für ETL / Datenintegrationen, das Geschäfts- und Technologieteams bei der Automatisierung von Prozessen zur Sicherung der Datenqualität und zur Kontrolle der Datenqualität unterstützt.

Über die intuitive Benutzeroberfläche von RightData können Benutzer Daten zwischen Datensätzen unabhängig von den Unterschieden im Datenmodell oder im Datenquellentyp validieren und abgleichen. Es wurde entwickelt, um effizient für Datenplattformen mit hoher Komplexität und großem Volumen zu arbeiten.

Hauptmerkmale:

• Leistungsstarkes universelles Abfragestudio, in dem Benutzer Abfragen für jede Datenquelle (RDBMS, SAP, Dateien, BigData, Dashboards, Berichte, Rest-APIs usw.) ausführen, Metadaten untersuchen, Daten analysieren, Daten durch Datenprofilerstellung ermitteln, Transformationen vorbereiten und durchführen können Bereinigung und Snapshot-Daten zur Unterstützung der Datenabstimmung, der Validierung von Geschäftsregeln und Transformationen.
• Mit RightData können Benutzer Datenvergleiche von Feld zu Feld durchführen, unabhängig von den Unterschieden im Datenmodell und in der Struktur zwischen Quelle und Ziel.
• Es wird mit einem vorab bereitgestellten Satz von Validierungsregeln zusammen mit einem benutzerdefinierten Builder für Geschäftsregeln geliefert.
• RightData verfügt über Massenvergleichskapazitäten, um den Abgleich technischer Daten in der gesamten Projektlandschaft zu erleichtern (z. B. Vergleich von Produktionsumgebungsdaten mit UAT usw.).
• Robuste Warn- und Benachrichtigungsfunktionen, angefangen von E-Mails bis hin zur automatischen Erstellung von Tools zur Fehler- / Vorfallverwaltung Ihrer Wahl.
• Mit den Datenqualitätsmetriken und dem Dashboard für Datenqualitätsdimensionen von RightData erhalten Eigentümer von Datenplattformen einen Einblick in den Zustand ihrer Datenplattform mit Drilldown-Funktionen in die Szenarien und genaue Datensätze und Felder, die die Validierungsfehler verursachen.
• RightData kann zum Testen von Analyse- / BI-Tools wie Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex usw. verwendet werden.
• Die bidirektionale Integration von RightData in CICD-Tools (Jenkins, Jira, BitBucket usw.) unterstützt die Reise Ihres Datenteams bei der DevOps-Aktivierung über DataOps.

# 2) Viel

Xplenty ist Datenintegrations-, ETL- und ELT-Plattform. Diese Cloud-basierte Plattform optimiert die Datenverarbeitung. Es bietet eine intuitive grafische Oberfläche zum Implementieren einer ETL-, ELT- oder Replikationslösung. Mit Xplenty können Sie sofort einsatzbereite Datentransformationen durchführen.

Hauptmerkmale:

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• Mit der Workflow-Engine von Xplenty können Sie Datenpipelines orchestrieren und planen.
• Sie können komplexe Datenvorbereitungsfunktionen mithilfe einer umfangreichen Ausdruckssprache implementieren.
• Es verfügt über die Funktionen zum Planen von Jobs, zum Überwachen des Jobfortschritts, des Status sowie der Ausgabe von Beispieldaten sowie zum Sicherstellen der Richtigkeit und Gültigkeit.
• Mit der Xplenty-Plattform können Sie Daten aus mehr als 100 Datenspeichern und SaaS-Anwendungen integrieren.
• Xplenty bietet sowohl Low-Code- als auch No-Code-Optionen.

#3)iCEDQ

iCEDQ aktiviert den Left Shift Approach, der für DataOps von zentraler Bedeutung ist. Wir empfehlen, früh in der Nichtproduktionsphase zu beginnen, um Daten zu testen und die Produktionsdaten kontinuierlich zu überwachen.

Mit dem regelbasierten Ansatz von iCEDQ können Benutzer ETL-Tests, Cloud-Datenmigrationstests, Big-Data-Tests und Produktdatenüberwachung automatisieren.

Hauptmerkmale ::

• Eine In-Memory-Engine, die Milliarden von Datensätzen in großem Maßstab auswerten kann.
• Ermöglicht Benutzern das Durchführen von Transformationstests, Tests doppelter Daten, Schematests, Dimensionstests vom Typ II und vielem mehr.
• Erweitern Sie groovy Scripting für die Datenvorbereitung, Bereinigung, das Auslösen von APIs, Shell-Skripten oder anderen externen Prozessen.
• Importieren Sie benutzerdefinierte Java-Bibliotheken oder erstellen Sie wiederverwendbare Testfunktionen.
• Implementieren Sie DataOps durch Integration in ein beliebiges Scheduling-, Orchestration-, GIT- oder DevOps-Tool.
• Übertragen Sie die Ergebnisse an Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta oder ein beliebiges Unternehmensprodukt.
• Single Sign-On, erweiterte rollenbasierte Zugriffssteuerung und Verschlüsselungsfunktionen.
• Verwenden Sie das integrierte Dashboard-Modul oder Unternehmensberichterstellungstools wie Tableau, Power BI und Qlik, um Berichte für weitere Einblicke zu erstellen.
• Überall bereitstellen. On-Prem oder in AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud oder anderen Plattformen.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier :: iCEDQ

# 4) Informatica-Datenvalidierung

Informatica Data Validation ist ein GUI-basiertes ETL-Testtool, das zum Extrahieren, (Transformieren und Laden (ETL) “verwendet wird. Der Test umfasst einen Vergleich der Tabellen vor und nach der Datenmigration.

Diese Art des Testens stellt die Datenintegrität sicher, d. H. Das Datenvolumen wird korrekt geladen und liegt im erwarteten Format im Zielsystem vor.

Hauptmerkmale:

• Das Informatica Validation Tool ist ein umfassendes ETL-Test-Tool, für das keine Programmierkenntnisse erforderlich sind.
• Es bietet eine Automatisierung während des ETL-Tests, die sicherstellt, ob die Daten korrekt geliefert werden und im erwarteten Format im Zielsystem vorliegen.
• Es hilft, die Datenvalidierung und -abstimmung in der Test- und Produktionsumgebung abzuschließen.
• Es verringert das Risiko von Fehlern während der Transformation und verhindert, dass fehlerhafte Daten in das Zielsystem transformiert werden.
• Die Informatica-Datenvalidierung ist in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen nützlich, in denen die Datenintegrität vor dem Wechsel in das Produktionssystem überprüft werden muss.
• Mit dem Informatica Data Validation Tool können 50 bis 90% der Kosten und des Aufwands eingespart werden.
• Informatica Data Validation bietet eine vollständige Lösung für die Datenvalidierung sowie die Datenintegrität.
• Reduziert den Programmieraufwand und die Geschäftsrisiken durch eine intuitive Benutzeroberfläche und integrierte Bediener.
• Identifiziert und verhindert Probleme mit der Datenqualität und sorgt für eine höhere Unternehmensproduktivität.
• Ermöglicht 64% kostenlose Testversion und 36% kostenpflichtigen Service, wodurch Zeit und Kosten für die Datenvalidierung reduziert werden.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier :: Informatica-Datenvalidierung

# 5) QuerySurge

Das QuerySurge-Tool wurde speziell zum Testen von Big Data und Data Warehouse entwickelt. Es stellt sicher, dass die vom Quellsystem extrahierten und in das Zielsystem geladenen Daten korrekt sind und dem erwarteten Format entsprechen. Probleme oder Unterschiede werden von QuerySurge sehr schnell erkannt.

Hauptmerkmale ::

• QuerySurge ist ein automatisiertes Tool für Big Data-Tests und ETL-Tests.
• Es verbessert die Datenqualität und beschleunigt die Testzyklen.
• Es validiert Daten mit dem Abfrage-Assistenten.
• Es spart Zeit und Kosten, indem manuelle Anstrengungen automatisiert und Tests für eine bestimmte Zeit geplant werden.
• QuerySurge unterstützt ETL-Tests auf verschiedenen Plattformen wie IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
• Es hilft, Testszenarien und Testanzüge zusammen mit konfigurierbaren Berichten ohne spezifische SQL-Kenntnisse zu erstellen.
• Es generiert E-Mail-Berichte durch einen automatisierten Prozess.
• Wiederverwendbares Abfrage-Snippet zum Generieren von wiederverwendbarem Code.
• Es bietet eine kollaborative Ansicht des Datenzustands.
• QuerySurge kann in HP ALM, TFS und IBM Rational Quality Manager integriert werden.
• Überprüft, konvertiert und aktualisiert Daten über den ETL-Prozess.
• Es ist ein kommerzielles Tool, das Quell- und Zieldaten verbindet und auch den Echtzeitfortschritt von Testszenarien unterstützt.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier :: QuerySurge

# 6) Datagaps ETL Validator

Das ETL Validator-Tool wurde für ETL-Tests und Big Data-Tests entwickelt. Es ist eine Lösung für Datenintegrationsprojekte. Das Testen eines solchen Datenintegrationsprojekts umfasst verschiedene Datentypen, ein großes Volumen und verschiedene Quellplattformen.

ETL Validator hilft, solche Herausforderungen mithilfe von Automatisierung zu bewältigen, wodurch die Kosten weiter gesenkt und der Aufwand minimiert werden.

• ETL Validator verfügt über eine integrierte ETL-Engine, die Millionen von Datensätzen aus verschiedenen Datenbanken oder Flatfiles vergleicht.
• ETL Validator ist ein Datentest-Tool, das speziell für automatisierte Data Warehouse-Tests entwickelt wurde.
• Visual Test Case Builder mit Drag & Drop-Funktion.
• ETL Validator verfügt über Funktionen von Query Builder, mit denen die Testfälle geschrieben werden können, ohne dass Abfragen manuell eingegeben werden müssen.
• Vergleichen Sie aggregierte Daten wie Anzahl, Summe, eindeutige Anzahl usw.
• Vereinfacht den Vergleich des Datenbankschemas in verschiedenen Umgebungen, einschließlich Datentyp, Index, Länge usw.
• ETL Validator unterstützt verschiedene Plattformen wie Hadoop, XML, Flatfiles usw.
• Es unterstützt E-Mail-Benachrichtigungen, Web-Reporting usw.
• Es kann in HP ALM integriert werden, wodurch Testergebnisse auf verschiedenen Plattformen ausgetauscht werden können.
• Der ETL-Validator wird zur Überprüfung der Datengültigkeit und Datengenauigkeit sowie zur Durchführung von Metadatentests verwendet.
• Überprüft die referenzielle Integrität, Datenintegrität, Datenvollständigkeit und Datentransformation.
• Es ist ein kommerzielles Tool mit 30-tägiger Testversion, erfordert keine benutzerdefinierte Programmierung und verbessert die Unternehmensproduktivität.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier :: Datagaps ETL Validator

# 7) QualiDI

QualiDi ist eine automatisierte Testplattform, die End-to-End-Tests und ETL-Tests bietet. Es automatisiert ETL-Tests und verbessert die Effektivität von ETL-Tests. Es reduziert auch den Testzyklus und verbessert die Datenqualität.

QualiDI erkennt fehlerhafte und nicht konforme Daten sehr einfach. QualiDI reduziert den Regressionszyklus und die Datenvalidierung.

Hauptmerkmale ::

• QualiDI erstellt automatisierte Testfälle und bietet Unterstützung für den automatisierten Datenvergleich.
• Es bietet Datenrückverfolgbarkeit und Rückverfolgbarkeit von Testfällen.
• Es verfügt über ein zentrales Repository für Anforderungen, Testfälle und Testergebnisse.
• Es kann in HPQC, Hadoop usw. integriert werden.
• QualiDI erkennt frühzeitig einen Defekt, der wiederum die Kosten senkt.
• Es unterstützt E-Mail-Benachrichtigungen.
• Es unterstützt den kontinuierlichen Integrationsprozess.
• Es unterstützt die agile Entwicklung und die schnelle Abgabe von Sprints.
• QualiDI verwaltet komplexe BI-Testzyklen, eliminiert menschliches Versagen und die Datenqualität bleibt erhalten.

Besuchen Sie die offizielle Website: QualiDi

# 8) Talend Open Studio für Datenintegration

Talend Open Studio für Datenintegration ist ein Open-Source-Tool, das ETL-Tests erleichtert. Es enthält alle ETL-Testfunktionen und einen zusätzlichen Mechanismus für die kontinuierliche Bereitstellung. Mit Hilfe des Talend Data Integration-Tools kann ein Benutzer die ETL-Jobs auf den Remoteservern auch mit einer Vielzahl von Betriebssystemen ausführen.

ETL-Tests stellen sicher, dass Daten ohne Datenverlust vom Quellsystem zum Ziel transformiert werden und somit die Transformationsregeln eingehalten werden.

Hauptmerkmale ::

• Talend Data Integration unterstützt jede Art von relationaler Datenbank, Flatfiles usw.
• Integrierte GUI, die das Design und die Entwicklung von ETL-Prozessen vereinfacht.
• Talend Data Integration verfügt über integrierte Datenkonnektoren mit mehr als 900 Komponenten.
• Es erkennt geschäftliche Unklarheiten und Inkonsistenzen in Transformationsregeln schnell.
• Es unterstützt die Remote-Jobausführung.
• Erkennt frühzeitig Fehler, um die Kosten zu senken.
• Es bietet quantitative und qualitative Metriken, die auf Best Practices von ETL basieren.
• Kontextwechsel ist zwischen möglich
• ETL-Entwicklung, ETL-Test und ETL-Produktionsumgebung.
• Echtzeit-Datenflussverfolgung zusammen mit detaillierten Ausführungsstatistiken.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier: Talend ETL-Tests

# 9) ETL-Testdienste von Codoid

Der ETL- und Data Warehouse-Testdienst von Codoid umfasst die Datenmigration und Datenvalidierung von der Quelle zum Zielsystem. ETL-Tests stellen sicher, dass beim Laden von Daten von der Quelle in das Zielsystem kein Datenfehler, keine fehlerhaften Daten oder Datenverluste auftreten.

Es erkennt schnell alle Datenfehler oder andere allgemeine Fehler, die während des ETL-Prozesses aufgetreten sind.

Hauptmerkmale ::

• Der ETL-Testdienst von Codoid stellt die Datenqualität im Data Warehouse und die Validierung der Datenvollständigkeit von der Quelle bis zum Zielsystem sicher.
• ETL-Tests und Datenvalidierung stellen sicher, dass die von der Quelle zum Zielsystem transformierten Geschäftsinformationen genau und zuverlässig sind.
• Der automatisierte Testprozess führt eine Datenvalidierung während und nach der Datenmigration durch und verhindert Datenbeschädigungen.
• Die Datenvalidierung umfasst Zählungen, Aggregate und Stichproben zwischen den Ziel- und den tatsächlichen Daten.
• Der automatisierte Testprozess überprüft, ob Datentyp, Datenlänge und Indizes genau transformiert und in das Zielsystem geladen werden.
• Das Testen der Datenqualität verhindert Datenfehler, fehlerhafte Daten oder Syntaxprobleme.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier: ETL-Test von Codoid

# 10) Datenzentriertes Testen

Das datenzentrierte Testtool führt eine zuverlässige Datenvalidierung durch, um Störungen wie Datenverlust oder Dateninkonsistenz während der Datentransformation zu vermeiden. Es vergleicht Daten zwischen Systemen und stellt sicher, dass die in das Zielsystem geladenen Daten hinsichtlich Datenvolumen, Datentyp, Format usw. genau mit dem Quellsystem übereinstimmen.

Hauptmerkmale ::

• Data-Centric Testing wurde entwickelt, um ETL-Tests und Data Warehouse-Tests durchzuführen.
• Datenzentriertes Testen ist die größte und älteste Testpraxis.
• Es bietet ETL-Tests, Datenmigration und -abstimmung.
• Es unterstützt verschiedene relationale Datenbanken, Flatfiles usw.
• Effiziente Datenvalidierung mit 100% Datenabdeckung.
• Data-Centric Testing unterstützt auch umfassende Berichte.
• Der automatisierte Prozess der Datenvalidierung generiert SQL-Abfragen, die zu einer Reduzierung von Kosten und Aufwand führen.
• Es bietet einen Vergleich zwischen heterogenen Datenbanken wie Oracle und SQL Server und stellt sicher, dass die Daten in beiden Systemen das richtige Format haben.

# 11) SSISTester

SSISTester ist ein Framework, das beim Testen von Einheiten und Integrationen von SSIS-Paketen hilft. Es hilft auch, ETL-Prozesse in einer testgetriebenen Umgebung zu erstellen, wodurch Fehler im Entwicklungsprozess identifiziert werden.

Während der Implementierung von ETL-Prozessen werden eine Reihe von Paketen erstellt, die während des Komponententests getestet werden müssen. Ein Integrationstest ist auch ein „Live-Test“.

Hauptmerkmale ::

• Der Komponententest erstellt und überprüft Tests und führt nach Abschluss der Ausführung einen Bereinigungsjob aus.
• Der Integrationstest überprüft, ob alle Pakete nach der Ausführung des Komponententests erfüllt sind.
• Tests werden auf einfache Weise erstellt, wie der Benutzer sie in Visual Studio erstellt.
• Das Debuggen eines Tests in Echtzeit ist mit SSISTester möglich.
• Überwachung der Testausführung mit benutzerfreundlicher GUI.
• Testergebnisse werden im HTML-Format exportiert.
• Es entfernt externe Abhängigkeiten durch Verwendung gefälschter Quell- und Zieladressen.
• Für die Erstellung von Tests werden alle .NET-Sprachen unterstützt.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier: SSISTester

# 12) TestBench

TestBench ist ein Tool zur Datenbankverwaltung und -überprüfung. Es ist eine einzigartige Lösung, die alle Probleme im Zusammenhang mit der Datenbank behebt. Benutzergesteuertes Daten-Rollback verbessert die Testproduktivität und -genauigkeit.

Es hilft auch, Ausfallzeiten der Umgebung zu reduzieren. TestBench meldet alle eingefügten, aktualisierten und gelöschten Transaktionen, die in einer Testumgebung ausgeführt werden, und erfasst den Status der Daten vor und nach der Transaktion.

Hauptmerkmale ::

• Zum Schutz der Daten wird stets die Vertraulichkeit der Daten gewahrt.
• Es verfügt über einen Wiederherstellungspunkt für eine Anwendung, wenn ein Benutzer zu einem bestimmten Punkt zurückkehren möchte.
• Es verbessert das Entscheidungswissen.
• Es passt Datensätze an, um die Testeffizienz zu verbessern.
• Es hilft für maximale Testabdeckung und hilft, Zeit und Geld zu reduzieren.
• Die Datenschutzregel stellt sicher, dass die Live-Daten in der Testumgebung nicht verfügbar sind.
• Die Ergebnisse werden mit verschiedenen Datenbanken verglichen. Die Ergebnisse umfassen Unterschiede in Tabellen und Operationen, die an Tabellen ausgeführt werden.
• TestBench analysiert die Beziehung zwischen den Tabellen und behält die referenzielle Integrität zwischen Tabellen bei.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier: Prüfstand

Noch mehr zur Liste:

# 13) GTL QAceGen

QAceGen wurde speziell entwickelt, um komplexe Testdaten zu generieren, die ETL-Regressionssuite zu automatisieren und die Geschäftslogik von Anwendungen zu validieren. QAceGen generiert Testdaten basierend auf der Geschäftsregel, die in der ETL-Spezifikation definiert ist. Es wird jedes Szenario erstellt, das Datengenerierung und Datenvalidierungsanweisung enthält.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier: QAceGen

# 14) Direkter automatisierter Testdienst

Zuzena ist ein automatisierter Testdienst, der für Data Warehouse-Tests entwickelt wurde. Es wird zur Ausführung großer Projekte wie Data Warehousing und Business Intelligence verwendet, verwaltet Daten und führt die Integrations- und Regressionstestsuite aus.

Es verwaltet automatisch die ETL-Ausführung und die Ergebnisbewertung. Es verfügt über eine breite Palette von Metriken, die die QS-Ziele und die Teamleistung überwachen.

Besuchen Sie die offizielle Website: Richtiges automatisiertes Testen

# 15) DbFit

c ++ Zufallszahl zwischen 0 und 100

DbFit ist ein Open-Source-Testtool, das unter der GPL-Lizenz veröffentlicht wird. Es schreibt Unit- und Integrationstests für jeden Datenbankcode. Diese Tests sind einfach zu warten und können direkt über den Browser ausgeführt werden.

Diese Tests werden mithilfe von Tabellen geschrieben und über die Befehlszeile oder die Java-IDE ausgeführt. Es unterstützt wichtige Datenbanken wie Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL usw.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier: DbFit

# 16) AnyDbTest

AnyDbTest ist ein automatisiertes Unit-Test-Tool, das speziell für DBA- oder Datenbankentwickler entwickelt wurde. AnyDbTest schreibt Testfälle mit XML und ermöglicht die Verwendung einer Excel-Tabelle als Quelle für den Testfall. Standard-Assertions wie SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps usw. werden unterstützt.

Es unterstützt verschiedene Arten von Datenbanken wie MySQL, Oracle, SQL Server usw. Das Testen kann mehr als eine Datenbank umfassen, d. H. Die Quelldatenbank kann ein Oracle-Server sein, und die Zieldatenbank, in die Daten geladen werden müssen, kann SQL Server sein.

Besuchen Sie die offizielle Seite hier: AnyDbTest

# 17) 99 Prozent ETL-Tests

'99 Prozent ETL-Test' stellt die Datenintegrität und Produktionsabstimmung für jedes Datenbanksystem sicher. Es verwaltet das ETL-Zuordnungsblatt und validiert die Zuordnung der Quell- und Zieldatenbank von Zeilen und Spalten.

Außerdem wird das DB-Schema der Quell- und Zieldatenbank verwaltet. Es unterstützt Produktionsvalidierungstests, Datenvollständigkeitstests und Datentransformationstests.

Punkte, die man sich merken sollte

Bei der Durchführung von ETL-Tests müssen die Tester verschiedene Faktoren berücksichtigen.

Einige von ihnen sind unten aufgeführt:

• • Wenden Sie eine geeignete Geschäftsumwandlungslogik an.
  • Führen Sie datengesteuerte Backend-Tests aus.
  • Erstellen Sie absolute Testfälle, Testpläne und Testkabel und führen Sie sie aus.
  • Stellen Sie die Genauigkeit der Datentransformation, Skalierbarkeit und Leistung sicher.
  • Stellen Sie sicher, dass E.

• Die TL-Anwendung meldet ungültige Werte.
• Unit-Tests sollten als gezielte Standards erstellt werden.

Fazit

ETL-Tests sind nicht nur eine Aufgabe des Testers, sondern umfassen auch Entwickler, Geschäftsanalysten, Datenbankadministratoren (DBA) und sogar die Benutzer. Der ETL-Testprozess wurde von entscheidender Bedeutung, da strategische Entscheidungen in regelmäßigen Zeitabständen getroffen werden müssen.

Empfohlene Lektüre = >> Beste ETL-Automatisierungstools

ETL-Tests werden als Unternehmenstests betrachtet, da sie gute Kenntnisse in SDLC, SQL-Abfragen, ETL-Prozeduren usw. erfordern.

Lassen Sie uns wissen, ob wir ein Tool in der obigen Liste verpasst haben, und schlagen Sie auch diejenigen vor, die Sie für ETL-Tests in Ihrem Tagesablauf verwenden.

Literatur-Empfehlungen

• Beste Software-Test-Tools 2021 (QA Test Automation Tools)
• Tutorial zum Testen von ETL-Data Warehouse-Tests (Eine vollständige Anleitung)
• Fragen und Antworten zum ETL-Testinterview
• 40+ Best Database Testing Tools - Beliebte Datentestlösungen
• Datenbanktests mit JMeter
• ETL vs. DB-Tests - Ein genauerer Blick auf den Bedarf, die Planung und die ETL-Tools für ETL-Tests
• Die 4 Schritte zum Testen von Business Intelligence (BI): Testen von Geschäftsdaten
• Tutorial zum Volumentest: Beispiele und Tools zum Volumentest