Etl-testing-etl-vs-database-testing

ETLとデータベースのテスト

ETLテストとデータベーステストの両方にデータ検証が含まれますが、それらは同じではありません。 ETLテストは通常​​、データウェアハウスシステムのデータに対して実行されますが、データベーステストは一般に、異なるアプリケーションからトランザクションデータベースにデータが送られるトランザクションシステムで実行されます。

ここでは、ETLテストとデータベーステストの主な違いを強調しました。

ETLテスト

ETLテストには、次の操作が含まれます-

• ソースシステムからターゲットシステムへのデータ移動の検証。
• ソースシステムとターゲットシステムのデータ数の検証。
• データの抽出、要件および期待どおりの変換の検証。
• 変換中にテーブルの関係（結合とキー）が保持されるかどうかを確認します。

一般的なETLテストツールには、 QuerySurge、Informatica などが含まれます。

データベースのテスト

データベースのテストでは、データの正確性、データの正確性、有効な値に重点が置かれます。 次の操作が含まれます-

• 主キーと外部キーが維持されているかどうかを確認します。
• テーブルの列に有効なデータ値があるかどうかを確認します。 列のデータの正確性を検証します。 例*-月数の列に12を超える値を設定しないでください。
• 列の欠落データを検証します。 実際に有効な値を持つ必要があるヌル列があるかどうかを確認してください。

一般的なデータベーステストツールには、 Selenium、QTP などが含まれます。

次の表は、データベースおよびETLテストの主要な機能とその比較を示しています-

Function	Database Testing	ETL Testing
Primary Goal	Data validation and Integration	Data Extraction, Transform and Loading for BI Reporting
Applicable System	Transactional system where business flow occurs	System containing historical data and not in business flow environment
Common tools	QTP, Selenium, etc.	QuerySurge, Informatica, etc.
Business Need	It is used to integrate data from multiple applications, Severe impact.	It is used for Analytical Reporting, information and forecasting.
Modeling	ER method	Multidimensional
Database Type	It is normally used in OLTP systems	It is applied to OLAP systems
Data Type	Normalized data with more joins	De-normalized data with less joins, more indexes, and aggregations.