データはすべてのソフトウェアアプリケーションの中心であり、 そのデータを格納します。しかし、データのサイズの増加やデータベースの複雑さも増し、データの処理が困難になります。したがって、データの検証が非常に必要になります。これは、データベーステストが役立ち、アプリケーションがデータベースに取得または保存しているデータの品質、セキュリティ、および正確性をチェックするのに役立ちます。この記事の媒体を通して、私はあなたにそれへの完全な洞察を与えるでしょう。
このチュートリアルで取り上げるトピックは次のとおりです。
それでは始めましょう。
データベーステストとは何ですか？
データベーステストとは何かについて話す前に、まずデータベースについて簡単に説明しましょう。データベースは、データストレージを提供し、データ操作を支援する体系的なデータのコレクションに他なりません。これらのデータベースを使用すると、データ管理が非常に簡単になります。atabasesは、データを格納するためのテーブル、データ表現のビュー、関数、データ操作のトリガーなど、データを管理するためのオブジェクトを使用します。
さて、データベーステストとは、データを制御するオブジェクトとそれを取り巻くさまざまな機能を検証することにより、データベースに格納されているデータを検証するプロセスを指します。一般に、データの有効性のチェック、データの整合性のテスト、パフォーマンスチェックの関連、データベース内のさまざまな手順、トリガー、および機能のテストなどのアクティビティは、データベースのテスト中にカバーされます。
ただし、データベーステストを実行するには、SQLに関する十分な知識があることが非常に重要です。必要な専門知識がなくても心配しないでください。この記事を参照してください。 SQLの基本 それを始めるために。
なぜデータベーステストなのか？
ご存知のように、データベースはデータのダンプであり、データは膨大な量で収集され、構造化された形式で保存されます。でも （データベース管理システム）は、このデータを管理、取得、保存するための体系的な方法を提供します。データが冗長になったり、重複したりする場合があります。そのような場合、データベースのテストがデータの検証に役立ちます。以下に、データベースの検証が必要なさまざまな側面を示します。
- データマッピング
データマッピングは、アプリケーションとバックエンドデータベース間を行き来するデータの検証に焦点を当てたデータベーステストの不可欠な側面です。 - ACIDプロパティの検証
酸 を意味する に 張性、 C 一貫性、 私 孤独、そして D 耐久性。これは、各データベーストランザクションに対して確認する必要があるもう1つの重要な側面です。- アトミシティ ：これは、すべてのデータベーストランザクションがアトミックであることを意味します。つまり、トランザクションは成功または失敗のいずれかになります。としても知られている 全部かゼロか 。
- 一貫性 ：これは、トランザクションが完了した後もデータベースの状態が有効なままであることを意味します。
- 隔離 ：これは、相互に影響を与えたり、データベースの状態を変更したりすることなく、複数のトランザクションを一度に実行できることを意味します。
- 耐久性 ：これは、トランザクションがコミットされると、外部要因の影響に関係なく、失敗することなく変更を保持することを意味します。
- データの整合性
データベースのデータ整合性のテストとは、データベースへのアクセス、管理、および更新に使用されるすべての種類のプロセス、操作、およびメソッドを評価するプロセスを指します。 クルーエル オペレーション。これは、データベースに保存されているデータの正確性と一貫性をテストして、期待される結果または望ましい結果を得ることにのみ焦点を当てています。
- ビジネスルールの適合性
データベースの複雑さが増すにつれて、リレーショナル制約、トリガー、ストアドプロシージャなど、さまざまなコンポーネントも複雑になり始めます。これを回避するために、テスターは複雑なオブジェクトを検証するのに十分適切なSQLクエリをいくつか提供します。
データベーステストの種類
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以下にリストしたデータベーステストには3つのタイプがあります。
次に、これらの各タイプとそのサブタイプを1つずつ見ていきましょう。
構造試験
構造データベースのテストは、データリポジトリ内に存在し、主にデータストレージに使用されるすべての要素を検証するプロセスです。これらの要素は、エンドユーザーが直接操作することはできません。データベースサーバーの検証は最も重要な考慮事項の1つであり、このフェーズを完了することができたテスターは、SQLクエリの習得に成功します。
さまざまなタイプの構造テストは次のとおりです。
スキーマテスト
このタイプのテストはマッピングテストとも呼ばれ、フロントエンドとバックエンドのスキーママッピングが同期していることを確認するために実行されます。このテストの重要なチェックポイントのいくつかは次のとおりです。
- データベースに関連付けられているさまざまなタイプのスキーマ形式を検証します。
- マップされていないテーブル/ビュー/列には検証が必要です。
- 環境内の異種データベースとアプリケーションマッピング全体の整合性を確保するには、検証も必要です。
- データベーススキーマ検証のためのさまざまなツールを提供します。
データベースのテーブルと列のテスト
このテストの重要なチェックポイントのいくつかは次のとおりです。
- バックエンドとフロントエンドでのデータベースフィールドと列のマッピングの互換性。
- 要件に応じて、データベースのフィールドと列の長さと命名規則を検証します。
- 未使用/マップされていないデータベーステーブル/列を検出して検証します。
- バックエンドデータベース列のデータ型とフィールド長のアプリケーションのフロントエンドとの互換性を検証します。
- ユーザーがビジネス要件仕様書で指定されているデータベースフィールドを使用して、必要な入力を提供できることを検証します。
キーとインデックスのテスト
このテストの重要なチェックポイントのいくつかは次のとおりです。
ストアドプロシージャのテスト
このテストの重要なチェックポイントのいくつかは次のとおりです。
- テスト中のアプリケーションのすべてのモジュールで、開発チームによるすべてのストアドプロシージャに必要なコーディング標準規則、例外およびエラー処理の採用を検証します。
- テスト中のアプリケーションに必要な入力データを適用して、開発チームがすべての条件/ループをカバーしていることを確認します。
- 指定されたデータベーステーブルからデータがフェッチされるたびに、開発チームがTRIM操作を適切に適用したかどうかを確認します。
- ストアドプロシージャを手動で実行して、必要な出力が生成されることを確認します。
- ストアドプロシージャを手動で実行して、テスト対象のアプリケーションで指定されたとおりにテーブルフィールドが更新されていることを確認します。
- ストアドプロシージャを実行して、必要なトリガーが暗黙的に呼び出されるようにします。
- 未使用のストアドプロシージャを検出して検証します。
- データベースレベルでのNull条件の検証。
- すべてのストアドプロシージャと関数が実行され、テスト中の空のデータベースでテストされていることを確認します。
- テスト中のアプリケーションの要件で指定されているように、ストアドプロシージャモジュールの全体的な統合を検証します。
トリガーテスト
このテストの重要なチェックポイントのいくつかは次のとおりです。
- トリガーのコーディングフェーズで、必要なコーディング規則に従っていることを検証します。
- 実行されたトリガーが、それぞれのDMLトランザクションに必要な条件を満たすことを確認します。
- トリガーが実行されたら、データが正しく更新されているかどうかを確認してください。
- 更新、挿入、削除などの機能を検証して、テスト対象のアプリケーションの機能をトリガーします。
データベースサーバーの検証
このテストの重要なチェックポイントのいくつかは次のとおりです。
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- データベースサーバーの構成を検証するビジネス要件で指定されているとおり。
- 必要なユーザーが、テスト対象のアプリケーションで必要なレベルのアクションのみを実行するようにします。
- データベースサーバーが、ビジネス要件仕様で許可されている最大数のユーザートランザクションのニーズに対応できることを確認します。
機能テスト
機能データベーステストは、エンドユーザーによって実行されるトランザクションと操作がビジネス仕様を満たしていることを確認するプロセスです。
さまざまなタイプの機能テストは次のとおりです。
- ブラックボックステスト
ブラックボックステストとは、データベースの統合を検証することにより、さまざまな機能をチェックするプロセスを指します。この場合、テストケースは通常単純であり、関数からの着信データと発信データを検証するために使用されます。データベースの機能をテストするために、因果関係のグラフ化手法、境界値分析、等価分割などのさまざまな手法が使用されます。これは通常、開発の初期段階で実行され、他の機能テストと比較してコストが低くなります。ただし、一部のエラーを検出できない、プログラムのテスト量に関する仕様がないなど、いくつかの欠点があります。
- ホワイトボックステスト
ホワイトボックステストはデータベースの内部構造に関係しており、ユーザーは仕様の詳細に気づいていません。このテストには、データベーストリガーとデータベースリファクタリングをサポートする論理ビューテストが必要です。さらに、データベース機能、トリガー、ビュー、 SQLクエリ 、などもこれでテストされます。ホワイトボックステストは、データベーステーブル、データモデル、データベーススキーマなどを検証するために使用されます。これは、参照整合性のルールに準拠し、デフォルトのテーブル値を選択してデータベースの整合性を検証します。ホワイトボックステストの実行には、条件カバレッジ、決定カバレッジ、ステートメントカバレッジなどの手法がよく使用されます。ブラックボックステストとは異なり、コーディングエラーを簡単に検出して、データベースに存在する内部バグを排除できます。このタイプのテストの唯一の欠点は、SQLステートメントをカバーしていないことです。
非機能テスト
非機能テストは、負荷テスト、ストレステスト、ビジネス仕様を満たすために必要な最小システム要件の確認、リスクの検出、データベースのパフォーマンスの最適化を実行するプロセスです。
非機能テストの主なタイプは次のとおりです。
- 負荷テスト
負荷テストを実行する主な機能は、データベースで実行中のほとんどのトランザクションのパフォーマンスへの影響を検証することです。このテストでは、テスターは次の条件を確認する必要があります＆マイナス
- リモートにいる複数のユーザーのトランザクションを実行するために必要な応答時間はどれくらいですか？
- データベースが特定のレコードをフェッチするのにかかる時間はどれくらいですか？
- ストレステスト
ストレステストは、システムのブレークポイントを特定するために実行されるテストプロセスです。したがって、このテストでは、システムに障害が発生するまでアプリケーションがロードされます。この点は、 ブレークポイント データベースシステムの。一般的に使用されるストレステストツールは LoadRunner そして WinRunner 。
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ここで、データベースのテストに関係するさまざまな段階を見てみましょう。
データベースのテスト段階
DBテストは面倒なプロセスではなく、テストプロセスに従ってデータベーステストライフサイクルのさまざまな段階が含まれます。
データベーステストの主要な段階は次のとおりです。
- テストの前提条件を設定する
- テストを実行する
- テストステータスの確認
- 結果を検証する
- レポートを統合して公開する
データベーステストとは何か、そしてそれを実行する方法を理解したところで、データベーステストに主に使用されるさまざまなツールに光を当てましょう。
データベーステストツール
市場には、テストデータの生成、管理、および最終的に負荷テストや回帰テストなどのデータベーステストの実行に使用されるツールが多数あります。以下に、最も好ましいツールをいくつか示します。
| カテゴリー | ツール |
| データセキュリティツール |
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| 負荷テストツール |
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| テストデータジェネレータツール |
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| テストデータ管理ツール |
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| ユニットテストツール |
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以上がデータベースのテストに関するものでした。以上で、この記事を締めくくりたいと思います。この記事があなたの知識に付加価値を与えるのに役立つことを願っています。 SQLまたはデータベースの詳細については、こちらの包括的な資料リストを参照してください。 。
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