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提取-转换-加载测试(通常称为 ETL 测试)是现代商业智能和数据分析领域的重要工具。

团队必须从不同来源收集数据,以便将其存储在数据仓库中,或为其商业智能工具做好准备,从而协助做出高质量的决策或提供深刻的见解。 ETL 测试有助于确保流程、数据和洞察力符合要求,并可随时为业务提供支持。

在分享 ETL 测试可以使用的一些不同方法和工具之前,让我们先来探讨一下什么是提取转换加载测试及其工作原理。

 

目录

什么是提取-转换-加载?

它是如何工作的?

ETL 测试 - 深入探讨它是什么、类型、流程、方法、工具等!

提取-转换-加载(ETL)是数据仓库和分析中的一个重要概念。 实际上,ETL 描述了从多个来源收集数据并将其集中到数据仓库或数据湖的过程。

让我们将 ETL 流程分解为各个组成部分,以便你能更清楚地理解它。

 

1.摘录:

数据提取自各种来源。 这些来源可以是现有的数据库、ERP 或 CRM 应用程序、电子表格、网络服务或不同的文件。

 

2.2. 转变:

提取数据后,必须对其进行转换,使其适合存储或分析。 在此过程中,可能需要对数据进行清理和规范化处理,并将其转换为适当的格式。

 

3.负载

流程的最后一部分是将数据加载到目标系统中。 目标系统可以是数据仓库、数据湖或其他存储库。

 

虽然ETL 早在 20 世纪 70 年代就已出现,但最近由于企业界对基于云的系统、实时数据、分析和 ML/AI 工具的广泛依赖,其重要性与日俱增。

 

什么是 ETL 测试?

软件测试中的测试计划 - 什么是测试计划、类型、流程、方法、工具等!

ETL 测试是一种数据处理测试,用于验证从一个数据源收集的数据是否已准确传输到目的地。 正如上文所述,一旦提取了数据,就必须根据业务要求对其进行转换。 这种转换偶尔会导致数据出现问题。 ETL 测试方法有助于确保数据的可靠性和准确性。

ETL 测试是一种黑盒测试,因为它通过比较输入和输出来验证交换、转换和加载过程。 实际上,它关注的是系统对不同输入的反应,而不是系统如何实现这些结果。 不过,在某些情况下,测试人员会查看盒子内部的情况,尤其是在出现意外情况时。

 

提取如何转换

负载测试是否有效?

α测试与β测试

要解释 ETL 测试的工作原理,最简单的方法就是将其分成几个部分:提取、转换和加载。 从这里开始,您可以了解 ETL 验证的不同要素,然后我们再对各个阶段进行更细化的分解。

 

1.摘录

 

ETL 测试可验证从源数据中提取的数据准确无误。 这一过程包括检查基本值的准确性并确保数据的完整性。

该流程的另一部分涉及数据剖析。 这一过程实际上包括了解源数据的结构、内容和质量。 这样做的目的是为了发现任何异常、不一致或潜在的映射问题。

 

2.转换

 

流程的下一部分是探索如何严格遵守数据转换规则。 其中一个主要方法是根据法规、法律和其他业务规则测试转换逻辑。

其中一些典型的测试包括检查数据是否转换为预期格式、计算是否准确,以及验证查找是否将数据集之间的元素连接起来。

数据质量也在考虑之列。 测试人员必须找到并删除格式不一致和重复的数据,并在应用数据清理流程时解决任何相互冲突的数据。

最后,还对整体性能进行了测试,以了解 ETL 流程如何受到大量数据的影响。

 

3.载荷

 

最后,当数据加载到数据仓库、数据湖或其他最终目标时,测试人员必须验证数据是否完整、准确,并以正确的格式呈现。

运行比较以检查源、暂存区域和目标之间的路径上是否有数据丢失或损坏。

最后,对审计跟踪进行检查,以跟踪 ETL 过程中发生的任何变化,并验证是否存在历史记录和元数据。

通过以上部分,您应该对如何进行 ETL 数据质量检查有了基本的了解。 您会注意到,数据传输的每个阶段都会进行测试,因为这是发现和解决特定问题的最佳方法。

然而,要深入了解 ETL 测试概念,就必须探索不同类型的 ETL 测试及其应用阶段。 以下两个部分将提供这方面的信息,帮助您全面了解所需的信息。

 

不同类型的 ETL 测试

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ETL 测试中有许多不同类型的验证。 它们被用于不同的场景和广泛的目的。 让我们来探讨一下 ETL 测试的类型以及应该在何时何地使用它们。

 

1.源数据验证测试

 

重要性:

源数据验证测试可确保源数据在提取进行转换之前是高质量和一致的。

它能检查什么

  • 数据是否符合业务规则?
  • 数据类型和格式是否符合预期?
  • 数据是否在有效范围内?
  • 是否在意想不到的地方出现了空值或缺失值?

 

2.源到目标数据核对测试

 

重要性:

这类测试验证特定源的所有数据是否都已提取、转换并加载到目标系统中。

它能检查什么

  • ETL 过程中是否丢失了数据?
  • ETL 过程中数据是否重复?

 

3.数据转换测试

 

重要性:

数据转换可能涉及许多不同的内容,如格式更改、计算、聚合等。 数据转换测试检查转换是否按预期进行。

它能检查什么

  • 转换后的数据是否符合预期?
  • 在转换过程中是否正确执行了业务逻辑?
  • 转换过程中进行的计算是否产生了正确的输出?

4.数据验证测试

重要性:

测试转换后的最终数据是否符合业务要求。

它能检查什么

  • 是否符合数据质量标准(即准确性、完整性)?
  • 业务规则是否得到遵守?

 

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5.ETL 参考完整性测试

 

重要性:

验证源数据中表之间的关系是否在目标数据中如实再现。

它能检查什么

  • 数据中的外键是否与相应的主键匹配?
  • ETL 后是否保留子表和父表的关系?

 

6.集成测试

 

重要性:

集成测试可验证 ETL 流程是否在更大的数据生态系统中集成并发挥作用。

它能检查什么

  • 端到端数据流是否顺畅?
  • ETL 流程与其他系统(如数据源、目标或依赖数据的其他下游应用程序)的交互情况如何?

 

7.性能测试

 

重要性:

ETL性能测试评估 ETL 流程在重负载等压力下的效率。

它能检查什么

  • ETL 处理时间是否符合业务要求或基准?
  • ETL 流程能否随着数据量的增加而扩展?
  • ETL 流程是否存在必须解决的资源限制或瓶颈问题?

 

8.功能测试

 

重要性:

功能测试从用户角度验证 ETL 流程是否满足项目要求。

它能检查什么

  • 产出是否符合既定的业务要求?
  • 报告生成的结果准确吗?
  • 仪表盘是否显示预期数据?

 

9.回归测试

 

重要性:

ETL 流程非常复杂,涉及大量相互关联的数据。 即使流程中的微小变化也会影响源头的输出。回归测试对于识别这些意外结果至关重要。

它能检查什么

  • 代码或基础数据的更改是否会突然造成不良影响?
  • 更改是否对改进 ETL 流程产生了预期效果?

 

值得注意的是,我们可以将单元测试列入此列表。 不过,我们将单元测试所涵盖的组成部分都包括在内,例如源验证测试、源到目标数据协调测试等。

 

ETL 测试的 8 个阶段

8 个专家成功秘诀

ETL 测试的 8 个阶段和 8 个专家成功秘诀

好了,现在你已经了解了 ETL 测试中不同类型的验证,是时候把它们放在一起了。 ETL 测试通常采用多阶段方法进行,下面我们将介绍这种方法。

 

#1. 收集业务需求

任何测试流程的第一阶段都包括收集需求。 测试人员必须对 ETL 流程的目标达成共识。 在早期阶段应该回答的一些问题包括

  • 如何使用数据?
  • 需要哪些输出格式?
  • 绩效预期是什么?
  • 数据的使用受哪些法规、法律或公司政策的约束?

专家建议

虽然遵守要求是必须的,但 ETL 测试人员应利用自己的知识和专长,在流程的早期主动查找潜在的问题、不一致或错误。 及早发现和消除问题要容易得多,耗时也少得多。

 

#2. 确定和验证数据源

ETL 是指从不同的数据源(如 ERP 或 CRM 工具、应用程序、其他数据库、电子表格等)中提取数据。 测试人员必须确认所需的数据可以访问、结构正确、质量足够高,可以按预期使用。

专家建议

现实世界系统中的源数据通常比较混乱。 在这一阶段,编制详尽的数据剖析报告是关键所在,可确保您识别出缺失值、格式问题、异常和其他不一致之处,并将其排除在转换逻辑之外。

 

#3. 编写测试用例

有了业务需求和数据剖析报告,就可以建立验证 ETL 流程所需的测试用例了。 测试用例应包括功能测试、边缘案例和任何你已确定为故障风险较高的领域。

专家建议

测试单个转换固然不错,但建立测试用例,了解数据在整个 ETL 管道中传输时受到的影响会更好。

 

#4. 执行测试用例

现在是应用测试用例的时候了。 测试人员应尽力模拟真实情况,或尽可能使用真实情况。

专家建议

在这方面,ETL 自动化测试工具至关重要。 能够进行一致且可重复的测试,可以节省大量的时间和精力。 更重要的是,随着数据源的更新或 ETL 流程本身的变化,ETL 测试是一项持续性要求。

 

#5. 生成报告

执行测试后,必须忠实记录测试结果。 记下你的结果,包括

  • 成功案例
  • 失败
  • 偏离预期
  • 必须进行哪些修正或更改

这些报告的作用远不止确认系统的健康状况。 他们还将为您需要进行的任何修复提供时间表,同时提供优化 ETL 流程所需的重要信息。

专家建议

报告面向所有人,包括非技术利益相关者。 努力减少专业术语和过于技术性的概念,并使用图表等直观总结来解释过程。

 

#6. 重新测试错误和缺陷

接下来,您需要检查在测试执行过程中发现的错误和缺陷是否已得到解决。 此外,您还应确认在此过程中实施的任何更改都不会产生新问题。

专家建议

回归测试在这一阶段至关重要,因为 ETL 流程复杂且相互关联。 一次修复可能会给整个 ETL 流程带来意想不到的后果。

 

#7. 最后报告

最终报告提供 ETL 测试过程的详细总结。 强调成功的领域和需要进一步努力的领域。 最后,对 ETL 数据的质量和可靠性做出总体评价。

专家建议

您的最终报告不仅仅是记录。 精心撰写、结构合理的测试报告将成为生产文档的一部分,有助于确保 ETL 流程得到不断改进和优化。

 

#8. 关闭报告

最后,一旦报告完成并被各相关利益攸关方理解,就必须正式接受这些报告。 报告应就任何必须解决的问题或必须采取的进一步行动提出明确的计划。

专家建议

虽然关闭报告是 ETL 流程达到可接受水平的一个强烈信号,但你必须记住,这项工作永远不会真正完成。 不断改进和应对源数据、硬件甚至业务规则的变化,意味着任何验收都只是持续过程中的一个里程碑。

 

提取转换负载测试的优势

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对于依赖数据分析的团队和产品来说,全面的 ETL 测试流程至关重要。 让我们来看看采用 ETL 测试方法能带来哪些好处。

 

1.数据的准确性和完整性

ETL 验证的核心理念是确保数据仓库中的数据干净可靠。 正确的 ETL 测试方法意味着

  • 提取过程中不会丢失数据
  • 您的转换不包含错误
  • 数据会按照你的意图进入目标系统。

 

2.节省时间和金钱

数据仓库 ETL 测试非常重要,因为它能及早发现错误。 及早发现并消除数据问题,远比马失前蹄后再去解决问题更可取。 根据 Gartner 的统计,劣质 数据平均每年会给团队带来 1300 万美元的损失。 尽早开始 ETL 测试,您将节省时间和金钱。

 

3.业绩

错误的 ETL 流程会妨碍数据系统,降低分析、报告和决策的质量。 良好的 ETL 测试流程可帮助您识别数据瓶颈和其他需要改进的地方,从而使您的工作步入正轨。

 

4.遵守规定

金融机构和医疗服务提供商有严格的数据管理规定。 如果不能正确处理和管理数据,可能会导致吊销执照或重罚。 ETL 测试有助于确保您遵守合规性要求并保护敏感信息。

 

5.更好的决策

数据越准确可靠,您就越有信心做出数据驱动型决策。 ETL 测试可确保您能够依靠数据仓库中的内容提供正确决策所需的洞察力。

 

与 ETL 测试相关的挑战

挑战-负载测试

确保数据管道的健康至关重要,但也存在一些复杂性。 让我们来探讨与扎实的 ETL 数据质量检查有关的挑战。

 

1.数据量和复杂性

良好的 ETL 测试过程意味着要处理大量不同类型的数据,从结构化数据到非结构化数据。 这种数据变化很快就会变得复杂,难以管理。

 

2.源系统依赖性

如上所述,ETL 测试是为了确保源到目标管道的顺畅。 然而,产出的质量在很大程度上取决于投入的质量。 源输出模式、格式或质量的变化会导致 ETL 测试失败,而这种失败并不总是那么容易诊断。

 

3.转型的复杂性

建立数据转换逻辑是一项专业工作。 应用业务规则、清理或重新格式化数据非常复杂,而验证这些转换的质量并非易事。

 

4.转移需求

所有测试人员都知道业务需求快速变化的痛苦。 ETL 流程是一个动态空间,ETL 测试也是如此。 随着业务角色的更新和变化,测试人员必须调整测试用例,确保数据库性能得到优化。

 

5.测试环境限制

运行全面的生产环境进行 ETL 测试既复杂又昂贵。 然而,较小规模的测试环境并不总能提供真正的验证,因为它们无法复制处理海量数据可能导致性能瓶颈的方式。

 

ETL 提示和最佳实践

软件测试清单

ETL 测试需要时间来掌握。 以下是一些小贴士,希望对您有所帮助。

 

#1. 持续测试

ETL 测试不是一劳永逸的事情。 这是一种确保高质量数据的展望,您必须持续执行和监控。 在依赖商业智能工具的公司中,ETL QA 测试人员是一份全职工作,这是有原因的。

 

#2. 没有 ETL 测试人员是一座孤岛

虽然 ETL 测试采用的是黑箱方法,但如果 ETL QA 工程师想设计出真正验证 ETL 流程的有意义的测试,他们就应该与利益相关者、数据库管理员和构建 ETL 逻辑的开发人员合作。

 

#3. 可靠的文档至关重要。

完善而详细的文档资料,包括源到目标的映射和数据来源记录,对于准确定位数据管道中出现的错误至关重要。

 

#4. 尽可能自动化

这也许是最重要的一点。 全面的 ETL 测试需要大量资源。 这也是一个持续的过程,意味着需要定期进行大量的人工操作。 因此,ETL 测试是测试自动化软件和RPA 工具的理想工作。

 

最佳 ETL 自动化测试工具

ZAPTEST RPA + 测试自动化套件

现在应该清楚了,ETL 自动化测试在充分利用资源方面为测试团队带来了巨大优势。

值得庆幸的是,市场上有多种高质量的 ETL 测试工具。 每种工具都有自己的优缺点,其特点和功能可满足不同的要求。

选择合适的工具取决于几个不同的因素,包括

  • ETL 流程和业务逻辑的复杂性
  • 传输的数据量
  • ETL 流程中是否存在或集中了非结构化数据
  • 测试人员的技术能力和技能组合
  • 您的预算

让我们来看看五大 ETL 测试工具。

 

#5. 查询激增

 

QuerySurge 是一款基于订阅的 ETL 测试工具,重点在于持续测试。 它支持源数据库和目标数据库组合,具有强大的自动化功能,可满足大型复杂数据仓库的需求。

用户界面使用起来非常愉快,报告功能也非常出色。 不过,一些用户对 QuerySurge 昂贵且不透明的定价表示遗憾,而另一些用户则批评 QuerySurge 缺乏用户友好性,对于缺乏经验的用户来说学习曲线过于陡峭。

 

#4. iCEDQ

iCEDQ 是用于数据测试和数据质量监控的质量工具。 它提供基于规则的测试和有趣的 ML 辅助错误检测。 跟踪、报告和可视化是 iCEDQ 的强项,使其成为具有关键数据合规性和监管需求的公司的理想工具。

不过,将该工具应用到复杂的 ETL 环境中是 iCEDQ 最显著的缺点之一。 此外,用户界面相当复杂,不适合技术水平较低的团队使用。

 

#3. RightData

RightData 是一款用户友好型工具,在 ETL 测试和数据验证方面具有强大的无代码功能。 该工具非常灵活,可在不同的数据库和云数据仓库中使用。 凭借一系列预建测试模板、一流的可视化功能以及与工作流程工具的无缝集成,RightData近年来广受欢迎的原因不言而喻。

不过,虽然 RightData 有许多可取之处,但如果需要测试大量 ETL 流程,它的成本可能会很高。 虽然它是订阅式的,但随着数据使用量和附加功能的增加,价格也会迅速上涨。 与 ZAPTEST 可预测的统一定价模式和无限制许可相比,RightData 的方法似乎不利于成长型或扩展型公司。

 

#2. 双年度评估

BiG EVAL 是复杂 ETL 系统和传统仓库实施的最佳选择。 它使用基于规则的数据验证,具有强大的数据剖析功能,是 ETL 测试的理想选择。 BiG EVAL 还为用户提供了设计和安排测试的强大自动化选项,再加上出色的报告和可视化能力,BiG EVAL 堪称最全面的 ETL 测试工具。

也就是说,实施 BiG EVAL 是一项更大的工作。 与 ZAPTEST 等无代码工具相比,其界面可能显得有些老派。 值得注意的是,ETL 测试只是 BiG EVAL 的用例之一,因此,如果您要为并不严格需要的特性和功能付费,其基于许可证的定价可能会让一些团队望而却步。

 

#1. ZAPTEST:ETL 测试的第一选择

虽然ZAPTEST不是专用的 ETL 测试工具,但它具有灵活性和可扩展性,可帮助完成构成全面 ETL 测试方法的多项任务。

从上文不同类型的 ETL 测试部分可以看出,测试 ETL 流程需要进行数据验证、集成、性能、功能和回归测试。 ZAPTEST 可以做到这一切,甚至更多。 我们的工具端到端测试和元数据测试功能是确保您的分析和商业智能符合要求并随时能提供结果和价值的关键功能。

ZAPTEST 还配备了 市场上最好的 RPA 工具之一。 在 ETL 测试中,RPA 可以生成真实的测试数据、自动执行重复的手动任务,并帮助您引入稳固的 ETL 流程所需的持续测试,从而为您带来巨大的价值。

凭借 ZAPTET 的无代码功能、闪电般快速的测试创建以及与其他企业工具的无缝集成,它是自动化 ETL 测试以及更多其他功能的一站式解决方案。

 

最后的想法

提取转换负载测试就像是为数据仓库建立一个质量控制部门。 这不仅关系到数据是否已从源传输到目标;还关系到确保数据完好无损地按预期到达。

到了关键时刻,如果数据不准确,就会做出错误的决定。 正确的 ETL 测试是对整个数据生态系统完整性的投资。 然而,对于许多企业来说,ETL 测试所需的时间和费用是他们难以承受的。

ETL 测试自动化可帮助您更快、更高效地进行测试,同时长期节省成本。 提高测试覆盖率和回归测试能力有助于增强数据完整性,因为您的测试频率远远高于手动测试。

更重要的是,使用 ETL 自动化测试工具可减少人为错误,同时将测试人员解放出来,从事更具创造性或价值驱动型的任务。 采用像 ZAPTEST 这样的测试自动化RPA 工具是一个无需通过商业智能工具就能做出的决定。

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Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

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