软件工程师长期以来一直依赖单元测试和集成测试来保障应用程序的质量。然而，在许多数据团队中，ETL 管道仍然缺乏测试或手动测试，即使转换失败可能会损坏执行仪表板或导致机器学习模型脱轨。 Gartner公司 将劣质数据的平均年度财务影响定为 每个组织 12.9 万美元 和一个 福雷斯特调查 发现 超过四分之一的数据从业者每年损失超过 5 万美元 由于数据不良，7% 的企业报告损失超过 25 万美元。

本文深入讨论了 ETL 测试及其类型、必要性、所需步骤以及如何正确进行测试。

什么是 ETL 测试？

ETL 测试是一组用于评估和 验证 这个 数据整合流程 在数据仓库环境中。换句话说， 这是 一种验证源系统中的数据是否已按照业务规则的要求提取、转换并加载到目标存储中的方法。 

ETL（提取、转换、加载） is 形成一种 data 积分 工具 和商业智能 p平台 主要转d阿塔进入 行动aBLE 见解。在 ETL 过程中， ETL 工具 e提取 来自设计的数据蚊蚋编辑来源， 改造 将其转化为结构和格式 由目标系统支持和 l豆类 它进入一个集中存储位置，通常是 云 数据仓库 或数据湖. 

数据工程师执行 ETL 测试 at ETL 过程的不同阶段 至 验证 并验证其完整性 数据，同时确保准确性并最大限度地减少数据丢失。传统文献将这项工作分为五个阶段：

该结构仍然存在，但随着云仓库和人工智能生成的工作流程的兴起，每个阶段内的策略发生了巨大变化。

为什么 ETL 测试很重要？ 

现在，数据对各个层面的业务产生了重大影响，从日常运营到战略决策。这种日益增长的作用推动了全球商业智能 (BI) 和分析工具市场的估计价值 接近17十亿美元. 

这个 数据包含在 数据仓库 往往是 您的 企业唯一来源 用于产生见解并制定可行的策略。 因此，它 只能 包含 精准的，可靠且最新的数据，如果 这是 作为一个有效的 单一来源 的真理 您的 商业。 

A自动化 显著 大幅减低s 这个 的可能性 错误 在 ETL 期间, 哪个是 除此以外 流行 在手册中 ETL 管道。 然而， 自动化 必须补充 额外 验证措施 - 与 Free Introduction is 协调 ETL测试 是有用的 由于以下原因: 

• 它减少了自动化未检测到的错误。
  
• 它确保集中数据的健康和质量。  
• 它充当独立的验证层，进一步确保自动化 ETL 流程正常运行并产生预期结果。

数据库测试与 ETL 测试 

数据库测试是类似于 ETL 测试的数据验证过程，但相似之处仅此而已。以下是两者之间的一些区别： 

我们需要 ETL 测试 

如果您有一个简单的数据流和最少的转换，并且您的源系统和目标系统稳定可靠，您可以考虑跳过 ETL 测试。

然而，在放弃测试之前评估数据流程的复杂性应该是一种标准做法——这可以帮助您避免下游数据不一致和错误。 

ETL 测试在很多情况下都被证明是有价值的，其中包括： 

• 数据集成或迁移项目完成后。  
• 首次将数据加载到新配置的数据仓库时。  
• 将新数据源添加到现有数据仓库时。  
• 在数据移动和转换期间。  
• 当 ETL 流程中怀疑存在错误导致其无法正常运行时。 
• 当对源或目标的数据质量缺乏信心时。

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ETL测试过程如何运作

Testing 协议是主观的，可以根据企业的要求和流程进行定制。因此，有 不 一刀切的模型 ETL测试。然而，ETL 测试 一般 包括s 以下步骤： 

1.了解业务需求

设计有效的 ETL 测试流程需要了解组织的业务需求。这涉及检查其数据模型、业务工作流程、报告、源和目的地以及数据管道。  

这种理解使 ETL 测试人员能够知道他们正在测试什么以及为什么测试。 

2. 数据源识别和验证

在 ETL 测试过程的下一部分中， 鉴定 您的 源数据 与 演出 模式检查s、表验证等 初始 检查。 这是为了确保 ETL测试过程符合要求 确定 通过研究你的商业模式l 和工作流程s. 

3. 创建并执行测试用例

接下来的步骤是源到目标映射和测试用例设计，通常包括以下内容： 

• 基于业务测试用例的转换 
• 用于进行源到目标比较的 SQL 脚本 
• 执行流程 

准备并验证这些要素后, 测试用例被执行 在暂存环境中。 通常，测试人员 不能 使用敏感的生产数据， 这 需要有可用的 实时综合数据. 您可以手动创建此数据或 通过测试数据生成工具。 

4. 数据提取和报告

下一步，根据业务需求和用例进行ETL测试。在测试用例执行期间，识别不同类型的错误或缺陷，尝试重现它们，并使用足够的详细信息和屏幕截图记录它们。  

在报告阶段，您可以将缺陷记录到专门的缺陷管理系统中，并分配给指定人员进行修复。 

为了成功解决错误，分析师需要提供以下信息： 

• 用于重现测试用例的足够文档 
• 相关截图 
• 每个测试用例的实际结果与预期结果之间的比较 

5. 应用转换

接下来，您必须确保 该数据经过充分转换以匹配目标数据仓库的架构。 除了 证实 数据流， 你会 还 检查 数据阈值和对齐。这里的目标是验证每个表和列的数据类型是否与映射文档匹配。 

6. 将数据加载到数据仓库中

你会 在将数据从临时环境移动到临时环境之前和之后进行记录计数检查 数据仓库。验证拒绝无效数据 并接受默认值。 

7. 重新测试 Bug（回归测试）

修复bug后，重新测试一下相同 分期 环境来验证它 不 有没有留下痕迹。 自动回归测试 还 有助于确保 这 修正过程中没有出现新的缺陷 以前 一。

8. 总结报告和测试结束

在 最后一步, 关闭报告 详细说明缺陷和测试用例 有评论和所有 有关 文档。 在关闭摘要报告之前，测试其选项、筛选器、布局和导出功能。

摘要报告详细介绍了测试过程及其结果，并让利益相关者了解是否 以及为什么一步 不 完成。 

哪些应该首先实现自动化，哪些应该留给人类

您的 ETL 测试自动化策略应该首先让机器处理每次加载时都必须运行的大量基于规则的检查，同时保留人脑能力，用于根据业务环境或创造性解决问题进行判断。这种平衡通常是这样实现的：

自动化早期胜利

• 登机口检查： 行数、列数和全表校验和可立即显示丢失或重复的记录。
• 确定性验证： 数据类型、长度、格式和参照完整性规则在一次运行和下一次运行之间都不会改变。
• 简单的转换： 大小写规范化、单位转换和简单查找，其中逻辑 100% 可预测。
• 回归套件： 每次管道更改后，自动对聚合和分布进行差异化以捕捉数据漂移。
• 作业级别监控： 遵守计划、跟踪 SLA 和异常警报，一旦出现任何偏离脚本的情况就会发出警告。

将人类洞察力保留在重要的地方

• 具有业务含义的语义检查： 诸如“VIP 客户”状态之类的规则取决于细微的域逻辑。
• 探索性分析： 发现异常值、季节性变化或新兴分类值，而如果没有上下文，工具可能会错过这些值。
• 创造性的边缘案例测试数据设计： 设计一些场景，例如闰年生日、多语言文本或探测管道极限的极端数字范围。

提示： 从逻辑不会改变目标数据的测试开始。这可以防止测试代码破坏生产表。

ETL 测试有哪些类型？

每一步的 ETL测试 过程涉及 不同种类 测试次数，其中一些是：

1. 生产验证与协调 

这个测试 验证 数据的顺序和逻辑 这是 加载到生产系统中。它将生产系统数据与源数据进行比较，以防止架构中出现不合规、数据错误或故障。 

2. 从源到目标的验证

此测试检查源系统数据计数是否与目标系统/仓库中加载的数据匹配。 

3. 元数据测试

此测试匹配源系统和目标系统之间的数据类型、索引、长度、约束、模式和值。 

4. 完整性测试

这将验证所有源数据是否已加载到目标系统中，没有重复、重复或丢失。 

5. 转换测试

当对一种类型的数据应用多种转换时，此测试有助于确认所有数据均已根据适用的规则进行一致的转换。 

6. 准确度测试

完成所有转换后，将验证数据的准确性。数据的格式和架构可能会发生变化，但信息及其质量在转换过程中不应发生变化。 

7. 数据质量测试

本次测试 类型 注重数据质量 鉴定 无效字符、精度、空值和模式。它报告任何无效数据。 

8. 报告测试

本篇 测试类型检查摘要报告中的数据， 确定 如果布局和功能是 适当，并执行计算 额外 分析要求. 

9. 应用程序迁移测试

应用程序迁移测试验证 ETL 应用程序在迁移到新平台或盒子后是否正常运行。 

10. 数据和约束检查

该测试技术检查数据类型、长度、索引和约束。

相当常见 面临的挑战 ETL测试

有多种因素可能会破坏 ETL 测试过程或产生不利影响。以下是面临的挑战 ETL 测试仪 遭遇 这个 最多： 

• 复杂的数据转换和处理： 将多种转换应用于广泛的数据集可能是一个复杂且耗时的过程。当存在太多复杂的数据集成和业务流程时，也会发生同样的情况。 
• 数据质量差： ETL 测试需要准确、干净且高质量的数据才能获得最佳结果。输入数据质量差会影响流程的可靠性。 
• 资源密集型： 当涉及大型、复杂的源系统时，ETL 测试可能会变得资源密集型。 
• 性能下降： 大数据量可能会阻碍处理或端到端性能，最终影响数据的准确性和完整性。
• 数据源的变化： 数据源的任何变化都可能影响数据的准确性、完整性和质量。 
• 人员要求： 企业需要具有 ETL 经验和数据专业知识的人员来确保设计和实施稳健的 ETL 测试流程。 

ETL 测试不足的下游后果

如果 ETL 测试仓促进行或跳过，错误就会潜入下游系统，传播越远，成本就越高。以下问题领域展示了未经检查的数据问题会如何影响组织的运营、财务和声誉：

• 错误的商业决策：高管依赖扭曲的 KPI，导致定价错误、库存缺口或风险策略误导。
• 受损的分析和人工智能：重复、陈旧或错误映射的记录会污染训练数据并降低预测准确性。
• 监管风险：不完整的血统或失败的加载会触发审计结果、招致罚款并削弱合规态势。
• 消防演习：较晚发现的缺陷会迫使紧急重新运行、消耗工程时间并违反服务水平协议。
• 削弱客户信任：基于错误数据构建的仪表板、电子邮件或建议会削弱用户信心并导致客户流失。

ETL测试 最佳实践

正如 Airflow 的创建者 Maxime Beauchemin 所说：“成为一名数据工程师的价值不在于了解所有的工具，而在于理解它们是如何组合在一起的。” 良好的 ETL 测试可以将这些部分拼接成一个连贯的安全网。

以下最佳实践可以帮助您优化 ETL 测试流程： 

1. 使用业务测试用例 

开发功能性 ETL 测试流程还不够。它还需要满足每个组织不同的不同业务需求。 ETL 测试流程应该补充您现有的工作流程，而不是破坏它。 

2. 使用干净的源数据 

干净的源数据是有效 ETL 测试过程的基本要求。您应该使用干净的源数据开始 ETL 测试，而不是将其留到最后，以节省时间并获得更好的结果。 

3. 效率测试 

使用 BI 工具需要一致地访问更新的数据，因此您应该确保数据完成和快速数据交付。优化 ETL 测试流程以加速测试并快速获得结果。 

4。 自动化 

虽然完全自动化是理想的选择，但即使是部分自动化也比零自动化更好。自动化工具，例如 Astera 数据管道允许您简化 ETL 测试流程，同时解决与手动工作相关的常见挑战。 

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如何选择 正确的 ETL测试工具

选择时应注意以下几个因素 ETL测试工具 为您的业务： 

• 直观的界面 

直观的界面使您可以轻松设计和实施 ETL 流程。寻找具有拖放功能的图形界面，以增强易用性和可访问性。 

• 自动代码生成 

自动编码可以消除手动编码和开发流程所需的精力和时间。它还可以显着减少错误。 

• 内置数据连接器 

您选择的 ETL 测试工具应配备内置数据连接器。这些连接器可以改进数据访问，并使您更轻松地使用常用文件格式、数据库、遗留系统或打包应用程序。 

• 内容管理功能 

内容管理功能支持 ETL 开发、测试和生产环境之间的快速上下文切换。 

• 调试功能 

具有强大调试功能的 ETL 测试工具可以帮助您实时掌握数据流并快速创建有关逐行行为的报告。 

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对于任何想要利用数据在行业中取得领先的组织来说，准确的数据分析至关重要。如果做得正确，ETL 测试可以通过提高数据的完整性和可靠性来增强组织对其数据的信心。由此产生的商业智能是合理的，有助于降低业务风险。 

此外，自动化 ETL 测试工具比手动编码更快地提高数据仓库的稳定性和性能，使 ETL 过程更有组织性和可管理性，并能够快速识别和纠正 ETL 过程中的异常情况。 如今，企业正在放弃手动 ETL 测试，并将自动化 ETL 测试解决方案集成到其工作流程中，以获得这些好处。

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