M

MLOG

العربية

دليل شامل لاختبار قواعد البيانات يركز على سلامة البيانات، ويغطي أنواع قيود السلامة وتقنيات الاختبار وأفضل الممارسات لضمان دقة واتساق البيانات.

اختبار قواعد البيانات: ضمان سلامة البيانات لأنظمة موثوقة

في عالم اليوم القائم على البيانات، تعد قواعد البيانات العمود الفقري لعدد لا يحصى من التطبيقات والخدمات. فمن المعاملات المالية إلى السجلات الصحية، ومن منصات التجارة الإلكترونية إلى شبكات التواصل الاجتماعي، تعد البيانات الدقيقة والمتسقة أمرًا بالغ الأهمية لعمليات الأعمال واتخاذ القرارات والامتثال التنظيمي. لذلك، يعتبر اختبار قواعد البيانات الصارم أمرًا بالغ الأهمية لضمان سلامة البيانات وموثوقيتها وأدائها.

ما هي سلامة البيانات؟

تشير سلامة البيانات إلى دقة واتساق وصحة البيانات المخزنة في قاعدة البيانات. فهي تضمن أن البيانات تظل دون تغيير أثناء التخزين والمعالجة والاسترجاع، وأنها تلتزم بالقواعد والقيود المحددة مسبقًا. يعد الحفاظ على سلامة البيانات أمرًا ضروريًا لبناء أنظمة جديرة بالثقة ويمكن الاعتماد عليها. بدونها، تخاطر المؤسسات باتخاذ قرارات معيبة بناءً على معلومات غير دقيقة، وتواجه عقوبات تنظيمية، وتفقد ثقة العملاء. تخيل أن بنكًا يعالج معاملة احتيالية بسبب نقص عمليات التحقق من سلامة البيانات، أو مستشفى يقدم دواءً خاطئًا بسبب سجلات المرضى غير الدقيقة. يمكن أن تكون العواقب وخيمة.

لماذا يعد اختبار سلامة البيانات مهمًا؟

يعد اختبار قواعد البيانات الذي يركز على سلامة البيانات أمرًا حيويًا لعدة أسباب:

أنواع قيود سلامة البيانات

يتم فرض سلامة البيانات من خلال قيود السلامة المختلفة، وهي قواعد تحكم البيانات المخزنة في قاعدة البيانات. فيما يلي الأنواع الرئيسية:

تقنيات اختبار قواعد البيانات لسلامة البيانات

يمكن استخدام العديد من تقنيات الاختبار لضمان سلامة البيانات. تركز هذه التقنيات على التحقق من صحة جوانب مختلفة من البيانات والتأكد من فرض قيود السلامة بشكل صحيح. تنطبق هذه التقنيات بالتساوي سواء كنت تستخدم قاعدة بيانات علائقية (مثل PostgreSQL أو MySQL أو Oracle) أو قاعدة بيانات NoSQL (مثل MongoDB أو Cassandra)، على الرغم من أن التنفيذ المحدد سيختلف.

1. التحقق من نوع البيانات وتنسيقها

تتضمن هذه التقنية التحقق من أن كل عمود يحتوي على نوع البيانات والتنسيق الصحيحين. وتضمن أن البيانات تتوافق مع قيود سلامة النطاق المحددة. تشمل الاختبارات الشائعة:

مثال: لنفترض وجود جدول products به عمود price معرف كقيمة عشرية. سيضمن اختبار التحقق من نوع البيانات تخزين القيم العشرية فقط في هذا العمود. سيتحقق فحص النطاق من أن السعر دائمًا أكبر من صفر. يمكن استخدام فحص التنسيق للتحقق من أن رمز المنتج يتبع نمطًا محددًا (مثل، PRD-XXXX، حيث XXXX هو رقم من أربعة أرقام).

مثال على الكود (SQL):


-- التحقق من أنواع البيانات غير الصالحة في عمود السعر
SELECT * FROM products WHERE price NOT LIKE '%.%' AND price NOT LIKE '%[0-9]%';

-- التحقق من الأسعار خارج النطاق المقبول
SELECT * FROM products WHERE price <= 0;

-- التحقق من تنسيق رمز المنتج غير الصالح
SELECT * FROM products WHERE product_code NOT LIKE 'PRD-[0-9][0-9][0-9][0-9]';

2. التحقق من القيم الفارغة (Null)

تتحقق هذه التقنية من أن الأعمدة غير المسموح لها بأن تكون فارغة لا تحتوي على قيم فارغة. وتضمن فرض قيود سلامة الكيان. تعتبر عمليات التحقق من القيم الفارغة حاسمة للمفاتيح الأساسية والمفاتيح الخارجية. ينتهك المفتاح الأساسي المفقود سلامة الكيان، بينما يمكن للمفتاح الخارجي المفقود أن يكسر السلامة المرجعية.

مثال: في جدول customers، يجب ألا يكون customer_id (المفتاح الأساسي) فارغًا أبدًا. سيحدد فحص القيمة الفارغة أي سجلات يكون فيها customer_id مفقودًا.

مثال على الكود (SQL):


-- التحقق من وجود قيم فارغة في عمود customer_id
SELECT * FROM customers WHERE customer_id IS NULL;

3. التحقق من التفرد (Uniqueness)

تضمن هذه التقنية أن الأعمدة المعرفة بأنها فريدة لا تحتوي على قيم مكررة. فهي تفرض سلامة الكيان وتمنع تكرار البيانات. تعتبر عمليات التحقق من التفرد مهمة بشكل خاص للمفاتيح الأساسية وعناوين البريد الإلكتروني وأسماء المستخدمين.

مثال: في جدول users، يجب أن يكون عمود username فريدًا. سيحدد فحص التفرد أي سجلات بأسماء مستخدمين مكررة.

مثال على الكود (SQL):


-- التحقق من أسماء المستخدمين المكررة
SELECT username, COUNT(*) FROM users GROUP BY username HAVING COUNT(*) > 1;

4. التحقق من السلامة المرجعية

تتحقق هذه التقنية من أن المفاتيح الخارجية في جدول واحد تشير بشكل صحيح إلى المفاتيح الأساسية في جدول آخر. وتضمن أن العلاقات بين الجداول صالحة ومتسقة. تتضمن عمليات التحقق من السلامة المرجعية التحقق مما يلي:

مثال: يحتوي جدول orders على مفتاح خارجي customer_id يشير إلى جدول customers. سيضمن فحص السلامة المرجعية أن كل customer_id في جدول orders موجود في جدول customers. سيختبر أيضًا السلوك عند حذف عميل من جدول customers (على سبيل المثال، ما إذا كانت الطلبات المرتبطة به تُحذف أو يتم تعيينها إلى قيمة فارغة، اعتمادًا على القيد المحدد).

مثال على الكود (SQL):


-- التحقق من المفاتيح الخارجية اليتيمة في جدول orders
SELECT * FROM orders WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM customers);

-- مثال على اختبار الحذف المتتالي (CASCADE):
-- 1. أدخل عميلاً وطلبًا مرتبطًا بهذا العميل
-- 2. احذف العميل
-- 3. تحقق من أن الطلب قد تم حذفه أيضًا

-- مثال على اختبار التعيين إلى قيمة فارغة (SET NULL):
-- 1. أدخل عميلاً وطلبًا مرتبطًا بهذا العميل
-- 2. احذف العميل
-- 3. تحقق من أن customer_id في الطلب قد تم تعيينه إلى NULL

5. التحقق من صحة قواعد العمل

تتحقق هذه التقنية من أن قاعدة البيانات تلتزم بقواعد عمل محددة. يمكن أن تكون هذه القواعد معقدة وتتطلب منطقًا مخصصًا للتحقق من صحتها. غالبًا ما يتضمن التحقق من صحة قواعد العمل استخدام الإجراءات المخزنة أو المشغلات أو التحقق من الصحة على مستوى التطبيق. تعتبر هذه الاختبارات حاسمة لضمان أن قاعدة البيانات تعكس بدقة منطق وسياسات العمل في المؤسسة. يمكن أن تغطي قواعد العمل مجموعة واسعة من السيناريوهات، مثل حسابات الخصم وإدارة المخزون وفرض حدود الائتمان.

مثال: قد تنص قاعدة عمل على أن حد ائتمان العميل لا يمكن أن يتجاوز 10 أضعاف متوسط إنفاقه الشهري. سيضمن اختبار التحقق من صحة قاعدة العمل فرض هذه القاعدة عند تحديث حد ائتمان العميل.

مثال على الكود (SQL - إجراء مخزن):


CREATE PROCEDURE ValidateCreditLimit
    @CustomerID INT,
    @NewCreditLimit DECIMAL
AS
BEGIN
    -- الحصول على متوسط الإنفاق الشهري للعميل
    DECLARE @AvgMonthlySpending DECIMAL;
    SELECT @AvgMonthlySpending = AVG(OrderTotal) 
    FROM Orders 
    WHERE CustomerID = @CustomerID
    AND OrderDate >= DATEADD(month, -12, GETDATE()); -- آخر 12 شهرًا

    -- التحقق مما إذا كان حد الائتمان الجديد يتجاوز 10 أضعاف متوسط الإنفاق الشهري
    IF @NewCreditLimit > (@AvgMonthlySpending * 10)
    BEGIN
        -- إثارة خطأ إذا تم انتهاك القاعدة
        RAISERROR('حد الائتمان يتجاوز الحد المسموح به.', 16, 1);
        RETURN;
    END

    -- تحديث حد الائتمان إذا تم استيفاء القاعدة
    UPDATE Customers SET CreditLimit = @NewCreditLimit WHERE CustomerID = @CustomerID;
END;

6. اختبار تحويل البيانات

تركز هذه التقنية على اختبار تحويلات البيانات، مثل عمليات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل). تنقل عمليات ETL البيانات من نظام مصدر واحد أو أكثر إلى مستودع بيانات أو نظام مستهدف آخر. يضمن اختبار تحويل البيانات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها بشكل صحيح، والحفاظ على سلامة البيانات طوال العملية. تشمل الجوانب الرئيسية لاختبار تحويل البيانات ما يلي:

مثال: قد تستخرج عملية ETL بيانات المبيعات من قواعد بيانات إقليمية متعددة، وتحول البيانات إلى تنسيق مشترك، وتحملها في مستودع بيانات مركزي. سيتحقق اختبار تحويل البيانات من استخراج جميع بيانات المبيعات، وأن البيانات قد تم تحويلها بشكل صحيح (مثل، تحويلات العملات، تحويلات الوحدات)، وأن البيانات قد تم تحميلها في مستودع البيانات دون أخطاء أو فقدان للبيانات.

7. اختبار إخفاء البيانات وتجهيلها

تضمن هذه التقنية إخفاء البيانات الحساسة أو تجهيلها بشكل صحيح لحماية الخصوصية والامتثال للوائح حماية البيانات مثل GDPR. يتضمن اختبار إخفاء البيانات وتجهيلها التحقق مما يلي:

مثال: في تطبيق رعاية صحية، قد يتم إخفاء أسماء المرضى وعناوينهم أو تجهيلها قبل استخدامها لأغراض البحث. سيتحقق اختبار إخفاء البيانات وتجهيلها من أن تقنيات الإخفاء فعالة في حماية خصوصية المريض وأنه لا يزال من الممكن استخدام البيانات المجهولة للتحليل الإحصائي دون الكشف عن هويات الأفراد.

أفضل الممارسات لاختبار سلامة البيانات

لضمان سلامة البيانات بشكل فعال، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية:

أدوات اختبار قواعد البيانات

يمكن أن تساعد العديد من الأدوات في اختبار قواعد البيانات والتحقق من سلامة البيانات:

الخاتمة

تعد سلامة البيانات جانبًا حاسمًا في إدارة قواعد البيانات وتطوير التطبيقات. من خلال تطبيق تقنيات اختبار قواعد البيانات القوية، يمكن للمؤسسات ضمان دقة بياناتها واتساقها وموثوقيتها. وهذا بدوره يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل، وتحسين عمليات الأعمال، وتعزيز الامتثال التنظيمي. يعد الاستثمار في اختبار سلامة البيانات استثمارًا في الجودة والموثوقية الشاملة لبياناتك، وبالتالي في نجاح مؤسستك.

تذكر أن سلامة البيانات ليست مهمة لمرة واحدة بل هي عملية مستمرة. المراقبة المستمرة والتدقيق المنتظم والصيانة الاستباقية ضرورية للحفاظ على نظافة البيانات وموثوقيتها. من خلال تبني هذه الممارسات، يمكن للمؤسسات بناء أساس متين للابتكار والنمو القائم على البيانات.