M

MLOG

తెలుగు

డేటాబేస్ సిస్టమ్‌లలో డేటా కచ్చితత్వం మరియు స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి, డేటా సమగ్రతపై దృష్టి సారించి, వివిధ రకాల సమగ్రత పరిమితులు, పరీక్షా పద్ధతులు, మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను వివరించే డేటాబేస్ టెస్టింగ్ పై సమగ్ర మార్గదర్శి.

డేటాబేస్ టెస్టింగ్: విశ్వసనీయ సిస్టమ్‌ల కోసం డేటా సమగ్రతను నిర్ధారించడం

నేటి డేటా-ఆధారిత ప్రపంచంలో, డేటాబేస్‌లు లెక్కలేనన్ని అప్లికేషన్లు మరియు సేవలకు వెన్నెముక వంటివి. ఆర్థిక లావాదేవీల నుండి ఆరోగ్య రికార్డుల వరకు, మరియు ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల నుండి సోషల్ మీడియా నెట్‌వర్క్‌ల వరకు, వ్యాపార కార్యకలాపాలు, నిర్ణయాలు తీసుకోవడం, మరియు నియంత్రణ సమ్మతి కోసం కచ్చితమైన మరియు స్థిరమైన డేటా చాలా కీలకం. అందువల్ల, డేటా సమగ్రత, విశ్వసనీయత మరియు పనితీరును నిర్ధారించడానికి కఠినమైన డేటాబేస్ టెస్టింగ్ అత్యంత ముఖ్యం.

డేటా సమగ్రత అంటే ఏమిటి?

డేటా సమగ్రత అంటే డేటాబేస్‌లో నిల్వ చేయబడిన డేటా యొక్క కచ్చితత్వం, స్థిరత్వం, మరియు ప్రామాణికత. ఇది నిల్వ, ప్రాసెసింగ్, మరియు తిరిగి పొందే సమయంలో డేటా మారకుండా ఉందని, మరియు అది ముందుగా నిర్వచించిన నియమాలు మరియు పరిమితులకు కట్టుబడి ఉందని నిర్ధారిస్తుంది. విశ్వసనీయమైన మరియు ఆధారపడదగిన సిస్టమ్‌లను నిర్మించడానికి డేటా సమగ్రతను నిర్వహించడం చాలా అవసరం. అది లేకుండా, సంస్థలు తప్పు సమాచారం ఆధారంగా తప్పుడు నిర్ణయాలు తీసుకునే ప్రమాదం, నియంత్రణ జరిమానాలను ఎదుర్కోవడం, మరియు వినియోగదారుల నమ్మకాన్ని కోల్పోవడం వంటివి ఎదుర్కోవలసి వస్తుంది. డేటా సమగ్రత తనిఖీలు లేకపోవడం వల్ల ఒక బ్యాంకు మోసపూరిత లావాదేవీని ప్రాసెస్ చేయడం లేదా తప్పు రోగి రికార్డుల కారణంగా ఒక ఆసుపత్రి తప్పుడు మందులు ఇవ్వడం ఊహించుకోండి. దాని పరిణామాలు తీవ్రంగా ఉంటాయి.

డేటా సమగ్రత టెస్టింగ్ ఎందుకు ముఖ్యం?

డేటా సమగ్రతపై దృష్టి సారించిన డేటాబేస్ టెస్టింగ్ అనేక కారణాల వల్ల చాలా ముఖ్యమైనది:

డేటా సమగ్రత పరిమితుల రకాలు

డేటా సమగ్రత అనేది వివిధ సమగ్రత పరిమితుల ద్వారా అమలు చేయబడుతుంది, ఇవి డేటాబేస్‌లో నిల్వ చేయబడిన డేటాను నియంత్రించే నియమాలు. ఇక్కడ ప్రధాన రకాలు ఉన్నాయి:

డేటా సమగ్రత కోసం డేటాబేస్ టెస్టింగ్ పద్ధతులు

డేటా సమగ్రతను నిర్ధారించడానికి అనేక పరీక్షా పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ పద్ధతులు డేటా యొక్క వివిధ అంశాలను ధృవీకరించడం మరియు సమగ్రత పరిమితులు సరిగ్గా అమలు చేయబడుతున్నాయని నిర్ధారించడంపై దృష్టి పెడతాయి. మీరు రిలేషనల్ డేటాబేస్ (PostgreSQL, MySQL, లేదా Oracle వంటివి) లేదా NoSQL డేటాబేస్ (MongoDB లేదా Cassandra వంటివి) ఉపయోగిస్తున్నా, ఈ పద్ధతులు సమానంగా వర్తిస్తాయి, అయితే నిర్దిష్ట అమలులు మారుతాయి.

1. డేటా రకం మరియు ఫార్మాట్ ధృవీకరణ

ఈ పద్ధతి ప్రతి కాలమ్‌లో సరైన డేటా రకం మరియు ఫార్మాట్ ఉందని ధృవీకరించడం. ఇది డేటా నిర్వచించిన డొమైన్ సమగ్రత పరిమితులకు కట్టుబడి ఉందని నిర్ధారిస్తుంది. సాధారణ పరీక్షలు:

ఉదాహరణ: దశాంశంగా నిర్వచించబడిన price కాలమ్‌తో ఒక products టేబుల్‌ను పరిగణించండి. డేటా రకం ధృవీకరణ పరీక్ష ఈ కాలమ్‌లో కేవలం దశాంశ విలువలు మాత్రమే నిల్వ చేయబడ్డాయని నిర్ధారిస్తుంది. పరిధి తనిఖీ ధర ఎల్లప్పుడూ సున్నా కంటే ఎక్కువగా ఉందని ధృవీకరిస్తుంది. ఒక ఉత్పత్తి కోడ్‌ను ఒక నిర్దిష్ట నమూనాను అనుసరించడానికి (ఉదా., PRD-XXXX, ఇక్కడ XXXX నాలుగు అంకెల సంఖ్య) ఫార్మాట్ తనిఖీని ఉపయోగించవచ్చు.

కోడ్ ఉదాహరణ (SQL):


-- price కాలమ్‌లో చెల్లని డేటా రకాల కోసం తనిఖీ చేయండి
SELECT * FROM products WHERE price NOT LIKE '%.%' AND price NOT LIKE '%[0-9]%';

-- ఆమోదయోగ్యమైన పరిధి వెలుపల ధరల కోసం తనిఖీ చేయండి
SELECT * FROM products WHERE price <= 0;

-- చెల్లని ఉత్పత్తి కోడ్ ఫార్మాట్ కోసం తనిఖీ చేయండి
SELECT * FROM products WHERE product_code NOT LIKE 'PRD-[0-9][0-9][0-9][0-9]';

2. నల్ (Null) విలువ తనిఖీలు

ఈ పద్ధతి నల్ (శూన్యం)గా ఉండకూడని కాలమ్‌లలో నల్ విలువలు లేవని ధృవీకరిస్తుంది. ఇది ఎంటిటీ సమగ్రత పరిమితులు అమలు చేయబడ్డాయని నిర్ధారిస్తుంది. ప్రైమరీ కీలు మరియు ఫారిన్ కీల కోసం నల్ విలువ తనిఖీలు చాలా ముఖ్యమైనవి. తప్పిపోయిన ప్రైమరీ కీ ఎంటిటీ సమగ్రతను ఉల్లంఘిస్తుంది, అయితే తప్పిపోయిన ఫారిన్ కీ రిఫరెన్షియల్ సమగ్రతను దెబ్బతీస్తుంది.

ఉదాహరణ: ఒక customers టేబుల్‌లో, customer_id (ప్రైమరీ కీ) ఎప్పుడూ నల్ ఉండకూడదు. customer_id లేని ఏవైనా రికార్డులను నల్ విలువ తనిఖీ గుర్తిస్తుంది.

కోడ్ ఉదాహరణ (SQL):


-- customer_id కాలమ్‌లో నల్ విలువల కోసం తనిఖీ చేయండి
SELECT * FROM customers WHERE customer_id IS NULL;

3. ప్రత్యేకత (Uniqueness) తనిఖీలు

ఈ పద్ధతి ప్రత్యేకంగా నిర్వచించబడిన కాలమ్‌లలో నకిలీ విలువలు లేవని నిర్ధారిస్తుంది. ఇది ఎంటిటీ సమగ్రతను అమలు చేస్తుంది మరియు డేటా రిడెండెన్సీని నివారిస్తుంది. ప్రైమరీ కీలు, ఇమెయిల్ చిరునామాలు, మరియు వినియోగదారు పేర్ల కోసం ప్రత్యేకత తనిఖీలు చాలా ముఖ్యమైనవి.

ఉదాహరణ: ఒక users టేబుల్‌లో, username కాలమ్ ప్రత్యేకంగా ఉండాలి. ఒక ప్రత్యేకత తనిఖీ నకిలీ వినియోగదారు పేర్లతో ఉన్న ఏవైనా రికార్డులను గుర్తిస్తుంది.

కోడ్ ఉదాహరణ (SQL):


-- నకిలీ వినియోగదారు పేర్ల కోసం తనిఖీ చేయండి
SELECT username, COUNT(*) FROM users GROUP BY username HAVING COUNT(*) > 1;

4. రిఫరెన్షియల్ సమగ్రత తనిఖీలు

ఈ పద్ధతి ఒక టేబుల్‌లోని ఫారిన్ కీలు మరొక టేబుల్‌లోని ప్రైమరీ కీలను సరిగ్గా సూచిస్తున్నాయని ధృవీకరిస్తుంది. ఇది టేబుల్స్ మధ్య సంబంధాలు చెల్లుబాటు అయ్యేవిగా మరియు స్థిరంగా ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది. రిఫరెన్షియల్ సమగ్రత తనిఖీలలో ఇవి ఉంటాయి:

ఉదాహరణ: ఒక orders టేబుల్‌లో customers టేబుల్‌ను సూచించే customer_id ఫారిన్ కీ ఉంది. orders టేబుల్‌లోని ప్రతి customer_id, customers టేబుల్‌లో ఉందో లేదో ఒక రిఫరెన్షియల్ సమగ్రత తనిఖీ నిర్ధారిస్తుంది. customers టేబుల్ నుండి ఒక కస్టమర్‌ను తొలగించినప్పుడు ప్రవర్తనను కూడా ఇది పరీక్షిస్తుంది (ఉదాహరణకు, అనుబంధ ఆర్డర్‌లు తొలగించబడ్డాయా లేదా నల్‌కు సెట్ చేయబడ్డాయా, నిర్వచించిన పరిమితిని బట్టి).

కోడ్ ఉదాహరణ (SQL):


-- orders టేబుల్‌లో అనాథ ఫారిన్ కీల కోసం తనిఖీ చేయండి
SELECT * FROM orders WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM customers);

-- CASCADE డిలీషన్‌ను పరీక్షించే ఉదాహరణ:
-- 1. ఒక కస్టమర్‌ను మరియు ఆ కస్టమర్‌తో అనుబంధించబడిన ఆర్డర్‌ను చొప్పించండి
-- 2. కస్టమర్‌ను తొలగించండి
-- 3. ఆర్డర్ కూడా తొలగించబడిందని ధృవీకరించండి

-- SET NULL ను పరీక్షించే ఉదాహరణ:
-- 1. ఒక కస్టమర్‌ను మరియు ఆ కస్టమర్‌తో అనుబంధించబడిన ఆర్డర్‌ను చొప్పించండి
-- 2. కస్టమర్‌ను తొలగించండి
-- 3. ఆర్డర్‌లోని customer_id NULL కు సెట్ చేయబడిందని ధృవీకరించండి

5. వ్యాపార నియమ ధృవీకరణ

ఈ పద్ధతి డేటాబేస్ నిర్దిష్ట వ్యాపార నియమాలకు కట్టుబడి ఉందని ధృవీకరిస్తుంది. ఈ నియమాలు సంక్లిష్టంగా ఉండవచ్చు మరియు ధృవీకరించడానికి కస్టమ్ లాజిక్ అవసరం కావచ్చు. వ్యాపార నియమ ధృవీకరణ తరచుగా స్టోర్డ్ ప్రొసీజర్‌లు, ట్రిగ్గర్‌లు, లేదా అప్లికేషన్-స్థాయి ధృవీకరణను ఉపయోగించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. డేటాబేస్ సంస్థ యొక్క వ్యాపార లాజిక్ మరియు విధానాలను కచ్చితంగా ప్రతిబింబించేలా చూసుకోవడానికి ఈ పరీక్షలు చాలా ముఖ్యమైనవి. వ్యాపార నియమాలు డిస్కౌంట్ లెక్కలు, ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ, మరియు క్రెడిట్ పరిమితి అమలు వంటి విస్తృత శ్రేణి దృశ్యాలను కవర్ చేయగలవు.

ఉదాహరణ: ఒక వ్యాపార నియమం ప్రకారం ఒక కస్టమర్ క్రెడిట్ పరిమితి వారి సగటు నెలవారీ ఖర్చుకు 10 రెట్లు మించకూడదు. ఒక వ్యాపార నియమ ధృవీకరణ పరీక్ష కస్టమర్ క్రెడిట్ పరిమితిని నవీకరించేటప్పుడు ఈ నియమం అమలు చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది.

కోడ్ ఉదాహరణ (SQL - స్టోర్డ్ ప్రొసీజర్):


CREATE PROCEDURE ValidateCreditLimit
    @CustomerID INT,
    @NewCreditLimit DECIMAL
AS
BEGIN
    -- కస్టమర్ కోసం సగటు నెలవారీ ఖర్చును పొందండి
    DECLARE @AvgMonthlySpending DECIMAL;
    SELECT @AvgMonthlySpending = AVG(OrderTotal) 
    FROM Orders 
    WHERE CustomerID = @CustomerID
    AND OrderDate >= DATEADD(month, -12, GETDATE()); -- గత 12 నెలలు

    -- కొత్త క్రెడిట్ పరిమితి సగటు నెలవారీ ఖర్చుకు 10 రెట్లు మించిందో లేదో తనిఖీ చేయండి
    IF @NewCreditLimit > (@AvgMonthlySpending * 10)
    BEGIN
        -- నియమం ఉల్లంఘిస్తే ఎర్రర్ చూపండి
        RAISERROR('Credit limit exceeds the allowed limit.', 16, 1);
        RETURN;
    END

    -- నియమం సంతృప్తి చెందితే క్రెడిట్ పరిమితిని నవీకరించండి
    UPDATE Customers SET CreditLimit = @NewCreditLimit WHERE CustomerID = @CustomerID;
END;

6. డేటా ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్ టెస్టింగ్

ఈ పద్ధతి ETL (ఎక్స్‌ట్రాక్ట్, ట్రాన్స్‌ఫార్మ్, లోడ్) ప్రక్రియల వంటి డేటా ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్‌లను పరీక్షించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ETL ప్రక్రియలు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సోర్స్ సిస్టమ్‌ల నుండి డేటా వేర్‌హౌస్ లేదా ఇతర టార్గెట్ సిస్టమ్‌కు డేటాను తరలిస్తాయి. డేటా ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్ టెస్టింగ్ డేటా సరిగ్గా సంగ్రహించబడి, మార్చబడి, మరియు లోడ్ చేయబడిందని, మరియు ప్రక్రియ అంతటా డేటా సమగ్రత నిర్వహించబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది. డేటా ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్ టెస్టింగ్ యొక్క ముఖ్య అంశాలు:

ఉదాహరణ: ఒక ETL ప్రక్రియ బహుళ ప్రాంతీయ డేటాబేస్‌ల నుండి అమ్మకాల డేటాను సంగ్రహించి, డేటాను ఒక సాధారణ ఫార్మాట్‌కు మార్చి, దానిని ఒక కేంద్ర డేటా వేర్‌హౌస్‌లోకి లోడ్ చేయవచ్చు. డేటా ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్ టెస్టింగ్ అన్ని అమ్మకాల డేటా సంగ్రహించబడిందని, డేటా సరిగ్గా మార్చబడిందని (ఉదా., కరెన్సీ మార్పిడులు, యూనిట్ మార్పిడులు), మరియు డేటా వేర్‌హౌస్‌లోకి లోపాలు లేదా డేటా నష్టం లేకుండా లోడ్ చేయబడిందని ధృవీకరిస్తుంది.

7. డేటా మాస్కింగ్ మరియు అనానిమైజేషన్ టెస్టింగ్

ఈ పద్ధతి సున్నితమైన డేటాను గోప్యతను కాపాడటానికి మరియు GDPR వంటి డేటా రక్షణ నిబంధనలకు అనుగుణంగా సరిగ్గా మాస్క్ చేయబడిందని లేదా అజ్ఞాతీకరించబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. డేటా మాస్కింగ్ మరియు అనానిమైజేషన్ టెస్టింగ్ ధృవీకరిస్తుంది:

ఉదాహరణ: ఒక ఆరోగ్య సంరక్షణ అప్లికేషన్‌లో, పరిశోధన ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించే ముందు రోగి పేర్లు మరియు చిరునామాలను మాస్క్ చేయవచ్చు లేదా అజ్ఞాతీకరించవచ్చు. డేటా మాస్కింగ్ మరియు అనానిమైజేషన్ టెస్టింగ్ మాస్కింగ్ పద్ధతులు రోగి గోప్యతను కాపాడడంలో ప్రభావవంతంగా ఉన్నాయని మరియు అజ్ఞాతీకరించబడిన డేటా వ్యక్తిగత గుర్తింపులను వెల్లడించకుండా గణాంక విశ్లేషణ కోసం ఇప్పటికీ ఉపయోగించవచ్చని ధృవీకరిస్తుంది.

డేటా సమగ్రత టెస్టింగ్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు

డేటా సమగ్రతను సమర్థవంతంగా నిర్ధారించడానికి, ఈ క్రింది ఉత్తమ పద్ధతులను పరిగణించండి:

డేటాబేస్ టెస్టింగ్ కోసం సాధనాలు

అనేక సాధనాలు డేటాబేస్ టెస్టింగ్ మరియు డేటా సమగ్రత ధృవీకరణలో సహాయపడతాయి:

ముగింపు

డేటా సమగ్రత అనేది డేటాబేస్ నిర్వహణ మరియు అప్లికేషన్ అభివృద్ధిలో ఒక కీలకమైన అంశం. బలమైన డేటాబేస్ టెస్టింగ్ పద్ధతులను అమలు చేయడం ద్వారా, సంస్థలు తమ డేటా కచ్చితమైనదిగా, స్థిరంగా, మరియు విశ్వసనీయంగా ఉందని నిర్ధారించుకోవచ్చు. ఇది, క్రమంగా, మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి, మెరుగైన వ్యాపార కార్యకలాపాలకు, మరియు మెరుగైన నియంత్రణ సమ్మతికి దారితీస్తుంది. డేటా సమగ్రత టెస్టింగ్‌లో పెట్టుబడి పెట్టడం అనేది మీ డేటా యొక్క మొత్తం నాణ్యత మరియు విశ్వసనీయతలో పెట్టుబడి, మరియు అందువల్ల, మీ సంస్థ యొక్క విజయంలో పెట్టుబడి.

డేటా సమగ్రత అనేది ఒక-సారి చేసే పని కాదని, ఇది నిరంతర ప్రక్రియ అని గుర్తుంచుకోండి. నిరంతర పర్యవేక్షణ, నియమిత ఆడిట్‌లు, మరియు చురుకైన నిర్వహణ డేటాను శుభ్రంగా మరియు విశ్వసనీయంగా ఉంచడానికి అవసరం. ఈ పద్ధతులను స్వీకరించడం ద్వారా, సంస్థలు డేటా-ఆధారిత ఆవిష్కరణ మరియు వృద్ధి కోసం ఒక దృఢమైన పునాదిని నిర్మించుకోగలవు.