M

MLOG

Türkçe

Veri bütünlüğüne odaklanan veritabanı testi için kapsamlı bir rehber. Veritabanı sistemlerinde veri doğruluğu ve tutarlılığını sağlamak için bütünlük kısıtlamaları, test teknikleri ve en iyi uygulamaları ele alır.

Veritabanı Testi: Güvenilir Sistemler için Veri Bütünlüğünü Sağlama

Günümüzün veri odaklı dünyasında, veritabanları sayısız uygulamanın ve hizmetin bel kemiğidir. Finansal işlemlerden sağlık kayıtlarına, e-ticaret platformlarından sosyal medya ağlarına kadar doğru ve tutarlı veriler, ticari operasyonlar, karar alma süreçleri ve yasal düzenlemelere uyum için çok önemlidir. Bu nedenle, titiz bir veritabanı testi, veri bütünlüğünü, güvenilirliğini ve performansını sağlamak için elzemdir.

Veri Bütünlüğü Nedir?

Veri bütünlüğü, bir veritabanında saklanan verilerin doğruluğunu, tutarlılığını ve geçerliliğini ifade eder. Verilerin depolama, işleme ve geri çağırma sırasında değişmeden kalmasını ve önceden tanımlanmış kurallara ve kısıtlamalara uymasını sağlar. Veri bütünlüğünü korumak, güvenilir ve sağlam sistemler oluşturmak için esastır. Bu olmadan, kuruluşlar yanlış bilgilere dayanarak hatalı kararlar alma, yasal cezalarla karşı karşıya kalma ve müşteri güvenini kaybetme riskiyle karşı karşıya kalır. Veri bütünlüğü kontrollerinin eksikliği nedeniyle sahte bir işlemi işleyen bir bankayı veya hatalı hasta kayıtları nedeniyle yanlış ilacı uygulayan bir hastaneyi hayal edin. Sonuçları ağır olabilir.

Veri Bütünlüğü Testi Neden Önemlidir?

Veri bütünlüğüne odaklanan veritabanı testi birkaç nedenden ötürü hayati önem taşır:

Veri Bütünlüğü Kısıtlaması Türleri

Veri bütünlüğü, bir veritabanında saklanan verileri yöneten kurallar olan çeşitli bütünlük kısıtlamaları aracılığıyla uygulanır. İşte ana türleri:

Veri Bütünlüğü için Veritabanı Test Teknikleri

Veri bütünlüğünü sağlamak için çeşitli test teknikleri kullanılabilir. Bu teknikler, verilerin farklı yönlerini doğrulamaya ve bütünlük kısıtlamalarının doğru bir şekilde uygulandığından emin olmaya odaklanır. Bu teknikler, belirli uygulamalar farklılık gösterse de, ilişkisel bir veritabanı (PostgreSQL, MySQL veya Oracle gibi) veya bir NoSQL veritabanı (MongoDB veya Cassandra gibi) kullanıyor olsanız da eşit derecede geçerlidir.

1. Veri Türü ve Format Doğrulaması

Bu teknik, her sütunun doğru veri türünü ve formatını içerdiğini doğrulamayı içerir. Verilerin tanımlanmış alan bütünlüğü kısıtlamalarına uymasını sağlar. Yaygın testler şunları içerir:

Örnek: Ondalık sayı olarak tanımlanmış bir price sütununa sahip bir products tablosu düşünün. Bir veri türü doğrulama testi, bu sütunda yalnızca ondalık değerlerin saklandığından emin olur. Bir aralık kontrolü, fiyatın her zaman sıfırdan büyük olduğunu doğrular. Bir format kontrolü, bir ürün kodunun belirli bir desene (ör. PRD-XXXX, burada XXXX dört basamaklı bir sayıdır) uymasını doğrulamak için kullanılabilir.

Kod Örneği (SQL):


-- price sütunundaki geçersiz veri türlerini kontrol et
SELECT * FROM products WHERE price NOT LIKE '%.%' AND price NOT LIKE '%[0-9]%';

-- kabul edilebilir aralığın dışındaki fiyatları kontrol et
SELECT * FROM products WHERE price <= 0;

-- geçersiz ürün kodu formatını kontrol et
SELECT * FROM products WHERE product_code NOT LIKE 'PRD-[0-9][0-9][0-9][0-9]';

2. Null Değer Kontrolleri

Bu teknik, null olmasına izin verilmeyen sütunların null değerler içermediğini doğrular. Varlık bütünlüğü kısıtlamalarının uygulandığından emin olur. Null değer kontrolleri, birincil anahtarlar ve yabancı anahtarlar için çok önemlidir. Eksik bir birincil anahtar varlık bütünlüğünü ihlal ederken, eksik bir yabancı anahtar referans bütünlüğünü bozabilir.

Örnek: Bir customers tablosunda, customer_id (birincil anahtar) asla null olmamalıdır. Bir null değer kontrolü, customer_id'nin eksik olduğu tüm kayıtları belirleyecektir.

Kod Örneği (SQL):


-- customer_id sütunundaki null değerleri kontrol et
SELECT * FROM customers WHERE customer_id IS NULL;

3. Benzersizlik Kontrolleri

Bu teknik, benzersiz olarak tanımlanan sütunların yinelenen değerler içermediğinden emin olur. Varlık bütünlüğünü uygular ve veri fazlalığını önler. Benzersizlik kontrolleri özellikle birincil anahtarlar, e-posta adresleri ve kullanıcı adları için önemlidir.

Örnek: Bir users tablosunda, username sütunu benzersiz olmalıdır. Bir benzersizlik kontrolü, yinelenen kullanıcı adlarına sahip tüm kayıtları belirleyecektir.

Kod Örneği (SQL):


-- yinelenen kullanıcı adlarını kontrol et
SELECT username, COUNT(*) FROM users GROUP BY username HAVING COUNT(*) > 1;

4. Referans Bütünlüğü Kontrolleri

Bu teknik, bir tablodaki yabancı anahtarların başka bir tablodaki birincil anahtarlara doğru bir şekilde başvurduğunu doğrular. Tablolar arasındaki ilişkilerin geçerli ve tutarlı olmasını sağlar. Referans bütünlüğü kontrolleri şunları doğrulamayı içerir:

Örnek: Bir orders tablosu, customers tablosuna başvuran bir customer_id yabancı anahtarına sahiptir. Bir referans bütünlüğü kontrolü, orders tablosundaki her customer_id'nin customers tablosunda bulunduğundan emin olur. Ayrıca, customers tablosundan bir müşteri silindiğinde davranışı test eder (örneğin, ilişkili siparişlerin silinip silinmediği veya null olarak ayarlanıp ayarlanmadığı, tanımlanmış kısıtlamaya bağlı olarak).

Kod Örneği (SQL):


-- orders tablosundaki sahipsiz yabancı anahtarları kontrol et
SELECT * FROM orders WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM customers);

-- CASCADE ile silme testi örneği:
-- 1. Bir müşteri ve o müşteriyle ilişkili bir sipariş ekle
-- 2. Müşteriyi sil
-- 3. Siparişin de silindiğini doğrula

-- SET NULL testi örneği:
-- 1. Bir müşteri ve o müşteriyle ilişkili bir sipariş ekle
-- 2. Müşteriyi sil
-- 3. Siparişteki customer_id'nin NULL olarak ayarlandığını doğrula

5. İş Kuralı Doğrulaması

Bu teknik, veritabanının belirli iş kurallarına uyduğunu doğrular. Bu kurallar karmaşık olabilir ve doğrulamak için özel mantık gerektirebilir. İş kuralı doğrulaması genellikle saklı yordamlar, tetikleyiciler veya uygulama düzeyinde doğrulama kullanmayı içerir. Bu testler, veritabanının kuruluşun iş mantığını ve politikalarını doğru bir şekilde yansıttığından emin olmak için çok önemlidir. İş kuralları, indirim hesaplamaları, envanter yönetimi ve kredi limiti uygulaması gibi geniş bir senaryo yelpazesini kapsayabilir.

Örnek: Bir iş kuralı, bir müşterinin kredi limitinin ortalama aylık harcamasının 10 katını geçemeyeceğini belirtebilir. Bir iş kuralı doğrulama testi, bir müşterinin kredi limiti güncellenirken bu kuralın uygulandığından emin olur.

Kod Örneği (SQL - Saklı Yordam):


CREATE PROCEDURE ValidateCreditLimit
    @CustomerID INT,
    @NewCreditLimit DECIMAL
AS
BEGIN
    -- Müşteri için ortalama aylık harcamayı al
    DECLARE @AvgMonthlySpending DECIMAL;
    SELECT @AvgMonthlySpending = AVG(OrderTotal) 
    FROM Orders 
    WHERE CustomerID = @CustomerID
    AND OrderDate >= DATEADD(month, -12, GETDATE()); -- Son 12 ay

    -- Yeni kredi limitinin ortalama aylık harcamanın 10 katını aşıp aşmadığını kontrol et
    IF @NewCreditLimit > (@AvgMonthlySpending * 10)
    BEGIN
        -- Kural ihlal edilirse bir hata yükselt
        RAISERROR('Kredi limiti izin verilen sınırı aşıyor.', 16, 1);
        RETURN;
    END

    -- Kural karşılanırsa kredi limitini güncelle
    UPDATE Customers SET CreditLimit = @NewCreditLimit WHERE CustomerID = @CustomerID;
END;

6. Veri Dönüşüm Testi

Bu teknik, ETL (Extract, Transform, Load - Çıkar, Dönüştür, Yükle) süreçleri gibi veri dönüşümlerini test etmeye odaklanır. ETL süreçleri, verileri bir veya daha fazla kaynak sistemden bir veri ambarına veya başka bir hedef sisteme taşır. Veri dönüşüm testi, verilerin doğru bir şekilde çıkarılmasını, dönüştürülmesini ve yüklenmesini ve süreç boyunca veri bütünlüğünün korunmasını sağlar. Veri dönüşüm testinin temel yönleri şunlardır:

Örnek: Bir ETL süreci, birden fazla bölgesel veritabanından satış verilerini çıkarabilir, verileri ortak bir formata dönüştürebilir ve merkezi bir veri ambarına yükleyebilir. Veri dönüşüm testi, tüm satış verilerinin çıkarıldığını, verilerin doğru bir şekilde dönüştürüldüğünü (örneğin, para birimi dönüşümleri, birim dönüşümleri) ve verilerin veri ambarına hatasız veya veri kaybı olmadan yüklendiğini doğrular.

7. Veri Maskeleme ve Anonimleştirme Testi

Bu teknik, hassas verilerin gizliliği korumak ve GDPR gibi veri koruma düzenlemelerine uymak için uygun şekilde maskelendiğinden veya anonimleştirildiğinden emin olur. Veri maskeleme ve anonimleştirme testi şunları doğrulamayı içerir:

Örnek: Bir sağlık uygulamasında, hasta adları ve adresleri araştırma amacıyla kullanılmadan önce maskelenebilir veya anonimleştirilebilir. Veri maskeleme ve anonimleştirme testi, maskeleme tekniklerinin hasta gizliliğini korumada etkili olduğunu ve anonimleştirilmiş verilerin bireysel kimlikleri ortaya çıkarmadan istatistiksel analiz için hala kullanılabileceğini doğrular.

Veri Bütünlüğü Testi için En İyi Uygulamalar

Veri bütünlüğünü etkili bir şekilde sağlamak için aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:

Veritabanı Testi için Araçlar

Veritabanı testinde ve veri bütünlüğü doğrulamasında yardımcı olabilecek birkaç araç bulunmaktadır:

Sonuç

Veri bütünlüğü, veritabanı yönetimi ve uygulama geliştirmenin kritik bir yönüdür. Sağlam veritabanı test teknikleri uygulayarak, kuruluşlar verilerinin doğru, tutarlı ve güvenilir olmasını sağlayabilir. Bu da, daha iyi karar alma, iyileştirilmiş iş operasyonları ve artırılmış yasal uyum ile sonuçlanır. Veri bütünlüğü testine yatırım yapmak, verilerinizin genel kalitesine ve güvenilirliğine ve dolayısıyla kuruluşunuzun başarısına yapılmış bir yatırımdır.

Veri bütünlüğünün tek seferlik bir görev değil, sürekli bir süreç olduğunu unutmayın. Sürekli izleme, düzenli denetimler ve proaktif bakım, verileri temiz ve güvenilir tutmak için esastır. Bu uygulamaları benimseyerek, kuruluşlar veri odaklı inovasyon ve büyüme için sağlam bir temel oluşturabilir.

Veritabanı Testi: Güvenilir Sistemler için Veri Bütünlüğünü Sağlama | MLOG