ETL测试 - 最佳实践

为了测试数据仓库系统或BI应用程序，需要采用以数据为中心的方法。ETL测试最佳实践有助于最大限度地降低测试成本和时间。它提高了加载到目标系统的数据质量，从而为最终用户生成高质量的仪表板和报表。

这里列出了一些可以遵循的ETL测试最佳实践：

分析数据

分析数据以了解需求以建立正确的数据模型至关重要。花时间了解需求并为目标系统建立正确的数据模型可以减少ETL挑战。研究源系统、数据质量并为ETL模块构建正确的数据验证规则也很重要。应根据源系统和目标系统的数据结构制定ETL策略。

修复源系统中的不良数据

最终用户通常知道数据问题，但他们不知道如何解决这些问题。在这些错误到达ETL系统之前找到并纠正它们非常重要。解决此问题的常用方法是在ETL执行时进行，但最佳实践是在源系统中找到错误，并在源系统级别采取措施对其进行纠正。

找到兼容的ETL工具

ETL的常见最佳实践之一是选择与源系统和目标系统最兼容的工具。ETL工具生成源系统和目标系统的SQL脚本的能力可以减少处理时间和资源。它允许在最合适的环境中处理转换。

监控ETL作业

ETL实施过程中的另一个最佳实践是对ETL作业进行调度、审核和监控，以确保负载按预期执行。

集成增量数据

有时，数据仓库表的大小很大，不可能在每个ETL周期都刷新它们。增量加载确保自上次更新以来仅更改的记录被引入ETL过程，这对系统的可扩展性和刷新时间有巨大影响。

通常，源系统没有时间戳或主键来轻松识别更改。如果在项目的后期阶段发现此类问题，则代价可能非常高昂。ETL最佳实践之一是在初始源系统研究中涵盖这些方面。这些知识有助于ETL团队识别更改数据捕获问题并确定最合适的策略。

可扩展性

最佳实践是确保提供的ETL解决方案具有可扩展性。在实施时，需要确保ETL解决方案能够满足业务需求及其未来的潜在增长。