Nilai data uji yang baik untuk DBA sudah diketahui dengan baik:
“Pengujian aplikasi intensif basis data memiliki tantangan unik yang berasal dari ketergantungan tersembunyi, perbedaan halus dalam semantik data, skema basis data target, dan aturan bisnis implisit. Tantangan ini menjadi lebih sulit ketika aplikasi melibatkan database yang terintegrasi dan heterogen atau data rahasia. Data pengujian yang tepat yang mensimulasikan masalah data dunia nyata sangat penting untuk mencapai tolok ukur kualitas yang wajar untuk validasi input fungsional, beban, kinerja, dan pengujian stres. ” – Ali Raza &Stephen Clyde, abstrak dari Creating Datasets for Testing Relational Databases
Menguji operasi basis data, membuat prototipe data warehouse dan pekerjaan ETL/ELT, mengalihdayakan sampel dan laporan file dengan aman, dan menjalankan tolok ukur kinerja pada peralatan DB, semuanya memerlukan data uji dengan tampilan dan nuansa basis data produksi sehingga aplikasi yang menggunakan data uji tersebut sekarang akan tampil sukses dengan data nyata nanti. Dalam buku mereka tahun 2012, Raza dan Clyde membandingkan pembuatan data uji dengan ekstraksi data uji.
IRI dan penggunanya tahu bahwa menggunakan data nyata untuk pengujian tidak diinginkan. Alasan paling jelas saat ini adalah bahwa data nyata berisiko mengekspos informasi identitas pribadi (PII) yang perlu dirahasiakan. Pengembang atau penguji tidak ingin menjalankan proses, atau menguji sistem basis data dan berbagi risiko informasi pelanggan seperti nomor jaminan sosial, informasi kartu kredit, tanggal lahir, dll. selama fase ini. Data nyata yang tersedia saat ini mungkin juga tidak cukup kuat atau realistis untuk menguji aplikasi atau database yang harus menangani volume dan/atau rentang nilai yang lebih besar.
Sayangnya, Raza dan Clyde menulis buku mereka sebelum RowGen v3 dirilis, ketika mereka mungkin mengamatinya menghasilkan data uji yang:
1) tidak mengekspos PII karena berisi nilai kolom baru, atau real acak,
2) mempertahankan integritas struktural dan referensial yang ditentukan dalam DDL asli
3) tidak terbatas pada volume data database asli atau rentang nilai
4) dapat disesuaikan melalui pembuatan skrip untuk memenuhi persyaratan yang kompleks
5) diurutkan sebelumnya dan dimuat massal secara otomatis untuk populasi tercepat yang mungkin
6) ditentukan dalam batch skrip yang memiliki fleksibilitas beragam dan dapat diekspor, digunakan kembali, dan dimodifikasi sesuai kebutuhan
IRI RowGen v3 adalah rilis terbaru dari generator data pengujian volume tinggi tercepat dan terkuat di dunia untuk database relasional. RowGen akan dijalankan dari GUI Workbench IRI yang dibangun di Eclipse, pada baris perintah, atau dari program batch, untuk menghasilkan kualitas dan kuantitas data uji yang diperlukan untuk secara akurat mencerminkan ruang lingkup, tata letak, dan hubungan dalam database produksi, dan pada gilirannya, gudang data dan penyimpanan data operasional.
Wizard Data Uji DB RowGen v3 yang baru, saat diluncurkan dari GUI Workbench IRI, memandu pengguna melalui spesifikasi dan otomatisasi:
Penguraian – dengan memilih skema dan tabel untuk diisi, RowGen menerjemahkan deskripsi tabel database dan batasan integritas ke dalam skrip .rcl yang menentukan struktur sumber, kumpulan dependen, dan pembuatan data, dalam urutan yang diperlukan untuk mengisi tabel dalam format yang tepat, dan dengan semua kunci utama, indeks unik, dan hubungan kunci asing dihormati.
Generasi – dengan membuat dan menjalankan skrip .rcl untuk membuat satu file pengujian per tabel yang dapat dimuat secara massal, dan/atau disimpan untuk digunakan di masa mendatang.
Populasi – dengan memuat tabel target secara massal dalam urutan yang benar dengan data uji yang telah disortir sebelumnya yang benar secara struktural dan referensial.
Prosesnya dapat dengan cepat memuat database pengujian yang sangat besar dan mematuhi aturan bisnis dan undang-undang privasi data. Data yang dihasilkan realistis dan cukup kuat untuk menguji operasi database dan aplikasi kueri.
RowGen v3 juga mendukung opsi berbasis aturan dan skrip untuk mengontrol nilai bidang tertentu dan distribusi rentang nilai yang mengakomodasi batasan basis data tertentu, dan paling mewakili tampilan dan tingkat kemunculan data dalam produksi. Pengguna juga dapat membuat grafik dan membuktikan secara visual bahwa nilai pengujian sesuai dengan distribusi linier, ternormalisasi, berbobot, atau standar.
Untuk informasi lebih lanjut tentang RowGen v3, lihat www.iri.com/products/rowgen, www.iri.com/products/rowgen/gui atau baca artikel lain di bagian Data Uji di blog IRI.
