ETL 测试 - 最佳实践

要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减少执行测试的成本和时间。它提高了要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告。

我们在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，从而建立正确的数据模型，这一点极为重要。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 模块建立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。

最终用户通常知道数据问题，但他们不知道如何修复它们。在错误到达 ETL 系统之前找到并纠正这些错误非常重要。解决此问题的常用方法是在 ETL 执行时，但最佳做法是在源系统中查找错误并采取措施在源系统级别纠正它们。

常见的 ETL 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 工具为源系统和目标系统生成 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的任何地方处理转换。

ETL 实施期间的另一个最佳实践是调度、审计和监控 ETL 作业，以确保加载按预期执行。

有时，数据仓库表的大小较大，不可能在每个 ETL 周期中刷新它们。增量加载确保只有自上次更新以来更改的记录才会被带入 ETL 过程，这对可扩展性和刷新系统所需的时间产生巨大影响。

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，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 团队识别变化的数据捕获问题并确定最合适的策略。

最佳做法是确保提供的 ETL 解决方案具有可扩展性。在实施时，需要确保 ETL 解决方案能够根据业务需求及其未来的潜在增长进行扩展。