डीबीए के लिए अच्छे परीक्षण डेटा का मूल्य सर्वविदित है:
<ब्लॉकक्वॉट>"डेटाबेस-गहन अनुप्रयोगों के परीक्षण में अद्वितीय चुनौतियाँ हैं जो छिपी निर्भरता, डेटा शब्दार्थ में सूक्ष्म अंतर, लक्ष्य डेटाबेस योजनाओं और निहित व्यावसायिक नियमों से उपजी हैं। ये चुनौतियाँ और भी कठिन हो जाती हैं जब अनुप्रयोग में एकीकृत और विषम डेटाबेस या गोपनीय डेटा शामिल होता है। वास्तविक दुनिया की डेटा समस्याओं का अनुकरण करने वाले उचित परीक्षण डेटा कार्यात्मक इनपुट-सत्यापन, लोड, प्रदर्शन और तनाव परीक्षण के लिए उचित गुणवत्ता बेंचमार्क प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। "- अली रज़ा और स्टीफन क्लाइड, परीक्षण संबंधपरक डेटाबेस के लिए डेटासेट बनाना से सार
परीक्षण डेटाबेस संचालन, प्रोटोटाइप डेटा वेयरहाउस और ईटीएल/ईएलटी नौकरियां, सुरक्षित रूप से आउटसोर्सिंग फ़ाइल नमूने और रिपोर्ट, और डीबी उपकरणों पर प्रदर्शन बेंचमार्क चलाने के लिए सभी को उत्पादन डेटाबेस के स्वरूप और अनुभव के साथ परीक्षण डेटा की आवश्यकता होती है ताकि उस परीक्षण डेटा का उपयोग करने वाले एप्लिकेशन अब बाद में वास्तविक डेटा के साथ सफलतापूर्वक प्रदर्शन करें। अपनी 2012 की पुस्तक में, रज़ा और क्लाइड परीक्षण डेटा निष्कर्षण की तुलना परीक्षण डेटा निष्कर्षण से करते हैं।
IRI और इसके उपयोगकर्ता जानते हैं कि परीक्षण के लिए वास्तविक डेटा का उपयोग करना अवांछनीय है। आज सबसे स्पष्ट कारण यह है कि वास्तविक डेटा जोखिम व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) को उजागर करता है जिसे गोपनीय रखने की आवश्यकता होती है। एक डेवलपर या परीक्षक इस चरण के दौरान प्रक्रियाओं को चलाने, या डेटाबेस सिस्टम का परीक्षण नहीं करना चाहता और सामाजिक सुरक्षा नंबर, क्रेडिट कार्ड की जानकारी, जन्म तिथि आदि जैसी ग्राहक जानकारी साझा करने का जोखिम नहीं लेना चाहता। वर्तमान में उपलब्ध वास्तविक डेटा भी मजबूत या यथार्थवादी नहीं हो सकता है ताकि तनाव-परीक्षण अनुप्रयोगों या डेटाबेस को बड़ी मात्रा और/या मूल्य श्रेणियों को संभालना पड़े।
दुर्भाग्य से, रज़ा और क्लाइड ने RowGen v3 के रिलीज़ होने से पहले अपनी पुस्तक लिखी, जब उन्होंने देखा होगा कि यह परीक्षण डेटा उत्पन्न करता है:
1) पीआईआई को उजागर नहीं करता है क्योंकि इसमें नए, या यादृच्छिक वास्तविक, कॉलम मान शामिल हैं
2) मूल डीडीएल में परिभाषित संरचनात्मक और संदर्भात्मक अखंडता को बनाए रखता है
3) मूल डेटाबेस के डेटा वॉल्यूम तक सीमित नहीं है या वैल्यू रेंज
4) जटिल आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए स्क्रिप्ट की पीढ़ी के माध्यम से अनुकूलित किया जा सकता है
5) पूर्व-क्रमबद्ध है और सबसे तेज़ संभव आबादी के लिए स्वचालित रूप से बल्क-लोडेड है
6) बैच में परिभाषित हैं स्क्रिप्ट जिनमें विविध लचीलापन है और जिन्हें आवश्यकतानुसार निर्यात, पुन:उपयोग और संशोधित किया जा सकता है
IRI RowGen v3 रिलेशनल डेटाबेस के लिए दुनिया के सबसे तेज़ और सबसे मजबूत उच्च-मात्रा परीक्षण डेटा जनरेटर का नवीनतम रिलीज़ है। RowGen, एक्लिप्स पर निर्मित IRI कार्यक्षेत्र GUI से, कमांड लाइन पर, या बैच प्रोग्राम से चलेगा, ताकि उत्पादन डेटाबेस के दायरे, लेआउट और संबंधों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करने के लिए आवश्यक परीक्षण डेटा की गुणवत्ता और मात्रा का उत्पादन किया जा सके, और बदले में, डेटा वेयरहाउस और परिचालन डेटा स्टोर।
RowGen v3 का नया DB टेस्ट डेटा विजार्ड, जब IRI वर्कबेंच GUI से लॉन्च किया गया, उपयोगकर्ताओं को इसके विनिर्देश और स्वचालन के माध्यम से मार्गदर्शन करता है:
पार्सिंग - पॉप्युलेट करने के लिए स्कीमा और तालिकाओं का चयन करके, RowGen डेटाबेस तालिका विवरण और अखंडता बाधाओं को .rcl स्क्रिप्ट में अनुवादित करता है जो सही प्रारूप में तालिकाओं को पॉप्युलेट करने के लिए आवश्यक क्रम में स्रोत संरचना, निर्भर सेट और डेटा निर्माण निर्दिष्ट करता है, और सभी प्राथमिक कुंजी, अद्वितीय अनुक्रमणिका, और विदेशी कुंजी संबंधों का सम्मान किया जाता है।
पीढ़ी - प्रति तालिका एक परीक्षण फ़ाइल बनाने के लिए .rcl स्क्रिप्ट बनाकर और चलाकर जिसे बल्क लोड किया जा सकता है, और/या भविष्य में उपयोग के लिए सहेजा जा सकता है।
जनसंख्या - पहले से छांटे गए परीक्षण डेटा के साथ लक्ष्य तालिकाओं को सही क्रम में थोक-लोड करके जो संरचनात्मक और संदर्भात्मक रूप से सही है।
प्रक्रिया तेजी से विशाल परीक्षण डेटाबेस लोड कर सकती है और व्यावसायिक नियमों और डेटा गोपनीयता कानूनों दोनों का अनुपालन कर सकती है। उत्पन्न डेटा यथार्थवादी और मजबूत डेटाबेस संचालन और क्वेरी अनुप्रयोगों के तनाव-परीक्षण के लिए पर्याप्त है।
RowGen v3 विशिष्ट फ़ील्ड मानों और मान श्रेणी वितरणों को नियंत्रित करने के लिए नियम- और स्क्रिप्ट-आधारित विकल्पों का भी समर्थन करता है जो विशिष्ट डेटाबेस बाधाओं को समायोजित करता है, और उत्पादन में डेटा की उपस्थिति और घटना दर का सबसे अच्छा प्रतिनिधित्व करता है। उपयोगकर्ता ग्राफ़ और दृष्टि से प्रमाणित भी कर सकते हैं कि परीक्षण मान रैखिक, सामान्यीकृत, भारित, या मानक वितरण के अनुरूप हैं।
RowGen v3 के बारे में अधिक जानकारी के लिए www.iri.com/products/rowgen, www.iri.com/products/rowgen/gui देखें या आईआरआई ब्लॉग के टेस्ट डेटा सेक्शन में अन्य लेख पढ़ें।
