Data Integrity Reconciliation-Tests

Verwenden Sie Reconciliation-Tests, wenn Sie einen detaillierten Vergleich jeder einzelnen Quellzeile mit jeder Zielzeile durchführen möchten. Aggregierte Tests sind schneller, während Reconciliation-Tests sehr präzise sind. Sie liefern Ihnen einen detaillierten Report, der Zellunterschiede in zwei Datasets identifiziert. Abhängig von der Größe Ihrer Datasets kann dieser Vergleich jedoch zeit- und ressourcenintensiv sein.

Arten von Datasets, die Sie verwenden können

Reconciliation-Tests ermöglichen es Ihnen, die folgenden Arten von Datasets zu testen:

  • Jede Datenbank, die mit ODBC oder JDBC verbunden ist.

  • Verschiedene Dateitypen, z. B. CSV, JSON, Avro oder Parquet. Diese Dateien können lokal oder auf BLOB-Speicher sein.

  • SSAS OLAP-Cubes

  • Wenn Sie einen geeigneten ODBC-Treiber installiert haben, können Sie andere Quellen, wie z. B. Microsoft Excel-Dateien, testen.

  • Wenn Sie den Preview: Data Integrity Agent verwenden, der JDBC-Verbindungen unterstützt, können Sie Daten testen, die sich auf einer Cloud-Plattform befinden.

  • Andere benutzerdefinierte Datenquellen, wenn Sie einen benutzerdefinierten Datenquellenleser haben.

Reconciliation-Tests verwenden

Das Hauptziel der Reconciliation-Tests ist es, zu bestätigen, dass die Quelldaten den Zieldaten entsprechen. Idealerweise sind Quelle und Ziel zumindest ähnlich, sowohl in Bezug auf Inhalt als auch auf die Sortierung. Data Integrity hilft Ihnen dann, Konflikte zu finden.

Gründe für Konflikte

Ein Konflikt bedeutet, dass die Quelldaten nicht mit den Zieldaten übereinstimmen. Mögliche Gründe für Konflikte sind:

  • Eine Zeile im Quell-Dataset, die im Ziel-Dataset nicht vorhanden ist.

  • Eine Zeile im Ziel-Dataset, die im Quell-Dataset nicht vorhanden ist.

  • Eine Quellzeile stimmt mit einer Zielzeile nach Row Key überein, aber nicht in allen anderen Spalten.

Mit einem Row Key arbeiten

Sie können einen Row Key angeben, der eine Zeile eindeutig identifiziert. Data Integrity verwendet Row Keys, um übereinstimmende Zeilen in Quelle und Ziel zu finden.

Klicken Sie hier für nähere Informationen zum Arbeiten mit Row Keys.

So funktioniert der Reconciliation-Test

Das System verarbeitet Quelle und Ziel von oben nach unten. Er nimmt die erste Quellzeile und versucht, einen übereinstimmenden Row Key innerhalb des Ziels zu finden.

Sobald das System einen übereinstimmenden Row Key im Ziel gefunden hat, gleicht es den Rest der Zeilendaten ab. Wenn sowohl Row Key als auch Zeilendaten übereinstimmen, betrachtet Data Integrity dies als wahre Übereinstimmung.

Wenn der Row Key übereinstimmt, aber die Daten nicht, meldet das System einen Fehler für die Quell- und Zielzeile.

Doppelte Zeilen handhaben

Standardmäßig nimmt Data Integrity eine Quellzeile und sucht nach einer Übereinstimmung im Ziel. Es schließt die Row by Row Comparison ab, sobald alle Quellzeilen verarbeitet wurden.

In einigen Fällen kann das Ziel jedoch zusätzliche Zeilen, wie z. B. doppelte Zeilen, enthalten. Standardmäßig ignoriert Data Integrity diese.

Wenn Sie nicht zugeordnete Zielzeilen, wie z. B. Duplikate, melden möchten, geben Sie für den Testschrittwert Report Unmatched Target Rows den Wert True ein.

Best Practices für Reconciliation-Tests

Tricentis empfiehlt, die unten beschriebenen Best Practices zu befolgen, um sicherzustellen, dass Ihre Reconciliation-Tests reibungslos ablaufen.

Achten Sie darauf, dass Quelle und Ziel auf gleiche Weise sortiert sind.

Dies beschleunigt den Vergleich und spart Arbeitsspeicher (RAM).

Definieren Sie einen nützlichen Row Key.

Dieses Beispiel veranschaulicht die Bedeutung eines nützlichen Row Key.

Wenn Sie auch Transformationen testen möchten, fügen Sie die Transformationslogik zu Ihrem SQL-Statement hinzu.

Dies ermöglicht es Ihnen, die Transformation und den Vergleich innerhalb desselben Tests durchzuführen.

Erste Schritte