DBQ Checker

Una herramienta precisa para desarrolladores y DBAs para verificar resultados SQL frente a datos esperados, facilitando pruebas de regresión y validación de datos entre dialectos.

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Sobre esta herramienta

DBQ Checker ofrece validación automatizada de resultados de consultas SQL frente a expectativas definidas para los principales dialectos. Permite pruebas de regresión, validación de datos y verificación de migraciones ejecutando una consulta en un conjunto de datos de prueba seguro y comparando los resultados reales con los esperados. En concreto, la herramienta normaliza tipos de datos, maneja el orden y admite tolerancias numéricas para evitar falsos positivos en comparaciones de coma flotante. Informa de discrepancias exactas y genera un diff estructurado para guiar correcciones. El sistema está diseñado para desarrollo, QA y pipelines CI, con énfasis en reproducibilidad e aislamiento de datos de producción. Soporta validaciones por lotes, claves de ordenación configurables y fragmentos de plan de explicación opcionales para insights de rendimiento, manteniendo una postura de solo lectura en entornos de prueba para preservar la integridad de los datos. El valor principal es detectar regresiones temprano, reducir inspección manual y proporcionar una base determinística para aceptar cambios de consultas entre entornos. Casos de uso incluyen verificación de regresión tras cambios de esquema, validación ETL y comprobaciones de sanidad post-migración. El sistema se distingue por normalización dependiente del dialecto, estrategias de comparación flexibles y ganchos de integración CI-friendly que permiten orquestación de pruebas automatizada y diffs detallados ante fallos con configuración mínima.

Cómo usar

  1. Proporcione entradas: seleccione el dialecto, introduzca la consulta y indique el resultado esperado o el dataset_snapshot.
  2. Configure opciones avanzadas: establezca sort_keys, tolerancia y timeout_seconds si es necesario.
  3. Ejecute el cálculo: inicie el verificador para comparar lo real vs lo esperado.
  4. Revise la salida: estado de pase/fallo, diff_report y tiempo de ejecución.
  5. Iterar e integrar: ajuste entradas o expectativas; conecte a pipelines CI para ejecutar ante cada cambio.
How to use dbq checker

Frequently Asked Questions

Encuentre respuestas rápidas

¿Qué dialectos SQL son compatibles?
PostgreSQL, MySQL, SQLite y SQL Server son compatibles, con una arquitectura de adaptadores plug-in para añadir dialectos adicionales. Esto permite normalización y comparación precisas entre entornos conservando semántica específica de cada dialecto.
¿Cómo se usa la tolerancia numérica?
Si se configura tolerancia, los campos numéricos se comparan dentro del margen absoluto o relativo especificado. Campos no numéricos usan coincidencia exacta; las marcas de tiempo pueden tolerarse cuando está activado.
¿Puede manejar grandes conjuntos de resultados?
Sí. Los resultados pueden ser transmitidos y comparados por bloques para limitar el uso de memoria. En tiempos de espera se generan informes parciales y se emite un diff completo cuando es factible, permitiendo validación progresiva en flujos CI.
Qué se necesita para ejecutar en CI?
Una base de datos de prueba accesible para el runner de CI, permisos de lectura, un conjunto de datos representativo y un expected_result predefinido. El verificador ofrece un estado Pass/Fail más un diff estructurado ante fallos.

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