DBQ Checker

Ferramenta precisa para desenvolvedores e DBAs verificarem resultados SQL em relação aos dados esperados, facilitando testes de regressão e validação de dados entre dialetos.

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About This Tool

O DBQ Checker oferece validação automatizada de resultados de consultas SQL em relação a expectativas definidas para os principais dialetos. Ele suporta testes de regressão, validação de dados e verificação de migrações executando uma consulta em um conjunto de dados de teste seguro e comparando os resultados reais com os esperados. Conceitualmente, a ferramenta normaliza tipos de dados, lida com a ordenação e tolera campos numéricos dentro de uma tolerância especificada para evitar falsos positivos em comparações de números de ponto flutuante. Ele relata discrepâncias exatas e produz um diff estruturado para orientar correções. O sistema é projetado para desenvolvimento, QA e pipelines CI, com foco em reprodutibilidade e isolamento de dados de produção. Suporta validações em lote, chaves de sort configuráveis e trechos opcionais de explain plan para insights de desempenho, mantendo uma abordagem de leitura apenas em ambientes de teste para preservar a integridade dos dados. O valor principal é detectar regressões precocemente, reduzir o tempo de inspeção manual e fornecer uma base determinística para aceitar mudanças de consultas entre ambientes. Casos de uso incluem verificação de regressão após alterações de esquema, validação ETL e checagens de sanidade pós-migração. O diferencial está na normalização dependente do dialeto, estratégias de comparação flexíveis e ganchos de integração CI-friendly que permitem orquestração automatizada de testes e diffs detalhados para falhas com configuração mínima.

How to Use

  1. Forneça as entradas: selecione o dialeto, insira a consulta e indique o resultado esperado ou o dataset_snapshot.
  2. Configure opções avançadas: defina sort_keys, tolerância e timeout_seconds, se necessário.
  3. Execute o cálculo: inicie o verificador para comparar o real com o esperado.
  4. Revise as saídas: status de aprovação/reprovação, diff_report e tempo de execução.
  5. Itere e integre: ajuste entradas ou expectativas; integre em pipelines CI para executar em cada alteração.
How to use dbq checker

Frequently Asked Questions

Find Quick Answers

Quais dialetos SQL são suportados?
PostgreSQL, MySQL, SQLite e SQL Server são suportados, com uma arquitetura de adaptadores plug-in para adicionar dialetos adicionais. Isso permite normalização e comparação precisas entre ambientes mantendo a semântica específica de cada dialeto.
Como é usada a tolerância numérica?
Se a tolerância estiver configurada, campos numéricos são comparados dentro da margem absoluta ou relativa especificada. Campos não numéricos usam correspondência exata; carimbos de tempo podem ser tolerados quando ativado.
Pode lidar com grandes conjuntos de resultados?
Sim. Resultados podem ser transmitidos e comparados em blocos para limitar uso de memória. Em caso de timeout, relatórios parciais são gerados e um diff completo é emitido quando viável, permitindo validação progressiva em fluxos CI.
O que é necessário para rodar em CI?
Uma instância dedicada de banco de dados de teste acessível pelo runner de CI, permissões de leitura, um conjunto de dados representativo e um expected_result pré-definido. O verificador fornece status Pass/Fail mais um diff estruturado em falhas.

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