減少記錄數量以建立關聯式資料庫的較小代表性子集並保留參考完整性
許多組織擁有包含大量資料的生產環境,且不希望在非生產測試環境中存在大量資料。因此,資料庫子集用於建立較大關係資料庫的較小的、有代表性的子集,並保留參考完整性。組織利用測試資料的子設定來降低成本、使其易於管理並加快設定和維護速度。
過多的資料量可能會導致高昂的基礎設施和運算成本,而這對於非生產環境中的測試資料來說是不必要的。借助子集功能,您可以輕鬆建立更小的資料子集以降低成本。
在非生產環境中管理大量數據給測試人員和開發人員帶來了挑戰。測試資料較小,因此更易於管理,顯著簡化測試和開發流程,最終在時間和資源方面優化整個週期。
較小的資料量有助於更快、更直接地設定和維護非生產測試環境。這在複雜的 IT 環境中以及當資料結構頻繁變化需要定期更新和刷新以確保測試資料的代表性時尤其重要。
引用完整性是資料庫管理中的一個概念,可確保關係資料庫中表格之間的一致性和準確性。引用完整性將確保與「表 1」的「人員 1」相對應的每個值都對應於「表 1」和任何其他連結表中「人員 2」的正確值。
強制引用完整性對於維護作為非生產環境一部分的關係資料庫中測試資料的可靠性至關重要。它可以防止數據不一致,並確保表之間的關係對於正確的測試和軟體開發來說是有意義且可靠的。
關係資料庫環境中的測試資料應保留引用完整性以使其可用。在非生產環境(例如用於測試和軟體開發的環境)中維護引用完整性非常重要,原因如下:
子集化並不像簡單地刪除資料那麼容易,因為所有下游和上游相關的連結表都應該按比例子集化以保持引用完整性。子集化確保不僅刪除目標表中的數據,而且刪除與目標表中已刪除資料相關的任何其他連結表中的任何資料。這可確保在資料刪除過程中保留跨表、資料庫和系統的參考完整性。
從「表 Y」中刪除「人員 X」來減少資料量, 應刪除「Y 表」中與「人員 X」相關的所有記錄,並且還應刪除任何其他上游或下游相關表(表 A、B、C 等)中與「人員 X」相關的所有記錄。
透過從「客戶」表中刪除「理查德」來減少資料量, 「客戶」表中與「Richard」相關的所有記錄都應刪除,且任何其他上游或下游相關表(付款表、事故表、保險範圍表等)中與「Richard」相關的所有記錄也應刪除已刪除。
跨表進行子集化工作
跨資料庫進行子集化工作
跨系統進行子集化工作
您可以設定 Syntho 引擎來對關聯式資料庫進行子集化,並確保所有「連結表」都基於「目標表」進行子集化。
除了按比範例集化(您可以指定資料提取的百分比)之外,我們的進階功能還允許您精確定義子集化的目標群組。例如,您可以指定標準來包含或排除特定子集,從而提供更大的靈活性和對資料提取過程的控制