Прокачайте тесты с Database Rider: от датасетов до версионирования данных

Если ваши интеграционные тесты тонут в хаосе тестовых данных, а ручные SQL-скрипты вызывают головную боль, то Database Rider — ваш супергерой. В прошлом посте мы разобрали основы, а сегодня нырнем в практику: от многоформатных датасетов и хитрых проверок БД до ускорения тестов и организации данных без бардака.

Database Rider не ограничивается только одним форматом. Есть возможность выбрать один из поддерживаемых форматов данных:

YAML — читаемый и лаконичный формат. Рекомендуется разработчиком.
XML — более многословный, но еще поддерживаемый формат, в основном используется, когда нужна обратная совместимость с DBUnit.
JSON — также как и YAML простой текстовый формат. Отличный выбор, если данные генерируются системами, работающими с API.
CSV — простой табличный формат, очень полезен, особенно если выгружаете снимок данных из БД различными графическими редакторами типа dbeaver.
XLS или XLSX — наиболее распространенный формат. Ваш выбор, когда в процессе проверки или подготовки данных участвуют люди, не связанные с программированием.

Database Rider дает возможность проверить состояние БД после выполнения теста с помощью аннотации @ExpectedDataSet. Вы описываете ожидаемое состояние БД после выполнения теста в файле и задаете его в параметрах аннотации:

@Test @DataSet("datasets/users.yml") // начальное состояние @ExpectedDataSet(value = "datasets/expected-users.yml", ignoreCols = "id")// конечное состояние void shouldInsertNewUser() { userRepository.save(new User(3L, "Charlie")); }

Rider автоматически сравнит состояние БД с ожиданием после теста. Если данные не совпадают, то тест упадет с понятной ошибкой.

Перед каждым тестом Rider может очищать и наполнять таблицы БД. Для этого есть несколько стратегий:

INSERT - вставляет данные в таблицу (по умолчанию);
CLEAN_INSERT — старые данные удаляются и вставляются новые;
TRUNCATE_INSERT — данные удаляются с использованием TRUNCATE;
REFRESH — обновляются существующие данные, которые есть в dataset, и вставляются новые, остальные данные не обновляются;
UPDATE - обновляются существующие столбцы, если есть строки, которых нет в dataset, то выбрасывается исключение.

В зависимости от контекста можно выбрать ту или иную стратегию. Если часто используете CLEAN_INSERT, то для ускорения тестов лучше использовать TRUNCATE_INSERT. Помимо стратегий существуют параметры cleanAfter и cleanBefore, которые также очищают таблицы до и после запуска теста.

Database Rider, в отличие от DBUnit, создан для работы с современным стеком. Его интеграция с Spring и JUnit 5 интуитивна и понятна. В контексте @SpringBootTest всё работает "из коробки". Database Rider автоматически находит Datasource в контексте Spring и использует его для подключения к БД. Никакая дополнительная конфигурация не нужна.

С ростом числа тестов растет и число датасетов, чтобы поддержать порядок, применяйте следующие практики:

Структурируйте датасеты, разделите их по модулям, функциональности и слоям:

src/test/resources/datasets/ ├── users/ │ ├── initial.yml │ └── after-registration.yml ├── orders/ │ ├── with-pending-status.yml │ └── after-payment.yml └── common/ └── common-data.yml

Вынесите общие данные (например, справочники) и включайте там, где они нужны. Аннотация @DataSet позволяет загружать несколько датасетов.
Используйте простые и понятные имена файлов, которые отражают назначение набора данных и/или состояние БД до и после теста.
Избегайте создания одного гигантского all-data.yml. Маленькие, сфокусированные наборы данных легче читать, поддерживать и переиспользовать.

Database Rider превращает управление тестовыми данными в простой и удобный процесс:

Есть возможность настраивать сложные сценарии с минимальными усилиями.
Проверять изменения состояния БД.
Значительно ускорять создание и заполнение тестовых наборов.
Позволяет поддерживать порядок в большом количестве тестовых данных.

Особенно эффективно использовать Database Rider с Spring Boot и Testcontainers!

Подпишись на мой канал в telegram

#Database #DevOps #Java #DatabaseRider

Прокачайте тесты с Database Rider: от датасетов до версионирования данных

Работа с наборами данных

Проверка состояния после теста

Стратегии очистки БД

Интеграция с JUnit 5

Версионирование данных

Заключение