Ответ
В рамках QA имею практический опыт работы с различными СУБД для валидации данных, создания тестового окружения и анализа результатов.
1. Реляционные БД (SQL):
- MySQL / PostgreSQL: Написание сложных SQL-запросов для проверки целостности данных, извлечения тестовых данных и сравнения состояний БД до/после выполнения тестов.
- Типичные задачи:
- Проверка корректности записей после CRUD-операций.
- Валидация бизнес-логики на уровне данных (триггеры, ограничения).
- Анализ производительности запросов (EXPLAIN ANALYZE в PostgreSQL).
- Работа с миграциями схемы БД (проверка применения скриптов).
Пример SQL-запроса для проверки данных:
-- Поиск некорректных записей о пользователях
SELECT user_id, email, registration_date
FROM users
WHERE
registration_date > CURRENT_TIMESTAMP -- Дата из будущего
OR email NOT LIKE '%@%.%' -- Невалидный email
OR deleted = TRUE AND last_login_date > CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'; -- Активность удалённого аккаунта
2. NoSQL БД:
- MongoDB: Проверка структуры документов, работы агрегаций, корректности индексов. Использовал для тестирования JSON API.
3. Инструменты и практики:
- Инструменты: DBeaver, pgAdmin, TablePlus, командные строки СУБД.
- Интеграция с автотестами: Использование библиотек (например,
pytestсsqlalchemyилиpsycopg2) для подготовки и очистки тестовых данных. - Тестирование миграций: Проверка отката (rollback) и наката (migrate) скриптов, их идемпотентности.