Как тестировщик проводит тестирование базы данных?

Тестирование БД — это проверка целостности, корректности и консистентности данных, а также логики работы с ними. Я подхожу к этому на нескольких уровнях.

1. Проверка структуры (Schema Testing):

• Соответствие DDL-скриптов требованиям: названия таблиц и колонок, типы данных (VARCHAR(255) vs TEXT), ограничения (NOT NULL, UNIQUE).
• Проверка индексов и ключей. Например, убедиться, что на колонку user_id в таблице orders есть внешний ключ (FOREIGN KEY) на users(id).

  -- Проверка существования индекса
  SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS 
  WHERE TABLE_NAME = 'orders' AND COLUMN_NAME = 'user_id';

2. Проверка данных (Data Integrity Testing):

• Корректность: Данные соответствуют бизнес-правилам (возраст > 0, email имеет валидный формат).

  -- Поиск некорректных email'ов
  SELECT id, email FROM users WHERE email NOT REGEXP '^[^@]+@[^@]+\.[^@]{2,}$';

• Консистентность: После CRUD-операций данные в связанных таблицах синхронизированы. Например, удаление пользователя должно каскадно удалить его заказы (или обработать это в приложении).
• Миграции: Проверка скриптов миграции (Liquibase/Flyway) на откат (rollback) и отсутствие даунтайма.

3. Проверка бизнес-логики на уровне БД:

• Тестирование хранимых процедур, триггеров и представлений (VIEW). Пишу небольшие SQL-скрипты, которые подготавливают тестовые данные, вызывают процедуру и проверяют результат.

4. Интеграция с автотестами:

• Использую Testcontainers для поднятия изолированного контейнера с БД на время прогона тестов.
• Для модульных тестов сервисов применяю H2 или другую in-memory БД с той же структурой, что и продакшен.
• После выполнения E2E-теста проверяю, что данные записались в БД именно так, как ожидалось.

Инструменты: Помимо прямых SQL-запросов, использую DBeaver для визуального анализа, pgTAP для unit-тестов в PostgreSQL и DBUnit для управления тестовыми датасетами в Java-проектах.