我正在测试数据仓库的空间 . 在我新创建的范围和应该验证的维度和事实 . 根据我的知识和通过浏览获得的信息，我将决定覆盖以下内容
根据规范验证Facts和Dimension表的模式
数据重复检查事实和维度表
维度表的查找验证
还有什么我可以在这里验证的吗？
另外只是好奇我如何检查数据是否正确填充到Fact表和行计数，正确的代理键等 . 在开发人员的角度来看，他们是否使用DML脚本来加载数据？
我是ETL测试员 . 数据仓库中的数据验证和数据质量测试遵循以下检查
1）元数据测试 - 测试基础表的结构及其结构（根据设计文档） . 2）数据验证 - 在数据验证中，您使用SQL和PL / SQL测试映射转换 . 我们通常使用源和目标表计数，源减去目标，源相交目标和目标减去源来测试它 .
3）重复检查：确保数据仓库没有冗余 . 4）加载策略检查：检查目标表是SCD还是重新加载时删除（取决于要求） .
Testing the Database
数据库通过以下三种方式进行测试：
测试数据库管理器和监视工具 - 要测试数据库管理器和监视工具，应将它们用于测试数据库的创建，运行和管理 .
测试数据库功能 - 以下是我们必须测试的功能列表：
并行查询
并行创建索引
并行数据加载
3.测试数据库性能 - 查询执行在数据仓库性能测量中起着非常重要的作用 . 有一些固定查询需要定期运行，并且应该对它们进行测试 . 要测试即席查询，应该查看用户需求文档并完全理解业务 . 花时间测试业务可能针对不同索引和聚合策略提出的最尴尬的查询 . http://www.tutorialspoint.com/dwh/dwh_testing.htm
您也可以使用 ETL testing （提取，转换和加载） . ETL测试技术：1）根据各种业务要求和规则验证数据是否正确转换 . 2）确保将所有预计数据加载到数据仓库中，而不会丢失任何数据和截断 . 3）确保ETL应用程序适当拒绝，替换默认值并报告无效数据 . 4）确保在规定的和预期的时间范围内将数据加载到数据仓库中，以确认改进的性能和可扩展性 .
除了这4种主要的ETL测试方法外，还进行了其他测试方法，如集成测试和用户验收测试，以确保一切顺利可靠 .
您还可以测试计划，备份恢复，操作环境，测试的应用程序和逻辑有关ETL测试/数据仓库测试的更多信息，请访问http://www.softwaretestinghelp.com/etl-testing-data-warehouse-testing/
UPD:
Creating Indexes in Parallel
事实表上的索引可以是分区的或非分区的 . 本地分区索引提供最简单的管理 . 唯一的缺点是搜索本地非前缀索引需要搜索所有索引分区 .
创建索引表空间的注意事项与创建其他表空间的注意事项类似 . 带宽较小的操作系统条带化通常是一个不错的选择，但为了简化管理，最好为每个索引使用单独的表空间 . 如果它是本地索引，您可能希望将它放在与其对应的分区相同的表空间中 . 如果每个分区都在多个磁盘上进行条带化，则可以并行重建各个索引分区以进行恢复 . 或者，可以使用操作系统镜像 . 由于这些原因，索引创建语句的NOLOGGING选项可能对数据仓库很有吸引力 .
应该以与分区表的表空间相同的方式并行创建分区索引的表空间 .
使用分区粒度并行创建分区索引，因此可能的最大DOP是粒度数 . 本地索引创建比全局索引创建具有更少的固有并行性，因此如果使用更高的DOP则可以更快地运行 . 以下语句可用于在事实表上创建本地索引：
CREATE INDEX I on fact(dim_1,dim_2,dim_3) LOCAL PARTITION jan95 TABLESPACE Tsidx1, PARTITION feb95 TABLESPACE Tsidx2, ... PARALLEL(DEGREE 12) NOLOGGING;
要备份或恢复1月数据，您只需要管理表空间Tsidx1 .
Parallel Query Tuning
并行查询功能对于通过大型表扫描，大型连接，大型索引的创建，批量加载，聚合或复制来访问大量数据的查询非常有用 . 它使具有以下所有特征的系统受益：
对称多处理器（SMP），集群或大规模并行系统
高I / O带宽（即许多不同磁盘驱动器上的许多数据文件）
未充分利用或间歇使用的CPU（例如，CPU使用率通常低于30％的系统）
足够的内存来支持额外的内存密集型进程，例如排序，散列和I / O缓冲区
如果您的系统中的任何一个条件不正确，则并行查询功能可能无法显着提高性能 . 实际上，在过度使用的系统或具有小I / O带宽的系统上，并行查询功能会阻碍系统性能 .
在这里，您可以更详细地了解这一点：http://docs.oracle.com/cd/A57673_01/DOC/server/doc/A48506/pqo.htm#1559
我希望这些资源对您有所帮助：https://wiki.postgresql.org/wiki/Parallel_Query_Execution
https://technet.microsoft.com/en-us/library/ms178065%28v=sql.105%29.aspx
http://www.csee.umbc.edu/portal/help/oracle8/server.815/a67775/ch24_pex.htm#1978
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我是ETL测试员 . 数据仓库中的数据验证和数据质量测试遵循以下检查
1）元数据测试 - 测试基础表的结构及其结构（根据设计文档） . 2）数据验证 - 在数据验证中，您使用SQL和PL / SQL测试映射转换 . 我们通常使用源和目标表计数，源减去目标，源相交目标和目标减去源来测试它 .
3）重复检查：确保数据仓库没有冗余 . 4）加载策略检查：检查目标表是SCD还是重新加载时删除（取决于要求） .
Testing the Database
数据库通过以下三种方式进行测试：
测试数据库管理器和监视工具 - 要测试数据库管理器和监视工具，应将它们用于测试数据库的创建，运行和管理 .
测试数据库功能 - 以下是我们必须测试的功能列表：
并行查询
并行创建索引
并行数据加载
3.测试数据库性能 - 查询执行在数据仓库性能测量中起着非常重要的作用 . 有一些固定查询需要定期运行，并且应该对它们进行测试 . 要测试即席查询，应该查看用户需求文档并完全理解业务 . 花时间测试业务可能针对不同索引和聚合策略提出的最尴尬的查询 . http://www.tutorialspoint.com/dwh/dwh_testing.htm
您也可以使用 ETL testing （提取，转换和加载） . ETL测试技术：1）根据各种业务要求和规则验证数据是否正确转换 . 2）确保将所有预计数据加载到数据仓库中，而不会丢失任何数据和截断 . 3）确保ETL应用程序适当拒绝，替换默认值并报告无效数据 . 4）确保在规定的和预期的时间范围内将数据加载到数据仓库中，以确认改进的性能和可扩展性 .
除了这4种主要的ETL测试方法外，还进行了其他测试方法，如集成测试和用户验收测试，以确保一切顺利可靠 .
您还可以测试计划，备份恢复，操作环境，测试的应用程序和逻辑有关ETL测试/数据仓库测试的更多信息，请访问http://www.softwaretestinghelp.com/etl-testing-data-warehouse-testing/
UPD:
Creating Indexes in Parallel
事实表上的索引可以是分区的或非分区的 . 本地分区索引提供最简单的管理 . 唯一的缺点是搜索本地非前缀索引需要搜索所有索引分区 .
创建索引表空间的注意事项与创建其他表空间的注意事项类似 . 带宽较小的操作系统条带化通常是一个不错的选择，但为了简化管理，最好为每个索引使用单独的表空间 . 如果它是本地索引，您可能希望将它放在与其对应的分区相同的表空间中 . 如果每个分区都在多个磁盘上进行条带化，则可以并行重建各个索引分区以进行恢复 . 或者，可以使用操作系统镜像 . 由于这些原因，索引创建语句的NOLOGGING选项可能对数据仓库很有吸引力 .
应该以与分区表的表空间相同的方式并行创建分区索引的表空间 .
使用分区粒度并行创建分区索引，因此可能的最大DOP是粒度数 . 本地索引创建比全局索引创建具有更少的固有并行性，因此如果使用更高的DOP则可以更快地运行 . 以下语句可用于在事实表上创建本地索引：
要备份或恢复1月数据，您只需要管理表空间Tsidx1 .
并行查询功能对于通过大型表扫描，大型连接，大型索引的创建，批量加载，聚合或复制来访问大量数据的查询非常有用 . 它使具有以下所有特征的系统受益：
对称多处理器（SMP），集群或大规模并行系统
高I / O带宽（即许多不同磁盘驱动器上的许多数据文件）
未充分利用或间歇使用的CPU（例如，CPU使用率通常低于30％的系统）
足够的内存来支持额外的内存密集型进程，例如排序，散列和I / O缓冲区
如果您的系统中的任何一个条件不正确，则并行查询功能可能无法显着提高性能 . 实际上，在过度使用的系统或具有小I / O带宽的系统上，并行查询功能会阻碍系统性能 .
在这里，您可以更详细地了解这一点：http://docs.oracle.com/cd/A57673_01/DOC/server/doc/A48506/pqo.htm#1559
我希望这些资源对您有所帮助：https://wiki.postgresql.org/wiki/Parallel_Query_Execution
https://technet.microsoft.com/en-us/library/ms178065%28v=sql.105%29.aspx
http://www.csee.umbc.edu/portal/help/oracle8/server.815/a67775/ch24_pex.htm#1978