数据库检验有哪些方式，关于数据库验证的方式具体有哪些

1，关于数据库验证的方式具体有哪些

这个只有熟悉业务逻辑并且精通SQL语法，用查询分析器按不同条件统计查询了

关于数据库验证的方式具体有哪些

2，数据库测试的具体测试方法

1. 分别测试记录的新增、修改、删除等操作，以验证前台与后台数据的一致性为主。2. 测试记录的查找功能，检查返回的数据是否正确，并测试相关功能。3. 测试数据的不同显示方式。4. 测试有效和无效数据对数据库的影响。完成标准：???? ??所有的数据库访问方法和进程都按照设计的方式运行，数据没有遭到损坏。

可以再建3张表，结构和s一样，分别为s1，s2，s3.其中：s1表中随便插入20条数据，姓名为姓（如：赵，钱，孙，李...）学号随意s2表中随便插入20条数据，姓名为名（第二字，如：宝，德，杰，雅..），学号随意。s3表中随便插入25条数据，姓名为名（第三字，如：刚，强，铁，汉..)，学号随意。这样，就可以用笛卡尔积实现少量数据产生大量数据。(20*20*25= 10000)如：insert into s(姓名,学号) select s1.姓名+s2.姓名+s3.姓名,s1.学号+s2.学号+s3.学号 from s1,s2,s3得到如赵宝刚之类的10000个姓名。

数据库测试的具体测试方法

3，如何检查数据库中数据的一致性

数据库一致性检查(dbcc)提供了一些命令用于检查数据库的逻辑和物理一致性。Dbcc主要有两个功能：使用checkstorage 或 checktable 及 checkdb 在页一级和行一级检查页链及数据指针。使用checkstorage, checkalloc, 或 checkverify, tablealloc, 及indexalloc 检查页分配。　　在下列情况中需要使用 dbcc 命令：作为数据库日常维护工作的一部分, 数据库内部结构的完整性决定于sa 或dbo 定期地运行 dbcc 检查。在系统报错以后, 确定数据库是否有损坏。在备份数据库之前, 确保备份的完整性。如果怀疑数据库有损坏时, 例如, 使用某个表时报出表损坏的信息, 可以使用 dbcc 确定数据库中其他表是否也有损坏。　　下面是dbcc的简单用法： dbcc checktable (table_name) 检查指定的表, 检查索引和数据页是否正确链接, 索引是否正确排序, 所有指针是否一致, 每页的数据信息是否合理, 页偏移是否合理。 dbcc checkdb (database_name) 对指定数据库的所有表做和checktable 一样的检查。 dbcc checkalloc (database_name,fix|nofix) 检查指定数据库, 是否所有页面被正确分配, 是否被分配的页面没被使用。当使用"fix"选项时，在检查数据库的同时会自动修复有问题的页面。（若数据库数据量很大，则该过程会持续很长时间。） dbcc tablealloc (table_name,fix|nofix) 检查指定的表, 是否所有页面被正确分配, 是否被分配的页面没被使用。是 checkalloc 的缩小版本, 对指定的表做完整性检查。当使用"fix"选项时，在检查数据表的同时会自动修复数据表中有问题的页面。　　关于上述命令的其它选项及详细使用方法和checkstorage, checkverify, indexalloc 的详细使用方法, 请参阅有关命令手册。

如何检查数据库中数据的一致性

4，数据库的有效性验证有哪些

1在自定义效性验证函数里不显示任何错误消息，而是将选中的错误消息放到Message．StringParm量。该消息的来源可以是该函数本身所创建的字符串，也可以是从数据库的错误消息表里索的字符串。在这里，消息来源并不重要。当把错误消息放到像Message．StringParm这样一个标准地方后，该函数就能够适用于任何情形。它可以从某个有效性验证规则、ItemEr：事件或任何其他PowerScript程序里调用。PowerBase的函数N—GetMessage()可用来检Message．StringParm值并返回一个字符串。由于函数可用在有效性验证消息里，所以只需bf—GetMessage()函数当作有效性验证消息即可。 2全局函数可在字段有效性验证规则中使用，当然也可以从ItemChanged事件调用。因此，如果调用了同一个函数，则这两种情形可以使用同一个有效性验证规则。一个通用的有效性验证常常可以为多个字段服务，这是实现代码重用的好方法。例如，假设存在一个用户自定义的帐号有效性验证：过程，称为gf—ValAcct()，那么可以从任何数据窗口字段的有效性验证规则里调用该函数。最好的方法是在数据窗口Painter创建一条系统目录有效性验证规则，然后将它指派给每个要接受帐号输入的字段。当把有效性验证的逻辑放入某个全局函数时?其实也就是将该逻辑集中到了某个地方。对该有效性验证函数的修改不会牵扯任何其他对象。只要该函数的参数和返回值不改动，任何调用了gf—ValAcct()函数的有效性验证规则的数据窗口字段就都不用修改。在创建自定义有效性验证函数时必须注意：·不得通过引用来传递参数。·用于传递录入值的参数应当为String(字符串)类型。·返回值应当为布尔型(TRUE／FALSE)。·不得从函数里显示错误消息。·应当将错误消息放到Message．StringParm变量。·应当用bf—GetMessage()作为错误消息。在有效性验证规则里使用的全局函数不能包含引用所传递的参数。这等于取消了那些除执行有效性验证外还要对输入值进行其操作的函数。不过这些函数可以从ItemChanxed事件调用。接受用户输入的编辑控制把输入值以字符串形式保存。有效性验证规则必须拥有对该值的引用。有效性验证规则总是使用字符串作为参数，这．可以便事情简单化。另外一个好处是：这时有效性验证函数获得的是一个实际输入值，而不；是转换值。

5，如何测试数据仓库

分析源文件　　与其它项目一样，测试数据仓库部署时，通常都会有一份相关的说明文件。虽然这些文件对于创建基本的测试策略非常有用，但经常会缺少一些关于测试开发与执行的详细资料。有时会有一些其它文件解释技术上的细节问题，即从源到目标的转化(source-to-target　　开发策略和测试计划　　分析了各种各样的源文件后，就要开始创建测试策略。我发现从生命周期和质量的角度来看，增量测试是测试数据仓库的最好办法。这从本质上意味着开发团队会从开发过程的早期开始，将各种小组件交付给测试团队。这个办法的主要优点是避免交付让人吃惊的“大块”组件，可以从早期开始检验缺陷，并使调试变得简单。此外，这个方法还有助于在开发与测试周期中建立详细的过程。具体到数据仓库测试，即是对数据获取分段表，然后是增量表、基本的历史表格、BI视图等的测试。　　另一个制定数据仓库测试策略的主要问题是基于分析(analysis-based)的测试方式和基于查询(analysis-based)的测试方式的选择。纯基于分析的方法是让测试分析师通过分析目标数据和相关标准计算出预期结果。基于查询的方法有相同的基本分析步骤，但更进一步，用SQL查询语言编写预期结果。这为将来建立回归测试过程节省了很大精力。如果测试是一次性的，那么用基于分析的方式就足够了，因为通常这种方式较快一些。反之，如果企业对回归测试有持续的需求，那么基于查询的方式会更为合适。　　测试的开发与执行　　不管在测试执行过程之前还是之后进行测试的开发，要根据上行需求的稳定性和分析过程决定。如果情况变动比较频繁，那么早期进行的测试开发可能大部分都会被废弃。这种场合，实时进行的整合的测试开发和执行过程通常会更有效果。不管怎样，在设计测试开发和执行过程的框架时，参考一下测试分类总是有用的。比如，一些数据仓库的测试分类可能有：　　记录计数(预期与实际对比)　　副本记录　　参考数据有效性　　参照完整性　　错误与异常逻辑　　增量过程与历史过程　　控制栏值与默认值　　除这些分类外，还可以参考缺陷分类学，比如Larry Greenfield的分类。　　测试执行时，准确的状态报告过程是经常被忽略的一个方面。在确定团队里的其他人明白你的方法的前提下，测试分类和测试进度可以保证他们对测试状态也有一个清楚的概念。有了详细的规划并坚持到底，以及良好的沟通，就能建立一个数据仓库测试过程，帮助项目团队取得满意的成果。

当然是数据仓库啦

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