데이터베이스는 애플리케이션과 시스템의 핵심 요소입니다. 데이터베이스에서 정보를 검색하고 처리하는 과정은 트랜잭션 처리가 얼마나 원활하게 이루어지는지를 보여주므로, 데이터베이스의 안정성은 매우 중요합니다.
웹사이트나 애플리케이션에서 실시간 데이터를 제공하려면 데이터베이스 또는 API가 필수적입니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰과 같은 전자상거래 플랫폼에서는 상품 정보와 사용자 상세 정보를 저장하기 위한 데이터베이스가 필요합니다.
데이터베이스 테스트란 무엇인가?
데이터베이스 테스트는 데이터베이스의 정확성과 무결성을 검증하는 과정입니다. 데이터베이스 테스트는 자동화, 수동 테스트, 또는 이 둘을 결합하여 수행할 수 있습니다.
데이터베이스 테스트는 데이터 무결성, 데이터베이스 스키마, 데이터 조작 및 일관성을 확인하는 것을 포함합니다. 이러한 테스트는 데이터베이스가 특정 하드웨어 또는 시스템과 호환되는지 확인하는 데에도 사용됩니다.
데이터베이스 테스트는 품질 보증 담당자나 데이터베이스 전문 엔지니어가 수행합니다. 이들은 데이터베이스 기술에 대한 깊은 이해를 가지고 있거나, 다양한 테스트 도구를 사용하고 결과를 분석하는 데 능숙해야 합니다.
데이터베이스 테스트의 중요성
- 데이터베이스가 요구 사항을 충족하는지 확인: 개발자는 데이터베이스를 설계할 때 특정 기능적 목표를 설정합니다. 데이터베이스 테스트는 이러한 목표가 제대로 달성되었는지 확인하는 데 필수적입니다.
- 데이터 손실 방지: 데이터베이스는 주문 내역부터 개인 정보까지 다양한 데이터를 저장합니다. 데이터베이스 테스트를 통해 오류로 인한 데이터 손실을 방지할 수 있습니다.
- 데이터베이스 보안 강화: 시스템과 온라인 애플리케이션은 해킹 위험에 노출되어 있습니다. 데이터베이스 테스트는 잠재적인 보안 취약점을 찾아내고 공격이 발생하기 전에 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.
- 애플리케이션/시스템 성능 향상: 효율적인 데이터베이스는 정보를 빠르게 검색하고 처리해야 합니다. 데이터베이스 테스트는 시스템 성능을 저하시키는 요소들을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
데이터베이스 테스트의 유형
- 기능 테스트: 시스템이 기능 요구사항을 제대로 충족하는지 확인합니다. 예를 들어, 사용자가 데이터를 생성, 읽기, 업데이트, 삭제할 수 있는지 등을 확인합니다.
- 성능 테스트: 데이터베이스가 다양한 작업 부하에 어떻게 반응하는지 테스트합니다. 예를 들어, 사용자가 양식을 제출할 때 데이터 검색 속도를 측정하고, 데이터베이스의 확장성을 확인합니다.
- 데이터 무결성 테스트: 데이터베이스가 미리 정의된 규칙, 관계, 제약 조건을 준수하는지 확인합니다.
- 데이터 유효성 테스트: 데이터베이스 내의 데이터가 유효한지 검증합니다.
- 보안 테스트: 데이터베이스 시스템의 보안 취약점을 식별하고, 필요한 경우 수정 방안을 제시합니다.
참고: 데이터베이스 테스트 유형은 저장된 정보의 종류와 조직의 요구 사항에 따라 더 다양해질 수 있습니다.
데이터베이스 테스트의 실제 예
온라인 쇼핑몰을 예로 들어 보겠습니다. 데이터베이스 테스트는 다음과 같은 항목을 포함할 수 있습니다:
- 새 사용자가 계정을 만들 수 있는지, 그리고 사용자 정보가 데이터베이스에 정확히 저장되는지 확인하는 자동화된 테스트.
- 거래, 쿠폰, 할인 등이 데이터베이스에 정확하게 기록되고 반영되는지 확인하는 테스트. 예를 들어, 쿠폰이 적용되면 데이터베이스의 가격 정보가 업데이트되는지 확인해야 합니다.
- 웹사이트에 많은 사용자가 동시에 접속했을 때 데이터베이스가 부하를 견딜 수 있는지 확인하는 성능 테스트.
테스트해야 할 데이터 유형
데이터베이스 테스트를 시작해야 할 때 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있습니다. 다음은 데이터베이스 테스트에서 중점적으로 다루어야 할 영역입니다.
#1. 데이터 매핑
소프트웨어 시스템에서는 사용자 인터페이스(UI)와 데이터베이스 간에 데이터가 원활하게 전달되어야 합니다. 데이터 매핑 테스트는 UI 양식이 데이터베이스 테이블과 정확하게 연결되어 있는지 확인합니다.
사용자 인터페이스에서는 일반적으로 데이터에 대한 생성, 읽기, 업데이트, 삭제(CRUD) 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 이 테스트는 프런트엔드에서 수행하는 작업이 백엔드 데이터베이스에서 CRUD 작업을 제대로 유발하는지 확인합니다. 예를 들어, 사용자가 새 계정을 만들고 양식을 제출하면 해당 정보가 데이터베이스에 추가(생성)되어야 합니다.
#2. ACID 속성
트랜잭션이 ACID 속성(원자성, 일관성, 격리성, 지속성)을 준수하는지 테스트할 수 있습니다. 각 속성은 다음과 같은 의미를 가집니다:
- 원자성: 모든 트랜잭션은 완전히 완료되거나 전혀 완료되지 않아야 합니다.
- 일관성: 데이터베이스 상태가 항상 유효해야 합니다. 모든 제약 조건이 충족되는지 확인해야 합니다.
- 격리성: 각 트랜잭션은 다른 트랜잭션에 영향을 주지 않고 독립적으로 실행되어야 합니다.
- 지속성: 트랜잭션이 완료되면 데이터 손실이 없어야 합니다.
#3. 데이터 무결성
데이터 무결성은 시스템이 동일한 데이터를 사용하여 다양한 트랜잭션을 처리할 수 있도록 보장합니다. 시스템은 항상 최신 데이터를 표시해야 합니다. 데이터베이스 테스트는 모든 트리거가 제자리에 있는지, 데이터 레코드가 업데이트되어야 할 위치에 있는지 확인해야 합니다. 또한 복제된 데이터베이스가 원본과 동기화되어 있는지 확인해야 합니다.
#4. 비즈니스 규칙/원칙
데이터베이스는 개발자가 비즈니스 로직을 구현할 수 있도록 지원해야 합니다. 데이터베이스가 비즈니스 규칙을 준수하는지 확인하기 위해 저장 프로시저, 트리거, 관계형 제약 조건과 같은 기능을 테스트할 수 있습니다.
데이터베이스 테스트는 어떻게 수행될까요?
데이터베이스 테스트는 수동, 자동화, 또는 두 가지 방법을 결합하여 진행할 수 있습니다. 선택한 방법에 상관없이 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.
- 요구 사항 분석: 테스트 팀은 데이터베이스 구조를 분석하여 성능 요구 사항, 데이터 관계, 데이터 스키마 등을 파악합니다. 이 분석을 통해 테스트 범위를 정의하고 테스트 환경 및 목표를 설정합니다.
- 테스트 환경 설정: 실제 운영 환경과 유사한 테스트 환경을 구축합니다. 또는 테스트가 격리된 환경에서 수행될 수 있도록 별도의 데이터베이스 인스턴스를 만들 수도 있습니다.
- 테스트 데이터 준비: 오류 상황, 경계 조건, 정상적인 시나리오 등 다양한 시나리오를 다루는 테스트 데이터를 준비합니다.
- 테스트 실행: 테스트 팀은 테스트를 수동으로 수행하거나 자동 테스트 스크립트를 실행합니다.
- 결과 확인 및 검증: 테스트 엔지니어는 테스트가 예상대로 실행되었는지 확인하고, 데이터를 기반으로 테스트를 개선합니다.
- 테스트 보고: 테스트 결과를 보고서로 작성합니다. 보고서는 간단한 요약이나 오류 발생 위치 및 원인에 대한 상세 분석을 포함할 수 있습니다.
데이터베이스 테스트 도구를 사용하면 데이터베이스의 기능과 무결성을 보다 효율적으로 테스트할 수 있습니다. 데이터베이스 테스트 도구를 고려해야 하는 이유는 다음과 같습니다.
- 시간 절약: 테스트 스크립트를 처음부터 작성할 필요 없이 데이터베이스와 테스트 도구를 통합하여 즉시 테스트를 시작할 수 있습니다.
- 고급 테스트 기능: 일부 데이터베이스 테스트 도구는 데이터베이스를 철저하게 테스트할 수 있는 고급 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 수동 테스트로는 달성하기 어려울 수 있습니다.
- 광범위한 적용 범위: 대부분의 데이터베이스 테스트 도구는 다양한 유형의 데이터베이스(SQL 및 NoSQL 데이터베이스)를 테스트할 수 있도록 설계되었습니다.
일부 데이터베이스 테스트 도구는 무료로 사용할 수 있으며, 다른 도구는 유료입니다. 현재 시중에서 구할 수 있는 주요 도구에 대한 리뷰를 참고하세요.
#1. HammerDB
HammerDB는 대부분의 데이터베이스에서 작동하는 벤치마킹 및 부하 테스트 소프트웨어입니다. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM Db2, PostgreSQL, MariaDB 등 다양한 데이터베이스와 함께 사용할 수 있습니다.
- 다중 플랫폼 지원: HammerDB는 Linux 및 Windows 운영 체제에서 사용할 수 있습니다.
- 오픈 소스: HammerDB의 소스 코드는 GitHub에서 오픈 소스로 제공됩니다.
- 웹 서비스로서의 HammerDB: HammerDB는 CLI, GUI, 또는 웹 서비스로 사용할 수 있습니다. 웹 서비스 옵션을 사용하면 HTTP 인터페이스를 통해 REST 유형 클라이언트에서 도구를 실행할 수 있습니다.
- 단계적 워크로드 지원: 이 고급 기능을 사용하면 시간 경과에 따라 데이터베이스의 부하를 자동으로 변경할 수 있습니다. 이를 통해 변화하는 수요에 데이터베이스가 어떻게 대응하는지 모니터링할 수 있습니다.
- Docker 지원: HammerDB는 Docker를 사용하여 데이터베이스를 빠르고 쉽게 배포하고 테스트할 수 있습니다.
#2. DBFit
DBFit는 테스트 기반 개발을 위해 설계된 데이터베이스 테스트 프레임워크입니다. 모든 CLI 빌드 도구나 Java IDE에서 자동화할 수 있습니다.
주요 특징:
- 오픈 소스 및 무료: DbFit의 모든 소스 코드는 GitHub에서 무료로 제공됩니다.
- 통합 솔루션: DbFit을 사용하면 브라우저에서 모든 테스트를 작성, 실행 및 관리할 수 있습니다.
- 읽기 쉬운 테스트: DbFit 테스트는 테이블 형식으로 작성되어 이해하기 쉽습니다.
- 주요 데이터베이스 지원: HSQLDB, SQL Server, Oracle, Derby, MySQL, PostgreSQL 등 주요 데이터베이스에서 사용할 수 있습니다.
- 견고한 프레임워크: FitNesse와 같은 성숙된 프레임워크를 기반으로 합니다.
- 데이터베이스 암호 암호화: DbFit은 암호 키를 사용하여 암호를 암호화하여 암호를 일반 텍스트로 저장하지 않아도 됩니다.
#3. tSQLt
tSQLt는 SQL Server용 단위 테스트 도구입니다. 이 오픈 소스 도구를 사용하여 데이터베이스 코드의 각 부분을 테스트하고, 예상대로 작동하는지 확인할 수 있습니다. T-SQL과 함께 사용할 수도 있습니다.
주요 특징:
- 트랜잭션 내에서 자동 테스트 실행: 이를 통해 모든 테스트가 독립적으로 유지되므로 정리 작업이 줄어듭니다.
- XML 또는 일반 텍스트 형식으로 출력을 생성할 수 있어 다양한 지속적인 개발 도구와 호환됩니다.
- 가짜 테이블 및 뷰 지원: 테스트하려는 코드 부분을 격리하여 응답 시간을 줄입니다.
- 테스트 그룹화 지원: 테스트를 스키마 내에서 그룹화하여 공통 설정을 쉽게 적용할 수 있습니다.
#4. DBUnit
DBUnit은 데이터베이스 기반 프로젝트 테스트를 위해 설계된 JUnit 확장입니다. 테스트 실행 전에 알려진 상태로 데이터베이스를 설정하여 하나의 테스트 사례 오류가 전체 데이터베이스를 손상시키는 것을 방지합니다.
주요 특징:
- 사용 편의성: DBUnit은 데이터베이스 테스트를 위한 상세한 문서를 제공합니다.
- 데이터 검증 지원: 공개된 Assertion 메서드를 사용하여 두 데이터 세트 또는 테이블에 동일한 데이터가 있는지 확인할 수 있습니다.
- 사용자 정의 TestCase 지원: DBUnit을 사용하면 표준 JUnit setUp() 메서드를 재정의하고 데이터베이스에서 사용자 지정 작업을 설정할 수 있습니다.
결론
이제 데이터베이스 테스트와 사용 가능한 다양한 방법 및 도구에 대한 이해가 되셨을 것입니다. 테스트는 일회성 프로세스가 아니라, 데이터베이스에 새 콘텐츠를 추가할 때마다 반복해야 합니다. 테스트 기법은 최종 목표와 데이터베이스의 특성에 따라 달라집니다.
데이터베이스 샤딩에 대한 기사도 확인해 보세요.