Database buffer cache. Le cache "library" conserve, à des fin de partage, des informations sur les commandes SQL et le code PL/SQL les plus récemment utilisées qui ont été soumis par des utilisateurs de la base de données. Le chargement d'une instruction SQL consomme beaucoup de ressources, c’est pourquoi le cache « library » partagé est utilisé pour optimiser et ne charger une instruction SQL qu'une seule fois pour de multiples exécutions.
C'est le processus serveur associé à la session utilisateur qui exécute l'ordre SQL transmis par le processus utilisateur. Pour le traitement de l’ordre SQL, un curseur est créé. Il pointe vers une zone mémoire SQL privée allouée dans la mêmoire PGA . Cette mêmoire privée contient les informations nécessaires pour le traitement du curseur (adresses des blocs contenant les lignes à extraire de la base de données, nombre de ligne renvoyé, ligne courante, état du curseur (ouvert ou fermé), …) . Phase1 "Analyse parse" : Durant cette phase d’analyse, Oracle procède à : Exemples. DB Testing. These are my notes on how I've gone about unit testing database functionality. The examples are in Java, but I think the ideas are applicable to a variety of programming environments. I'm looking for better solutions. The problem is this: you have a SQL database, some stored procedures, and a layer of code sitting between your application and the database.
How can you put tests in place to make sure your code really is reading and writing the right data from the database? Original: April/May 2001. Updated: 2006-08-15: Cleaned up links, added a view from 2006. 2004-10-20: Added note on how DB testing has moved on. 2003-06-24: Updated links (thanks Ted). 2003-01-06: Added link to Martin Fowler and Pramod Sadalage's "Evolutionary Database Design" paper. 2002-02-08: Added link to Areca Chen's traditional Chinese translation. 2001-09-26: In resources, add link to Mock testing paper. 2001-07-31: Started to collect related items from the JUnit Yahoo! Why bother? Approaches that don't work. DBUnit Made Easy. Continuous Integration with Oracle PL/SQL, utPLSQL and Hudson – The Server Labs Blog.
PL/SQL is not exactly the coolest technology around these days but many businesses rely on it for their day-to-day operation. The fact that it is relatively old and does not mean that you cannot apply Extreme Programming(XP) practices to PL/SQL development. A few years ago, Steven Feuerstein developed utPLSQL, a unit testing framework for PL/SQL, which covers the testing part of XP. In this post, I will show you how to apply Continuous Integration (another XP practice) to PL/SQL development using Hudson. This article will explain how to construct a Maven project that enables you to do the following executing just a single maven command: Deploy the project database schema to an Oracle databaseInstall the project PL/SQL pacakges to an Oracle databaseInsert data specified in SQL files into the tables in the databaseInstall the utPLSQL test pacakges to an Oracle databaseRun the utPLSQL unit tests UPDATE: Since this article was written, we have open-sourced the Maven utPLSQL plugin.
Conclusion. Manage test data for integration tests using Spring and DBunit. Most enterprise applications rely on the database as the persistence mechanism. Integration tests for these applications require data in the database to run correctly. For integration tests to be repeatable, the tests should carry the test data they need with them and insert it before running the tests and delete it after the tests, since the data in the database can change with time. DBUnit is a tool which provides this functionality. This article will look at configuring integration tests using Spring and DBUnit so that test data is inserted into the database before every test.
It is assumed that the reader is familiar with the following concepts and tools: Unit tests should run in isolation without relying on any other external dependency. Tests which rely on another dependency (e.g. database) are integration tests. This article deals with integration testing of DAOs and integration testing of business layer classes which use DAOs to read/write data. The ideal approach is to: Note: Effective Unit Testing with DbUnit.
By Andrew Glover 01/21/2004 Introducing DbUnit Writing unit and component tests for objects with external dependencies, such as databases or other objects, can prove arduous, as those dependencies may hinder isolation. Ultimately, effective white-box tests isolate an object by controlling outside dependencies, so as to manipulate its state or associated behavior. Utilizing mock objects or stubs is one strategy for controlling outside dependencies. The open source DbUnit framework , created by Manuel Laflamme, provides an elegant solution for controlling a database dependency within applications by allowing developers to manage the state of a database throughout a test. Automated tests are a critical facet of most successful software projects. Getting Started The first step in configuring DbUnit involves the generation of a database schema definition file.
For example, a database table EMPLOYEE would be described in SQL as follows: Moreover, a sample data set found in EMPLOYEE could be: Applications et bases de données, comment tester ? « Choses à faire. Même si l’on préfèrerait l’éviter, les tests unitaires d’une application web par exemple, portent souvent sur des parties du programme accédant à une base de données. Bien qu’il existe plusieurs outils servant à simplifier la tâche, voici tout d’abord des bonnes pratiques que je conseillerais à tout développeur. Bien séparer les couches Même si cela peut paraître idiot de le répéter encore une fois, il est indubitable que moins votre code concernera les accès à la base, moins il y aura de tests à faire en ce sens.
Ainsi, concentrez ces parties par exemple dans des DAO, très loin des partie « IHM » et « Business » de votre application. Utilisez une base de données embarquée Je ne sais pas si c’est réellement une bonne pratique, mais il me semble idéal pour l’indépendance des tests qu’ils puissent être lancés n’importe où / n’importe quand, même quand le SGBD réel n’est pas actif. Évitez au maximum les dépendances Analysez ces deux classes et imaginez la plus pratique à tester : DbUnit (Java) Mocks & Stubs : Leurres des Tests « Choses à faire. Ces dernières années, les tests unitaires se sont imposés comme une technique obligatoire pour assurer la qualité d’un projet de développement. Pour simplifier le travail, de nombreux frameworks ont fait leur apparition pour à peu près chaque technologie. Cependant, certains comportements d’une application sont difficiles à tester par ce biais … Voici un « Mockingbird » ! (Photo par MrBobBaker) Voici une liste des cas où un framework standard (de type xUnit) n’est pas forcément approprié : Les tests portent sur des parties du programme très dépendantes des données Imagineons deux comportements à tester, chacun modifiant des données sémantiquement proches.
Plusieurs solutions sont apparues au fil du temps. Les « Dummy objects » Des objets factices sont passés à l’appel du comportement. Les « Stubs » ( ! Exemple, voici l’interface du composant à tester : public interface MailService { public void send (Message msg); } Voici un exemple de Stub implémentant cette interface : Les « Fake objects »
Mocks Aren't Stubs. The term 'Mock Objects' has become a popular one to describe special case objects that mimic real objects for testing. Most language environments now have frameworks that make it easy to create mock objects. What's often not realized, however, is that mock objects are but one form of special case test object, one that enables a different style of testing. In this article I'll explain how mock objects work, how they encourage testing based on behavior verification, and how the community around them uses them to develop a different style of testing. I first came across the term "mock object" a few years ago in the Extreme Programming (XP) community. Since then I've run into mock objects more and more.
But as often as not I see mock objects described poorly. This difference is actually two separate differences. Regular Tests I'll begin by illustrating the two styles with a simple example. These two behaviors imply a couple of tests, these look like pretty conventional JUnit tests. Welcome to the utPLSQL Project.