Megosztás:

Rövid útmutató: Adatok létrehozása teszteléshez és modellezéshez

Ebben a rövid útmutatóban megtudhatja, hogyan hozhat létre reális és témájú adatkészleteket a GitHub Copilot használatával az alkalmazások fejlesztésének, tesztelésének és bemutatóinak támogatásához. Az adatbázis sémájának és környezetének elemzésével a GitHub Copilot valós formátumokhoz igazított mintaadatokat hozhat létre, peremes eseteket szimulálhat, és csökkentheti az adatbázisok üzembe helyezésének manuális erőfeszítését, így a tesztelés gyorsabb és reprezentatívabb a tényleges forgatókönyvekre.

Első lépések

Győződjön meg arról, hogy csatlakozik egy adatbázishoz, és meg van nyitva egy aktív szerkesztőablak az MSSQL kiterjesztéssel. Amikor csatlakozik, a @mssql csevegés résztvevői megértik az adatbázis-környezet kontextusát, és pontos, környezettudatos javaslatokat tehetnek. Ha nem csatlakozik adatbázishoz, a csevegés résztvevője nem rendelkezik a sémával vagy az adatkörnyezettel, hogy értelmes válaszokat adjon.

Az alábbi példák a AdventureWorksLT2022 mintaadatbázist használják, amelyet a Microsoft SQL Server-minták és közösségi projektek kezdőlapjáról tölthet le.

A legjobb eredmény érdekében módosítsa a táblázat- és sémaneveket a saját környezetének megfelelően.

Győződjön meg arról, hogy a csevegés tartalmazza az @mssql előtagot. Például írja be @mssql, majd adja meg a kérdést vagy felkérést. Ez az előtag biztosítja, hogy a csevegés résztvevője megértse, hogy SQL-hez kapcsolódó segítséget kér.

Reális és tesztelhető adatok létrehozása a GitHub Copilottal

A GitHub Copilot segítségével közvetlenül az SQL-sémából vagy JSON-mintákból hozhat létre teszt- és modelladatokat. Környezetfüggő javaslatokat kínál az idő csökkentéséhez és a lefedettség javításához, akár bemutatókhoz készít elő adathalmazokat, teszteli a peremes eseteket, vagy a fejlesztési környezetet a tematikus vagy véletlenszerű adatokkal helyezi el. Ezek a javaslatok különösen hasznosak olyan helyzetekben, amikor a manuális adatbevitel lassú vagy inkonzisztens lenne.

Az alábbiakban gyakori használati eseteket és példákat talál arra, hogy mit kérdezhet meg a csevegés résztvevőin keresztül.

Hamis adatok generálása

A GitHub Copilot használatával létrehozhatja a meglévő táblák témájú, véletlenszerű vagy reprezentatív mintaadatait. Igényelhet konkrét sorszámokat, alkalmazhat név- és értékmintákat, vagy létrehozhat adatkészleteket külső struktúrák, például JSON-minták alapján.

Példa ügyféladatokra

Generate mock data for the `SalesLT.Customer` table with 100 sample records.

Termékadatok mintapéldája

Populate the `SalesLT.Product` table with 50 items, each with unique names and prices.

Példa az értékesítési adatok szimulálására

Generate mock data for the `SalesLT.SalesOrderHeader` table with 200 records, including order dates and customer IDs.

Modelladatok létrehozása JSON-mintából

Based on this sample JSON with four records, generate a SQL table schema and populate it with 50 mock records. Use character names from well-known sci-fi books (for example, Dune, Foundation, Ready Player One) for the `firstName` and `lastName` fields to make the data more realistic and themed:

[
  { "firstName": "Alice", "lastName": "Smith", "email": "alice@example.com" },
  { "firstName": "Bob", "lastName": "Jones", "email": "bob@example.com" },
  { "firstName": "Charlie", "lastName": "Brown", "email": "charlie@example.com" },
  { "firstName": "Dana", "lastName": "White", "email": "dana@example.com" }
]

Szélsőséges esetek tesztelése

Az alapszintű adatlétrehozáson a GitHub Copilot használatával szimulálhatja a peremes eseteket, és ellenőrizheti a rendszer viselkedését. A GitHub Copilot segíthet a megfelelő adatok létrehozásában, legyen szó akár a stressztesztelési üzleti logikáról, az adatérvényesítési hibák ellenőrzéséről vagy a relációs konzisztencia biztosításáról. Az eredmények ellenőrzéséhez helyességi vagy tesztelési logikát is írhat.

Mennyiségi korlátozások tesztelése

Generate insert statements for `SalesLT.SalesOrderDetail` with `OrderQty` values at the upper boundary (for example, 1,000 units) and verify that the system enforces quantity constraints.

E-mail-cím formátumának tesztelése

Create test data for `SalesLT.Customer` with invalid email formats and write a query that flags these records for review.

Peremhálózati díjszabási anomáliák tesztelése

Generate test data for `SalesLT.Product` with edge-case pricing, such as `StandardCost = 0` or negative values, and write a query that highlights anomalies.

Adatintegritás tesztelése mockolással

Simulate data integrity by generating 500 `SalesOrderDetail` rows that correctly reference valid `ProductID` and `SalesOrderID` values from related tables, and ensure GitHub Copilot includes validation logic.

Üzleti logika tesztelése

Write a test script that confirms the `SalesOrderHeader.TotalDue` value is always greater than the `SubTotal` for each order, helpful for spotting miscalculations in business logic.

Null érvényesítés tesztelése

Using SQLAlchemy, create a test that attempts to insert a `SalesOrderDetail` record with a null `ProductID` and verify that the ORM raises an integrity error due to the foreign key constraint.

Negatív értékek tesztelése

With Prisma, generate test logic that tries to insert a `Product` with a `StandardCost` of `-10`. Validate that Prisma rejects the entry and logs an appropriate error message.

Ossza meg tapasztalatait

Az MSSQL-bővítményHez tartozó GitHub Copilot pontosításához és fejlesztéséhez használja a következő GitHub-problémasablont a visszajelzés elküldéséhez: GitHub Copilot Feedback

Visszajelzés küldésekor fontolja meg a következőket:

  • Tesztelt forgatókönyvek: Tudassa velünk, hogy mely területekre összpontosított, például sémalétrehozásra, lekérdezésgenerálásra, biztonságra, honosításra.

  • Ami jól működött: Ismertesse azokat a tapasztalatokat, amelyek zökkenőmentesnek, hasznosnak mutattak, vagy amelyek meghaladták az Ön elvárásait.

  • Problémák vagy hibák: Tartalmazzon bármilyen problémát, következetlenséget vagy zavaró viselkedést. A képernyőképek és a képernyőfelvételek különösen hasznosak.

  • Fejlesztési javaslatok: Ötletek megosztása a használhatóság javítására, a lefedettség bővítésére vagy a GitHub Copilot válaszainak javítására.

Kapcsolódó tartalom

  • Last updated on