こちらの投稿のときに作成した、ライブラリは新たにHogenという名前に変更になっています。 詳細に関しては近日公開させてもらうので、よろしければそちらを参照して頂けると幸いです。 最近プロダクションコードはJava、ビルドツール(Gradle)、テストコード(Spock、Geb)の組み合わを使うようになってGroovyを使う機会が増えてきました。 JavaでのDBのテストデータ作成はDbSetupが楽 そんな中こちらの記事を拝見させてもらいました。 Groovyで似たようなinsertをしようとすると以下のようになります。 Sql sql = Sql.newInstance("jdbc:h2:mem:", "org.h2.Driver") def table = sql.dataSet('item_master') table.add(id:1, name:'Apple', price:5
Spock Framework リファレンスドキュメント¶ 著者: Peter Niederwieser Version: 1.0-SNAPSHOT
Java プロジェクトでのテストに、Groovy を使用するとすごく捗りますよね。 Spock まで採用していると、さらに捗りますね。 ただ、これらを使用しても捗らないものもあります。 それがテストデータの管理です。 これについては、みなさんどのようにしているのか、わたし自身も興味のあるところではありますが、ここではヒントになるかもしれない、アプローチのひとつをご紹介したいと思います。 環境 以下のとおり。 Java 1.8.0_45 Groovy 2.4.3 Spock 1.0-groovy-2.4 DBUnit 2.5.1 Spock の良さ Spock でのテストがなぜ捗り、快適なのか。 その助けのひとつとなっているのが where: の見通しの良さではないかと感じています。 多くの方が御存知のとおり、where: では、表形式でテストパターンを記述することができます。 以下のように
Aurora MySQL DB インスタンスのスケーリング Aurora MySQL DB インスタンスは、インスタンススケーリングと読み取りスケーリングの 2 つの方法でスケールできます。読み取りスケーリングの詳細については、「読み取りのスケーリング」を参照してください。 DB クラスター内の各 DB インスタンスの DB インスタンスクラスを変更することで、Aurora MySQL DB クラスターをスケーリングできます。Aurora MySQL は、Aurora 用に最適化された複数の DB インスタンスクラスをサポートしています サイズが 40 TB より大きい Aurora クラスターには、db.t2 または db.t3 インスタンスクラスを使用しないでください。Aurora MySQL でサポートされている DB インスタンスクラスの詳細な仕様については、「Aurora DB
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