GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え
テストを書きたいプログラムがSQLの固まりだ - やっとむでぽん
(2009.3.5 テストデータについてちょっと追記) Working Effectively with Legacy Codeを読んでいます。前半、テストの意義とか概念の紹介(test harness, seamなど)はすばらしい。後半の、個別の状況への対策も、整理されていてありがたいです。自分でも使っているおなじみの手法もあれば、目ウロコなこともある。 でも、こういう↓章があったらよかったなあ。 「テストを書きたいけれどプログラムが巨大なSQLの固まりだ」 いま仕事をしている保守プロジェクトが、そういう状況なわけです。もうすこし整理すると、 テーブル数が多く(100以上)、重複した項目も多い(非正規化) ひとつの処理をするのにだいたい、最低5つ以上(10を超えるものも多い)のテーブルを扱っている(参照ならJOINやUNION、更新ならそれぞれにUPDATE/INSERT) 処理を走らせ
GoによるSQLクエリテストの取り組み | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay Tech Openness Month 2023 の1日目の記事です。 背景 メルペイのバックエンドエンジニアのa-r-g-vとsminamotです。私達はメルペイ加盟店の管理システムを開発しているチームに所属しています。私達のチームには、複雑な条件を持つBigQueryのSQLクエリがいくつか存在しています。例えば、加盟店管理に関する費用計算などの計算クエリのように、外部環境の変化によって要件が定期的に変更され、マイクロサービス化などのシステム化が難しいクエリがあります。このようなクエリは複雑であるだけでなく、テスタビリティにも問題がありました。そのため、開発者がテストを実施することが困難になっており、クエリの変更を安心して行うことができない状態にありました。 クエリの複雑性 抽出条件の複雑さと複数のマイクロサービスへの依存により、クエリが複雑になっていました。
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