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Bei der Datenvalidierung werden Daten aus den Quell- und Zieldatenbanktabellen verglichen, um sicherzustellen, dass sie übereinstimmen.
Das Datenvalidierungstool (DVT) ist ein Open-Source-Tool, mit dem eine Verbindung zu Datenspeichern hergestellt und Prüfungen zwischen der Quelldatenbank und Spanner durchgeführt werden können. Wir empfehlen, damit im Rahmen der Migration grundlegende Prüfungen durchzuführen, z. B.:
Prüfen Sie, ob alle Tabellen erstellt wurden und alle Schemazuordnungen korrekt sind.
Die Gesamtzahl der Zeilen für jede Tabelle muss übereinstimmen.
Extrahieren Sie zufällige Zeilen, um die Konsistenz zu prüfen.
Prüfen Sie Ihre Spalten. Verwenden Sie dazu beispielsweise count, sum, avg, min, max oder group by.
Vergleichen Sie alle zyklischen Redundanzprüfungen oder Hash-Funktionen auf Zeilenebene.
Wenn Sie genauere Prüfungen durchführen möchten, können Sie während der Migration benutzerdefinierte Prüfungen erstellen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-17 (UTC)."],[],[],null,["# Validate your data migration\n\nData validation is the process of comparing data from both the source and the\ndestination database tables to ensure they match.\n\nThe [Data Validation Tool (DVT)](https://pypi.org/project/google-pso-data-validator/#:%7E:text=The%20Data%20Validation%20Tool%20is,with%20multi%2Dleveled%20validation%20functions)\nis an open source tool that can connect to data stores and perform checks\nbetween your source database and Spanner. We recommend using it to perform\nbasic validations as a part of your migration, such as the following:\n\n- Check that all tables were created and that all schema mappings are correct.\n- Match the total number of rows for each table.\n- Extract random rows to verify consistency.\n- Validate your columns, for example, use `count`, `sum`, `avg`, `min`, `max`, or `group by`.\n- Compare any cyclic redundancy checks or hash functions at the row level.\n\nTo perform more specific validations, build custom checks during migration."]]
