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A validação de dados é o processo de comparação dos dados das tabelas de origem e de destino do banco de dados para garantir que eles correspondam.
A Ferramenta de validação de dados (DVT, na sigla em inglês) é uma ferramenta de código aberto que pode se conectar a repositórios de dados e realizar verificações entre o banco de dados de origem e o Spanner. Recomendamos o uso dele para realizar
validações básicas como parte da migração, como as seguintes:
Verifique se todas as tabelas foram criadas e se todos os mapeamentos de esquema estão
corretos.
Corresponder ao número total de linhas de cada tabela.
Extraia linhas aleatórias para verificar a consistência.
Valide as colunas. Por exemplo, use count, sum, avg, min, max ou group by.
Compare todas as verificações de redundância cíclica ou funções de hash no nível da linha.
Para realizar validações mais específicas, crie verificações personalizadas durante a migração.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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."]]
