回归测试在 ETL（提取、转换、加载）工作流中，旨在确保对数据管道的更新（例如代码更改、模式修改或基础设施升级）不会给现有功能带来错误。它涉及在修改后的 ETL 过程上重新运行测试，以验证它们是否仍能产生正确的输出并保持数据完整性。这一点至关重要，因为 ETL 工作流经常将数据馈送到下游系统，例如分析仪表板或机器学习模型，其中错误可能会广泛传播。例如，如果调整了计算销售税的转换规则，回归测试将确认历史数据保持一致，并且新数据遵循更新的逻辑，而不会破坏报告或集成。
要有效地实施回归测试，首先要为 ETL 管道的关键阶段建立预期结果的基线。对于提取阶段，验证数据源是否被正确查询和摄取。在转换阶段，使用预定义数据集测试业务逻辑（例如，聚合、连接或数据清洗）。对于加载阶段，确保数据以适当的约束（例如，主键、索引）进入目标系统。dbt (data build tool) 或自定义脚本等自动化测试框架可以将当前输出与历史结果进行比较。例如，修改 SQL 转换后，测试可以检查行数、列值和空值率是否与更改前的基准匹配。Great Expectations 或 Deequ 等工具可以验证数据质量规则，例如确保客户 ID 唯一或日期在有效范围内。
ETL 回归测试中的挑战包括高效处理大型数据集以及管理反映生产环境复杂性的测试数据。一种方法是使用复制生产模式和边缘情况的采样或合成数据，而无需进行大规模处理。集成到 CI/CD 管道（例如，通过 Jenkins 或 GitHub Actions）中的版本控制测试用例，确保测试与 ETL 代码同步发展。例如，如果在源系统中添加了新列，测试应验证其是否已集成到暂存表和下游模型中。Apache Airflow 或自定义日志记录等监控工具可以跟踪测试失败和性能趋势。通过优先处理关键工作流并实现验证自动化，团队可以减少人工工作量并及早发现回归问题，即使需求发生变化，也能保持可靠的数据管道。