验证数据是否成功加载，需要确认所有预期数据已准确、完整地从源端传输到目标端。此过程通常始于比较源系统与目标数据库或文件之间的记录数。例如，如果您将一个包含 10,000 行的 CSV 文件加载到 PostgreSQL 表中，您可以运行类似于 SELECT COUNT(*) FROM table_name 的查询来确认目标数据与源数据一致。校验和或哈希值（例如 MD5 或 SHA-256）也可用于在传输过程中验证文件完整性。对于结构化数据，模式检查可确保列、数据类型和约束（如 NOT NULL 字段）已正确应用。ETL 流水线中的自动化测试通常包含这些验证，以便及早发现差异。
除了基本的计数和模式检查之外，更深入的验证包括抽样记录和检查数据质量。例如，您可以验证日期格式是否符合预期，数值是否在有效范围内，或者必填字段是否不包含空值。假设您正在加载客户数据，您可以运行查询来检查无效电子邮件（LIKE '%@%.%'）或不合常理的出生日期（例如，未来的日期）。加载过程中的日志记录和错误处理至关重要：AWS Glue 或自定义脚本等工具通常会捕获被拒绝的记录，您可以查看这些记录以识别模式（例如，重复出现的格式问题）。这一步骤不仅确保了完整性，还确保了数据的一致性和准确性。
最后，自动化测试框架和监控工具有助于扩展验证能力。诸如 Python 的 pandas 或 Great Expectations 之类的库支持通过编程方式进行检查，例如断言统计分布或键的唯一性。例如，测试可以确认产品库存表中的 stock_quantity 列没有负值。将这些检查集成到 CI/CD 流水线中，确保在每次部署时都进行验证。加载后，仪表盘或警报（使用 Grafana 等工具）可以跟踪随时间变化的行数或错误率等指标。将自动化测试与手动抽查相结合，提供了一个强大的安全网，确保数据在下游使用之前满足技术和业务要求。