Jak testujete kód, který komunikuje s databází?

Question

Accepted Answer

Testování kódu, který používá **databázi**, je náročné — potřebujete realistické chování dat bez nestability či pomalého běhu. Mezi přístupy patří **testovací databáze**, **databáze v paměti**, **transakce/rollback** a **mockování datové vrstvy** — každý má své výhody a nevýhody.

## Problém

```text
Database-interacting code needs testing, but databases bring challenges:
  → real DB → realistic but SLOWER; needs SETUP and CLEANUP (state between tests)
  → shared state → tests can interfere (order dependence, flakiness)
  → mocking the DB → fast but may not catch real query/integration bugs
→ Choose an approach balancing realism, speed, and isolation.
```

## Přístupy

```text
1. REAL TEST DATABASE → a dedicated DB for tests (same engine as production):
   ✓ realistic (catches real query/schema issues)  ✗ slower; needs cleanup/isolation
   → often run in a CONTAINER (Docker) for a clean, consistent DB per test run
2. TRANSACTION ROLLBACK → wrap each test in a transaction, ROLL BACK after → clean state,
   no leftover data, faster than recreating data (a common pattern)
3. IN-MEMORY DATABASE (e.g. SQLite in memory) → fast, easy setup  ✗ may differ from the
   production DB (different SQL/features → can miss prod-specific issues)
4. MOCK the data layer → fast, isolated UNIT tests  ✗ doesn't test real DB behavior
   (use for unit tests; use a real DB for integration tests)
```

## Osvědčené postupy

```text
✓ ISOLATE tests — each starts from a known clean state (transactions, truncate, fresh DB)
✓ Use realistic test DATA (fixtures/factories/seeds)
✓ Test real DB behavior for the DATA LAYER (integration); mock the DB when unit-testing
  business logic above it
✓ Keep DB tests reasonably fast; run a clean DB in CI (containers)
```

## Proč je to důležité

Rozvíjení schopnosti testovat kód, který komunikuje s databází, je cenné, protože **většina aplikací používá databáze** a správné testování přístupu k datům je důležité, přitom však náročné, takže jde o praktické znalosti.

Kód pracující s databází (dotazy, přístup k datům, perzistence) vyžaduje testování, ale databáze přinášejí skutečné problémy — jsou pomalejší, vyžadují nastavení a vyčištění, mají sdílený stav, který může způsobit interference testů a nestabilitu, a jejich mockování může minout skutečné chyby v dotazech.

Rozvíjení porozumění **jednotlivým přístupům a jejich kompromisům** je klíčové: **skutečná testovací databáze** (realistická, odhalující skutečné problémy s dotazy a schématem, často spouštěná v kontejneru pro konzistenci, ale pomalejší a vyžadující izolaci), **rollback transakcí** (obalení každého testu do transakce a její vrácení pro čistý stav — běžný a efektivní vzor, který udržuje testy izolované a relativně rychlé), **databáze v paměti** (rychlé a jednoduché, ale potenciálně se liší od produkčního prostředí, s rizikem vynechaných problémů v provozu) a **mockování datové vrstvy** (rychlé izolované unit testy, ale netestující skutečné chování databáze).

Rozvíjení porozumění, kdy použít každý přístup — skutečná databáze pro integrační testování datové vrstvy (k odhalení skutečných chyb v dotazech/schématu), mockování pro unit-testování obchodní logiky nad datovou vrstvou — odráží zdravý úsudek o vyvažování realismu, rychlosti a izolace.

Rozvíjení porozumění **osvědčeným postupům** — **izolace testů** (každý začíná ze známého čistého stavu prostřednictvím transakcí, truncace nebo čerstvé databáze, aby se zabránilo interferenci a nestabilitě), používání realistických testovacích dat (fixtures/factories), testování skutečného chování databáze pro datovou vrstvu a spouštění čistých databází v CI — odráží efektivní testování databází.

Jelikož většina aplikací používá databáze a správné testování přístupu k datům (odhalování chyb v dotazech při udržování izolovaných, rychlých a spolehlivých testů) je důležité, přitom však náročné, a jelikož porozumění jednotlivým přístupům (skutečná DB, transakce, databáze v paměti, mockování), jejich kompromisům a osvědčeným postupům (izolace, realistická data) umožňuje efektivní testování databází, je porozumění testování kódu komunikujícího s databází cenné a prakticky relevantní znalosti — důležité pro běžnou potřebu testování přístupu k datům spolehlivě, vyvažování realismu proti rychlosti a izolaci, užitečná dovednost pro testování datově řízených aplikací, které jsou norma.