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La convalida dei dati è il processo di confronto dei dati delle tabelle del database di origine e di destinazione per assicurarsi che corrispondano.
Lo strumento di convalida dei dati (DVT) è uno strumento open source che può connettersi ai datastore ed eseguire controlli tra il database di origine e Spanner. Ti consigliamo di utilizzarlo per eseguire verifiche di base durante la migrazione, ad esempio:
Verifica che tutte le tabelle siano state create e che tutte le mappature dello schema siano corrette.
Corrisponde al numero totale di righe per ogni tabella.
Estrai righe casuali per verificare la coerenza.
Convalida le colonne, ad esempio utilizzando count, sum, avg, min, max o group by.
Confronta eventuali controlli di ridondanza ciclica o funzioni hash a livello di riga.
Per eseguire convalide più specifiche, crea controlli personalizzati durante la migrazione.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-05 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."]]
