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La validación de datos es el proceso de comparar los datos de las tablas de la base de datos de origen y de destino para garantizar que coincidan.
La herramienta de validación de datos (DVT) es una herramienta de código abierto que puede conectarse a almacenes de datos y realizar verificaciones entre tu base de datos de origen y Spanner. Te recomendamos que la uses para realizar validaciones básicas como parte de la migración, como las siguientes:
Verifica que se hayan creado todas las tablas y que todas las asignaciones de esquemas sean correctas.
Coincidir con la cantidad total de filas de cada tabla
Extrae filas aleatorias para verificar la coherencia.
Valida tus columnas, por ejemplo, usa count, sum, avg, min, max o group by.
Compara cualquier verificación de redundancia cíclica o función hash a nivel de la fila.
Para realizar validaciones más específicas, compila verificaciones personalizadas durante la migración.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 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."]]
