Dane testowe, na których Twoje testy mogą polegać.
Databucket to narzędzie open source do zarządzania danymi testowymi: jedno miejsce, w którym zespoły przechowują, współdzielą i rezerwują dane, więc testy równoległe nie walczą o te same rekordy.
$ curl -X POST \ "$DATABUCKET/api/bucket/dev-users/reserve?limit=1" \ -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"rules": [ ["$.account.status", "==", "active"], {"or": [["$.payment.method", "==", "card"], ["$.payment.balance", ">", 0]]} ]}' { "reserved": 1, "available": 847, "data": [{ "id": 1, "owner": "demo-robot", "properties": { "auth": { "login": "jsmith", … }, "account": { "status": "active", … }, "payment": { "method": "card", … } } }] }
Brzmi znajomo?
Dane testowe to często najsłabiej zarządzana część testów, a skutkiem są losowe błędy i stracony czas.
Dane są rozproszone
Konta, zamówienia i konfiguracje leżą w Excelu, we współdzielonych bazach i w głowach testerów. Nikt nie wie, które dane nadają się jeszcze do użycia na którym środowisku.
Testy równoległe się zderzają
Dwa testy biorą w tej samej chwili to samo konto i jeden z nich pada – losowo i trudno to odtworzyć.
Brak śladu zmian
Ktoś zmienił rekord, ale kto, kiedy i jak wyglądał wcześniej? Bez historii każda analiza zaczyna się od zera.
Jedno źródło prawdy o danych testowych
Databucket daje testerom manualnym, testom automatycznym i pipeline'om CI te same, dobrze uporządkowane dane – i pilnuje, żeby sobie nie przeszkadzali.
Koniec kolizji danych
Testy rezerwują rekordy przez REST API. Każdy rekord trafia w danej chwili do dokładnie jednego testu, nawet gdy równolegle działają setki.
Elastyczne buckety danych
Dane o dowolnej strukturze, zapisane jako JSON w bucketach – osobno dla projektu, środowiska (DEV, INT, PRD) czy zespołu. Zmiana danych testowych nie wymaga migracji schematu.
Pełna historia i audyt
Każda zmiana jest zapisana: kto, co i kiedy zmienił, z porównaniem danych przed i po zmianie.
Szybko znajdziesz właściwe dane
Tagi, zapisane filtry, graficzny kreator reguł i dopasowane widoki pomagają każdemu znaleźć dokładnie te rekordy, których potrzebuje – także w zagnieżdżonym JSON-ie.
Działa w Twojej firmie
Na własnej infrastrukturze: jeden plik jar i PostgreSQL. Logowanie SSO (OpenID Connect), role i konta robotów dla CI. Dane nie opuszczają Twojej sieci.
Otwarty i darmowy
Licencja MIT, bez opłat za użytkownika i bez uzależnienia od dostawcy. Udokumentowane REST API ze Swaggerem działa z każdym frameworkiem testowym i językiem.
Zobacz, jak to wygląda
Zrzuty z zestawu DEMO dołączonego do Databucketa – zaimportuj go i wypróbuj wszystko sam.
Filtry budowane wizualnie
Łącz reguły na dowolnych polach, także głęboko w zagnieżdżonym JSON-ie. Databucket pokazuje wynikowe zapytanie i liczbę pasujących rekordów, zanim filtr zastosujesz. Zapisane filtry użyjesz w widokach i zadaniach.
Wszystko o rekordzie
Otwórz rekord, żeby przeczytać i edytować jego JSON z kolorowaniem składni, obok informacji, kto go utworzył i zmienił, i kiedy. Bezpośredni link do niego wyślesz zespołowi.
Dokładnie widać, co się zmieniło
Porównaj dowolne dwie wersje rekordu obok siebie. Tutaj test wymienił użytkownikowi kartę płatniczą – numer i datę ważności.
Rezerwacja w kilka kliknięć
Wybierz filtr, podaj liczbę rekordów i dla kogo, i uruchom. Zarezerwowane rekordy należą do jednego użytkownika lub testu, dopóki ich nie zwolni – tak samo jak przez API.
Gotowy na agentów AI
Daj asystentowi AI konto robota: znajdzie, zarezerwuje i przygotuje dane testowe przez udokumentowane API, z własnymi uprawnieniami, a każda jego zmiana trafi do historii.
Testy bez danych na sztywno
Agent piszący testy rezerwuje potrzebne dane z Databucketa, zamiast wpisywać je na sztywno w kod.
Dane do nowej funkcji
Agent generuje rekordy potrzebne nowej funkcji i wstawia je do bucketu – gotowe dla testerów i pipeline'ów.
Pod kontrolą
Agent widzi tylko to, na co pozwala jego rola, bierze dane tak samo jak testy, a historia pokazuje dokładnie, co i kiedy zmienił.
Jak to działa
Trzy kroki od rozproszonych arkuszy do danych, na których może polegać cały zespół – i Twoje pipeline'y.
Uporządkuj
Utwórz projekt i buckety dla swoich środowisk i zestawów danych. Opisz dane kolumnami, tagami, słownikami i widokami.
Wczytaj dane
Dodawaj rekordy w przeglądarce, importuj pliki CSV, wysyłaj je przez REST API albo zacznij od gotowego zestawu danych.
Używaj w testach
Testy rezerwują potrzebne rekordy, zmieniają je i zwalniają. Testerzy widzą te same dane w przeglądarce, z pełną historią.
Jak zacząć
Uruchom Databucket u siebie w kilka minut – z danymi demo, logowaniem SSO i podglądem maili.
git clone https://github.com/databucket/databucket-server.git
cd databucket-server/docker
docker compose up --build
# otwórz http://databucket.localhost
# zaloguj się jako super / super
# Management → Projects → import zestawu DEMO
Chcesz używać Databucketa w swojej firmie?
Pytania o wdrożenie, integrację z Twoją automatyzacją testów albo funkcję, której potrzebujesz? Porozmawiajmy.