NBi 开源项目教程
2025-05-20 00:13:03作者:廉彬冶Miranda
1. 项目介绍
NBi 是一个基于 NUnit 的测试框架,专为业务智能(BI)设计。它支持大多数关系型数据库(如 SQL Server、MySQL、PostgreSQL 等)以及在线分析处理(OLAP)平台(如 Analysis Services、Mondrian 等),同时也支持 ETL 和报告组件(主要是基于 Microsoft 技术)。NBi 的核心目的是让用户能够以声明式的方法,基于 XML 语法来创建测试。使用 NBi,用户无需开发 C# 代码来指定测试,也无需使用 Visual Studio 来编译测试套件。用户只需创建一个 XML 文件,框架将解释并运行测试。
2. 项目快速启动
环境准备
确保您的开发环境中已安装 NUnit 和 .NET 相关开发工具。
克隆项目
git clone https://github.com/Seddryck/NBi.git
配置项目
进入项目目录,根据您的开发环境配置数据库连接字符串等。
运行测试
在项目目录中,运行以下命令来执行测试:
nunit-console.exe NBi.Tests.dll
3. 应用案例和最佳实践
创建测试
创建一个 XML 文件来定义您的测试用例。以下是一个简单的示例:
<Tests>
<TestSuite name="MyFirstTestSuite">
<TestCase name="MyFirstTestCase">
<DataSource connection="Server=myServerAddress;Database=myDataBase;User Id=myUsername;Password=myPassword;" provider="System.Data.SqlClient" />
<CommandText>SELECT COUNT(*) FROM myTable</CommandText>
<Constraints>
<Constraint value="10" />
</Constraints>
</TestCase>
</TestSuite>
</Tests>
运行和调试
使用 NUnit 的测试运行器来执行定义好的测试,并检查结果。如果有必要,可以通过调整 XML 文件中的测试用例来进行调试。
组织测试
将测试用例组织到不同的测试套件中,以便更好地管理和运行。
4. 典型生态项目
数据库连接
NBi 支持多种数据库连接,可以通过配置文件轻松切换不同的数据库。
OLAP 支持
框架支持与各种 OLAP 平台集成,使得 BI 测试更加全面。
ETL 和报告
NBi 也支持 ETL 和报告组件的测试,确保整个 BI 流程的准确性。
通过遵循上述教程,您可以快速上手 NBi 项目,并在实际的项目开发中充分利用其强大的测试功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92