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使用SonarQube进行PL / SQL分析 - 配置

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SonarQubePLSQL2在这个关于使用SonarQube分析PL / SQL代码的新系列的第yi篇文章中，我们看到了如何组织我的分析环境：

一个文件夹C：﹨ SRC ﹨与我所有的项目，

于每个项目的子目录，

不同的其他子目录，包括一个".. ﹨ Source"，其中包含要分析的源代码。

在我们的PL / SQL分析的情况下，这将被放在文件夹"C：﹨ SRC ﹨ Demo ﹨ PLSQL ﹨ Source"中。

让我们看看如何用Jenkins来创建和配置SonarQube这个代码的分析。继续阅读→

Jean-Pierre FAYOLLE于2013年12月27日发布了SonarQube - PL / SQL。

使用SonarQube - 组织进行PL / SQL分析

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SonarQubePLSQL1现在我更新了我的源代码分析环境，随着SonarQube或SonarQube-Runner和Jenkins的升级，时间已经到来更新了一个应用和演示的存储库。继续阅读→

此条目发布于2013年12月22日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。

如何在软件开发工作流中构建质量

远见卓识视图， 显示每个测试在运行时的执行时间

假设你是一个希望成长为一家中型科技公司的初创企业--介于30到100工程师之间。招聘是快速发生的， 而且你的代码数量也在快速增长。在较早的阶段， 贵公司专注于证明产品。一切都是规模较小， 你可以循环快速。现在， 随着你的成长， 你有更多的在编写代码和更多的变量的组合。

这是当你注意到产品质量开始恶化， 你不能像你希望的那样快速发布代码。在扩展业务时， 有越来越多的变量需要进行调整， 您可能会忽略更多测试的需要， 并在测试上花费更多的时间。

如果你决定聘请一个 QA 经理， 而后者又带来了一批自动化工程师， 你就可以走出困境。硒测试的覆盖率很高。但随着时间的推移， 事情又开始放慢了。所有的自动化和善意， 你建立了硒覆盖开始打破和失败， 它反复暂停软件工厂。

我们开始的地方

当我加入 Shutterstock 时， 我对公司的自动化测试覆盖率印象深刻。几乎每一个功能的网站上都有测试覆盖率的形式， 硒端对点测试。Shutterstock 有一个开发工作流程的地方通过詹金斯， 将阻止部署到生产， 如果硒测试失败。我喜欢这样;这意味着除非所有的测试都通过了，中国sonarqube安装配置， 否则任何人都不能将任何东西放到生产中。

但不久之后， 我意识到， 我们的公司， 这是每天发布多次， 已经变成了一个公司， 现在被禁止发布多天一次， 主要是因为失败的硒测试。常见的情况是， 测试失败不是因为产品损坏， 而是因为它们很脆弱。

一些事情导致了这一点:

终端端 selenium-based 验收测试成为了每个人都依赖于测试的唯yi形式的自动化测试。许多团队甚至停止编写单元测试。

测试框架是片状的， 是由 QA 团队建立和拥有的。当某件事情失败， 整个软件工厂停止运转时， QA 团队中一小部分三到五人的错误就落在了我们身上， 他们经常被指责为放慢了组织的速度。

工程组织花了很多时间来研究如何构建一个可以扩展的产品， 但是没有足够的注意力去构建一个支持这种产品开发的开发工作流程。

质量完全由 QA 团队拥有。

在我们的， 我们有一个 QA 组织， 它没有与组织的其他部分进行扩展。虽然他们拥有自动化所有内容的技能， 但是他们缺乏构建可伸缩的测试框架所需的技能。由于这种差距， 他们无法影响组织的其他人认为质量是所有人拥有的东西， 而不仅仅是 QA 团队。为了弥合这一差距， 我们不得不重新考虑我们对 QA 整体的态度。

迈向新的开始

我想完成两个目标: 首先， 重建 Shutterstock 的测试基础架构/框架， 使其更加稳定， 其次， 改变 Shutterstock 的工程文化，中国sonarqube安装配置， 使之成为一个质量不是由测试工程团队拥有的， 而是由每个人来拥有。

我们改变了招聘测试工程师时所期待的能力。我们希望我们的测试工程师成为强大的开发人员， 他们知道如何构建 object-oriented 的解决方案， 从而帮助他们创建一个稳定且可扩展的测试框架。我们也希望他们成为有影响力的人， 他们可以推动他们的团队做正确的事情， 而不采取跳过单元测试这样的捷径。一旦我们建立了一个 world-class 测试工程团队， 我们就开始了解如何快速发布， 同时保持一个的产品。

我们知道我们da的问题是脆弱的测试， 所以我们建立了一个叫做 "睿智" 的工具来记录每个测试的通过/失败数据。我们所有的测试都把数据推入睿智， 每次他们作为我们的詹金斯工作流程的一部分运行。然后， 我们在这个数据库之上建立了一个网站， 使数据的挖掘变得容易。我们现在能够监控工作的合格率、个别测试的及格率、常见的失败消息、的运行测试， 等等。有了这些数据， 我们就可以保持自己和其他人的责任感。我们的一个团队受影响的失败的测试认识到， 他们通常的传球率只有20%。(试想一下， 由于这一路障， 软件工厂经常停下来。通过使用远见卓识， 他们能够快速隔离测试的di合格率， 并在这些测试中看到常见的失败消息。团队对测试脚本进行了简单的修复， 以提高其可靠性。

SonarSource

使用 SonarQube 的更广泛的影响和机会

除了扫描之外， 一些组织看到的一个有趣的结果是， 个人

开始对 SonarQube 提供的信息采取行动， 以改变和改善其

关于质量代码创建的行为。一些团队已经开始参与--

甚至兴奋-关于去和检查的因素，云南sonarqube安装配置， 如测试代码覆盖率， 并已能够

大大提高。董事们使用了 SonarQube 的有关规则违规的信息

教育团队如何改变不良习惯以改进代码的创建。所以一个关键的结果

SonarQube 在这些组织使用的机会， 鼓励， 甚至推动

正确的行为。

一些组织通过强制将度量与构建集成在一起来帮助实现

和释放过程。这意味着必须满足某些标准， 以允许生成和

发布过程向前迈进。虽然你不能强迫人们普遍看待不良的结果，

当项目截止时间和软件发布日期出现下滑时， 有机会使用

具有特定数据点和基准的工程经理了解

以前的工作。(组织这样做是明智的， 他们在制定的标准

停止生成和发布过程。

总的来说， 一个实实在在的好处是测试覆盖率翻了一番， 一些测试

使用 SonarQube 的组件团队。一些组织已经观察到测试团队的覆盖率

单元测试的4-5 时间的增加， 以及那些的和严谨的改进

使用 SonarQube 完成单元测试。这反过来又有助于驱动精que的基准

团队的进步伴随着更高质量的代码的交付。

简而言之， SonarQube 可以为基本代码分析提供一个单一的点， 其中用户来自

开发人员可以去看看他们需要知道什么来帮助提高代码质量，

可能与代码评审工具集成， 以便在仪表板中包含代码评审指标。

SonarQube 的挑战

SonarSource 的关键挑战之一是让企业相信投资回报率的好处

实现和使用代码分析解决方案。在这方面的问题的一部分是， 它的

在许多公司的时候， 组织要理解长期利益是有挑战性的

正在寻求快速的、迭代的部署。因此， 重要的是要了解长期利益

在代码的有效期内， 而不仅仅是短期的优势 (这是

在他们自己的方式显着， 但不是战略)。产品的演变， 以解决功能

诸如影响分析和跨平台分析等功能也是

SonarSource 需要集中， 根据客户。与代码审查工具的集成也

被提及作为未来焦点的区域。

SonarSource 的小规模可能是企业部署决策采用的一个障碍。但是，

事实上，代理商sonarqube安装配置， 基本产品是开源的， 通常跳转开始采用的初始使用， 并

也为企业使用商业产品提供了一些保证。企业

在更大的部署中显示采用 SonarQube 的客户也有助于

让那些担心产品组合的能力被广泛采用的人打消疑虑。