Предисловие
Считается, что unit-тесты не должны использовать реальных объектов (т.е. подключений к базам данных, сетевых сокетов и подобного рода ресурсов). На этой почве развилось очень много холиваров — надо тестировать код, работающий с базами данных, или это плохой тон. Если тестировать, то можно ли это называть Unit-тестирование или это функциональное тестирование (или интеграционное, т.к. мы тестируем совместную работу двух программных сред/модулей). Споры и баталии не утихают. Я же попрошу читателей не отвлекаться на священные войны, а принять этот материал как пищу для размышления. Давайте не будем забывать, что описанное мною лишь инструмент, его применимость определяется задачей.
Выбор инструментов
Пожалуй самое сложное в Unit-тестировании — это проверка кода, работающего с подключениями к базам данных (по большому счету, проверка кода, работающего с внешними объектами). Да, можно использовать mock'и взамен подключений, но если у вас более одной операции с JDBC-провайдером, то вы с большей вероятностью сделаете ошибку в mock-объекте, чем отловите ее в коде при помощи последнего. Что же остается? Использовать реальные базы данных тоже нехорошо, ведь сервер БД в репозиторий не положишь… А если я скажу, что очень даже положишь, и он уже там находится? Решение нашей проблемы —
HSQLDB.
HSQLDB — это реляционная база данных полностью написанная на Java. При этом, что очень примечательно, сервер базы данных может подниматься как отдельным инстансом, так и создаваться внутри Java-приложения. Небольшой размер и возможность полностью хранить всю базу данных в памяти (по умолчанию) делают HSQLDB идеальным сервером БД для Unit-тестирования. С учетом того, что с точки зрения JDBC и ORM реализация СУБД не имеет значения (если вы придерживаетесь стандарта SQL и не злоупотребляете расширениями движков СУБД), то мы с легкостью сможем подменить подключение к PostgreSQL или Oracle на соединение с HSQLDB при Unit-тестировании.
Хорошо, предположим, что у нас есть база данных, полностью размещающаяся в памяти и потребляющая минимальное количество ресурсов. Перед проведением тестов ее нужно заполнить данными, и желательно это делать методом более универсальным, чем написание SQL-запросов. Нам так же нужно проверять состояние базы данных после проведения операций над ней. Получать из нее данные и сверять их с эталоном вручную, согласитесь, идея крайне плохая. Поэтому, для решения проблемы инициализации и проверки результатов операции была создана библиотека
DBUnit, идеально подходящая для автоматизации инициализации базы данных и последующей сверки наборов данных.
Так уж сложилось, что до недавнего времени все проекты, написанные мною на Java я собирал, кхм, за меня собирал NetBeans. И меня такой расклад вещей вполне устраивал: после сборки всего проекта всё аккуратно складывалось в директорию dist со всеми подвязанными библиотеками, оставалось накидать туда пользовательской документации, необходимых native-библиотек (например от Firebird) и в путь, т.е. всё в архив. Когда то я делал это вручную, потом велосипедом, а потом уже Maven'ом. Под катом находится история о том, как же я пришел в стан maven и что из этого получилось.
В своем предыдущем 
Расскажу вам как я использую интерактивную консоль Jython для ускорения разработки Bean'ов в поддерживаемом мной приложении.