数据库测试是什么 - 穆世明博客

在本节中，我们将了解数据库测试，它检查被测数据库的架构、表、触发器等。

我们还了解了以下数据库测试的概念：

为什么我们需要使用数据库测试
数据库测试流程
数据库测试的类型
如何在自动化工具的帮助下手动执行数据库测试
我们在数据库测试过程中可能面临哪些不同的挑战？
数据库测试的组成部分。

在讨论数据库测试之前，首先要了解数据库的定义。

一个数据库是一个包含信息数据的预先安排的收集和数据操作有所帮助。用户可以轻松管理和检索数据库。我们可以将数据建立成表、行、列和索引，更容易识别合适的数据。

在数据库中，数据管理变得非常容易，因为我们可以将数据库用作数据库来检索信息，例如用于存储数据的表、函数、用于数据操作的触发器和用于数据表示的视图。

注意：由于软件系统中存储了大量数据，数据库会随着时间的推移变得更加困难。

在了解了数据库的概念之后，我们现在主要讨论数据库测试。

在软件测试中，数据库测试是测试，用于分析被测数据库的模式、表、触发器等。它还评估数据完整性和一致性，这可能包括创建困难的查询来加载和压力测试数据库并检查其响应能力。

通常，它包含分层流程，涉及数据访问、用户界面[UI]、业务层以及数据库层。

在数据库测试期间，我们可以涵盖以下数据库活动，例如：

测试数据完整性
检查数据有效性
性能检查相关
数据库中的触发器和函数
测试各种程序

如果我们进行数据库测试，它将确保数据库的效率、最大稳定性、性能和安全性。

并且可以偶尔将这些功能放在一边进行检查，以确认软件应用程序在竞争环境中部署后是否稳定。要进行数据库测试，我们必须具备SQL的基本知识。

执行数据库测试的主要目标是确保它们遵循各个方面：

事务的 ACID 属性
数据映射
业务规则的准确性
数据的完整性

数据库测试

数据库测试将确保事务的 ACID 属性。

数据库执行这四个 ACID 属性。ACID 属性如下：

原子性
一致性
隔离
耐用性

原子性

事务细节中的术语原子性表示数据保持原子性，这意味着如果对数据执行任何操作，则应该完全执行或实施，或者根本不实施。
它也被称为全有或全无。

一致性

术语一致性指定在事务中完成事务后，该值应始终保留。
并且数据的完整性非常重要，因此，数据库在事务前后保持一致。数据应始终正确。

隔离

在事务中，隔离一词的意思是分离，即多个事务可以同时执行，互不影响，不改变数据库状态。
或者，如果两个或多个事务同时发生，则应保持一致性。

耐用性

持久性一词确保了某些事物的永久性，这进一步意味着如果提交了事务，无论外部因素的影响如何，它都会保持修改而不会失败。
并且即使系统出现故障，数据的持久性也应该是完美无缺的，数据库仍然存在。

数据映射是数据库测试中必不可少的一个特性，主要是验证应用程序和后端数据库之间来回穿梭的数据。

以下是在数据映射中测试的一些重要功能：

我们分析用户界面或前端方法是否与数据库表中的等效字段不断映射。
典型地，此映射信息在需求文档中指定。
当在应用程序的前端完成特定操作时，后端会使用等效的创建、检索、更新和删除 [CRUD]活动。
然后，测试工程师必须评估是否使用了正确的活动以及用户操作本身是否有效。

数据库测试确保业务规则的准确性，因为我们知道复杂的数据库会导致复杂的组件，例如存储过程触发器和关系约束。
因此，测试工程师会提出适当的 SQL 命令来验证复杂的对象。

数据库测试还确保数据完整性、我们可以更新的位置以及最新的共享数据值应该出现在所有表单和屏幕上。
如果不应在一个屏幕上修改该值而在另一个屏幕上显示旧值，则可以同时更新状态。

我们可以手动或借助一些自动化工具来执行数据库测试。

手动执行数据库测试，需要遵循以下流程：

首先，我们将在本地系统中打开SQL 服务器。
之后，我们将打开查询分析器来编写命令并检索数据。
一旦我们可以检索到指定的数据，我们就会将详细数据与预期结果进行比较。
然后我们可以更新或删除数据以检查软件应用程序的执行情况。
测试数据库的一般测试过程与任何其他应用程序没有什么不同。因此，要运行测试，我们可以按照以下步骤操作：

数据库测试

Step1：搭建测试环境

首先，我们需要准备测试环境来测试软件应用程序。

Step2：执行测试

一旦我们设置了测试环境，我们将运行特定的测试用例。

Step3：检查结果

当测试用例执行成功且没有任何问题时，我们将检查指定的测试用例结果。

Step4：使用预期的输出验证输出

检查测试用例结果后，我们将使用例外的输出验证相同的输出。如果结果满足异常输出，则测试用例将视为通过；否则，它将被标记为失败。

Step5：向利益相关者报告结果

最后，我们会将结果报告给特定软件应用程序的利益相关者。

注意：如果我们设置环境，测试工程师和开发人员将开发所有可能的场景，这些场景可以通过应用程序执行。

然后，测试将涉及运行这些查询并检查数据完整性，这意味着生成的数据需要真实、准确、完整、可检索和可验证。

并且测试还可以包括监控数据映射、不同的 ACID 属性以及确保实施的业务规则的准确性。

在软件测试中，自动化测试用于减少重复的手工工作，这有助于测试工程师更多地关注关键特性，这对于数据库测试也是如此。

让我们看一些自动化对测试工程师非常有用的场景：

修改数据库模式

当每个模式都被修改时，数据库需要进行深入的测试以确保东西到位。以及基于数据库大小要覆盖的场景数量。如果我们手动完成，则此过程非常耗时。

监控数据完整性问题

由于人为错误或其他问题，可能存在一组数据在恢复或其他操作中损坏的情况。

但是，如果我们考虑自动化监控流程，则更容易找到这些变化，我们可以尽快修复它们。

新的或经常更改的应用程序

正如我们所知，敏捷方法是测试的新时代，我们将在每个 sprint 结束时将新版本发布到生产中，这意味着每 2-3 周完成一轮测试。

但是借助自动化功能（在最近的 sprint 中完全不变且没有变化），我们可以专注于新的修改需求。

以下是数据库测试的组成部分：

数据库模式
交易
存储过程
字段约束
触发器

数据库测试

数据库模式用于描述数据库中数据的工作及其组织。换句话说，我们可以说它只不过是对数据库内部如何规划数据的适当分类。

为了测试这些条件，我们有两种方法，解释如下：

根据工具的重要性，可以使用以下方法之一：

我们可以使用SchemaCrawler工具，它是一个免费的数据库模式发现和理解工具。
正则表达式是验证特定字段名称及其值的好方法。
要验证架构，我们可以使用以下 SQL 命令：
DESC <表名>

根据数据库操作查找需求

该字段名称开始或明确的字符结束。
需要在设计任何其他字段之前生成主键。
特定值可以或不能插入到具有约束的字段中。
为了便于恢复和搜索，外键必须完全编入索引。

最重要的数据库测试组件之一是事务，因为在我们执行数据库测试时，需要满足 ACID 属性。

最常用的语句如下：
开始交易交易#
结束交易交易#
为了确保数据库保持一致状态，我们可以使用以下ROLLBACK命令：
回滚交易#
为了保证修改已经被复现，我们可以在执行完上述命令后使用一个SELECT命令：
SELECT * FROM TABLENAME < 交易表 >

注意：在上面的语句中，Transaction 表是包含该事务的表。

存储过程与用户定义的函数相对平行。整个系统以最一致和最正确的结果运作。

它可以被Execute 或 Call Procedure命令使用，并且一般以结果集的格式输出。存储过程系统用于将数据保存在 RDBMS 中的多个应用程序。

我们可以在整个白盒和黑盒测试中测试存储过程。

白盒测试：在白盒测试中，存根用于调用存储过程，然后验证输出与预期值的矛盾。
黑盒测试：在这里，我们可以操作应用程序的前端（UI）。并且还评估存储过程及其输出的实现。

下一个数据库测试组件是Field Constraints，整个系统在默认值、独占值和外键上工作。

在这里，我们可以轻松验证从 SQL 命令中检索到的结果，并且

为了保证数据库中的对象条件被实现，我们可以进行Front-end（用户界面）操作。

所述触发元件被用于独立地实现整个表记录的输出。换句话说，如果特定事件发生在精确的表上，我们可以说触发器（一段代码）可以自动指示执行。

让我们看一个示例示例，我们可以在其中了解触发器组件在数据库测试中的工作：

假设一个新员工加入了一家公司。员工正在做两项任务，即开发和测试。然后将员工添加到Employee 表中。
一旦他/她添加到Employee表，一个触发器可以在员工添加到相当于任务的
之后我们就可以按照通用的流程进行测试了，先将SQL命令独立植入到Trigger中，然后记录结果。
最后，我们可以按照这个过程将触发器作为一个完整的系统来执行，然后比较结果。

这些类型的测试通过两种方式完成，分别如下

白盒测试
黑盒测试

白盒测试和黑盒测试都有其程序和规则集，可以帮助我们获得准确的结果。

数据库测试分为三种不同类型的测试，具体如下：

结构测试
功能测试
非功能测试

数据库测试

让我们一一了解每种类型：

它是最重要的数据库测试技术，用于验证数据存储库内部的所有元素，主要用于数据存储，不允许最终用户直接操作。
如果我们想要圆满结束这次测试，我们必须对 SQL 命令有一个完整的了解。
在结构化数据库测试中，我们可以测试用户不可见的数据库组件。
结构数据库测试主要用于验证数据库。

最重要的数据库测试方法是功能数据库测试，用于从最终用户的解释中授权数据库的功能需求。
功能数据库测试的主要目的是测试最终用户的事务和操作是否按预期连接到数据库工作。

在数据库测试主题中，非功能测试可以根据业务需求分为几种类型。

下面列出了非功能测试的一些重要部分：

负载测试
压力测试
安全测试
可用性测试
兼容性测试

注意：负载测试和压力测试属于性能测试，这有助于实现两个特定的非功能测试目标。

在进行数据库测试时，我们可能会遇到以下挑战。

在下表中，我们列出了一些常见的挑战及其解决方案：

不同的挑战解决方案 测试海量数据和生产模拟数据库 缩小或增强的数据库将是最佳解决方案，因为它尽可能接近生产数据集。尽管这是在类生产环境中进行测试的好方法，但有时在大量数据上进行测试可能会成为一个非常具有挑战性和耗时的过程。 数据的可重用性再次用于测试和测试数据创建 为了解决这个特定问题，我们需要一个更好的策略来为所有拉伸重复生成所有基本数据。然后，我们可以谨慎使用详细数据。所有的命令都需要彼此分开；例如，一个命令的输入数据和输出不会修改另一个命令的输出。 数据和查询分离 软件产品的质量取决于成本。 从海量数据库中获取数据需要花费成本和时间 因此，在项目时间表、预期质量和数据负载以及其他因素之间保持平衡非常重要。 经常改变数据库结构 在执行数据库测试时，数据库测试工程师最常面临这一挑战。针对特定挑战的最佳解决方案是，DB 测试人员需要创建测试用例和派生自特定结构的 SQL 命令，这些结构在实施时或通过任何其他重新测试进行修改。为了避免最终的延误，我们需要尽早拦截修改和影响。 不需要的数据修改 DB 测试中不需要的数据修改的最佳解决方案是访问控制。我们只能向有限数量的人提供修改权限。并且应该限制对 EDIT 和 DELETE 选项的访问。

在进行数据库测试时，我们可能会对数据库测试产生一些误解。

让我们一一看看，也了解相关神话的真相：

误解或神话现实 由于数据库测试，整个开发过程会变慢。 对于这个特殊的神话，现实是数据库测试帮助我们提高数据库应用程序的整体质量。 数据库测试是一项单调的工作，它涉及大量的专业知识。 在软件测试中，数据库测试是一个高效的过程，它为整个应用程序提供了长期的功能稳定性。 数据库测试是一个昂贵的过程。 需要数据库测试费用，因为数据库测试的任何费用都是一项长期投资，会导致应用程序的长期健壮性和稳定性。 数据库测试增加了解决瓶颈的额外工作。 相反，在数据库测试的帮助下识别隐藏的缺陷可以为整体工作增加更多价值。

我们在市场上有几种数据库测试工具可用，但在这里我们讨论一些最常用的数据库测试自动化工具，如下所示：