软件测试 - 测试数据生成

软件测试不仅限于测试和验证软件质量，还维护、收集和存储大量数据以涵盖所有关键测试用例，并确认是否满足所有要求（功能性和非功能性要求）。数据作为输入提供给测试用例，测试用例完成执行后，将生成输出数据。对输出数据的分析可确认软件是否按预期运行。

什么是测试数据生成？

测试数据生成是从多个资源收集、生成和控制大型数据集的过程，用于测试用例检查软件功能。数据集基本上充当测试用例的输入，以验证软件行为。

针对特定要求的正面、负面和边缘测试用例生成测试数据。生成相关测试数据是关键步骤，不相关的数据生成会导致测试覆盖不完整，或遗漏要求。

测试数据生成技术如下 −

在手动测试数据生成中，数据集由测试人员根据其对产品、测试技能和要求的了解手动生成。这种方法的优点是可以非常轻松地采用手动测试数据生成，而无需额外的工具。

此外，测试人员对他们用于测试产品的数据更加有信心。这种方法的缺点是手动生成测试数据需要大量时间。由于需要手动操作，因此也存在人为错误的可能性。

在自动测试数据生成中，数据集是在工具的帮助下生成的。因此，在短时间内生成大量数据的速度非常高。这种方法的优点是自动化测试数据生成具有更高的准确性，并且创建大型数据集的速度更快。

这种方法的缺点是成本高昂，并且测试数据生成工具需要时间来了解被测应用程序，然后才能创建数据集。

在通过注入生成后端测试数据时，数据集是使用 SQL 查询创建的。将有效的 SQL 查询注入数据库以获取测试用例所需的输入。这是一种相对简单的技术，因为它可以在短时间内创建大型数据集。此外，数据库模式会根据较新的数据集进行更新。

这种方法的优点是，通过注入生成后端测试数据可以在很短的时间内生成数据，不需要用户具备太多的技术知识。这种方法的缺点是使用错误的查询会为测试用例填充错误的数据集。

在第三方工具测试数据生成中，使用前提工具来生成数据。这些工具首先了解被测应用程序，然后根据用户需求创建数据集。它们可以根据业务需求进行定制以创建不同的数据。

这种方法的优点是第三方工具测试数据生成可生成准确的测试数据，并增加测试覆盖率。这种方法的缺点是成本高昂，并且由于这些工具的行为不通用，因此在非同质环境中生成的测试数据集覆盖率较低。

这就是我们对软件测试 - 测试数据生成教程的全面介绍。我们首先描述了什么是测试数据生成，以及测试数据生成的技术是什么。

这让您深入了解软件测试 - 测试数据生成。明智的做法是继续实践您学到的知识并探索与软件测试相关的其他知识，以加深您的理解并拓展您的视野。