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

测试数据生成技术如下 −

手动测试数据生成

在手动测试数据生成中，数据集由测试人员根据其对产品的了解、测试技能和要求手动生成。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。

自动测试数据生成

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。

通过注入生成后端测试数据

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。

第三方工具测试数据生成

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。

结论

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。