• 12
  • 12
分享
  • 大数据测试的范围可不简单,大致总结为四点——软件测试圈
  • 曼倩诙谐 2021-01-21 10:39:31 字数 2024 阅读 1653 收藏 12

  小伙伴们对传统测试已经非常熟悉了,从测试手段来区分:功能测试、性能测试、自动化测试、安全测试、接口测试就有多种。

  那么大数据测试到底测啥以及如何测,非常遗憾的告诉伙伴们,目前业界没有通用的方法定义大数据测试,本篇借鉴传统测试的思想跟大伙一起探讨下大数据测试的范围。

  目录如下:

  1、传统测试范围的定义

  2、大数据的功能性与易用性

  3、大数据的可靠性与效率

  4、大数据的可维护性与可移植性


  1 传统测试范畴的定义

  ISO9126软件质量模型标准定义了软件评估的6大特性分别是:功能性、易用性、可靠性、效率性、可维护性、可移植性,也就意味着软件测试基本上围绕着这6个特性展开。

  2 大数据的功能性与易用性

  我们借鉴ISO9126软件质量模型,看看大数据的功能性、易用性需考虑方面。

  2.1 功能性

  说明:ISO9126 里面指满足需求文档和相关标准能力,分别从适合性、准确性、互操作性、保密安全性、功能的依从性去定义,好比测试一台手机:确保它功能完整(能打电话、发短信、运行app、拍照..),满足用户日常的需求,并且符合互操作性(确保打电话的时能运行手机上的app),发出去的短信传输过程是通过加密、安全的,并且该手机的功能在国际上具备一定的规范一致性。

  2.2 数据全面性

  质疑下拿到的爬虫数据对应的友商是否全面,除了友商A的数据应该获取,友商B、C、D的数据是否有考虑;每个友商选取的对标门店是否具有代表性,需考虑;通常在需求评审阶段提出。

  2.3 数据完整性

  质疑拿到的数据是否完整,这里完整指:

  数据确保指定时间范围内每天有数据,排除被风控了的情况;

  数据是否重复,例:同1条URL对应2条结果数据;

  数据预期与结果总条数一致;

  通常在etl测试阶段考虑。

  2.4 数据合理性

  质疑拿到的数据是否符合数据库规定类型、以及是否出现出现异常值;

  字段类型check,如对重要字段类型check,例:int型下出现其他字符类型情况;

  字段异常值check,例:null、空、或者另外一些约定异常值;

  字段默认值一致性验证check,例: 从A表同步到B表后,某字段枚举值含义相同;

  在etl测试阶段 或者 数据应用层测试考虑。

  2.5 数据准确性

  质疑拿到数据的结果表与数据源头表是否一致,可能源表经过A -> B -> C处理后得到结果表,所以需要验证整个过程数据是否失真,确保数据的准确与一致。

  基于总数的验证,即 A -> B -> C后总数一致,可能到C后有聚合的数据,视情况而定,即在A时有10万条数据,到C阶段理论也有10万。

  基于总数额的验证,即 A -> B -> C后总额一致,这里的总额可能是:金额、销量等。

  在etl测试阶段 或者 数据应用层测试考虑。

  2.6 安全性验证

  对于某些敏感的数据往往需要考虑其安全性,可以是从获取数据的方式,也可以是数据本身安全性上。

  账号的隔离,测评是否有必要采用账号隔离访问数据。

  基于对某些数据字段,测评是否有必要对某些字段进行加密考虑,例:身份证、家庭住址、金钱等方面的加密。

  在需求评审阶段考虑。

  2.7 易用性验证

  确保数据获取的过程顺畅,如果数据需要通过很多命令执行并且连接多个环境才能获取到,这样的数据易用性则不强,以及每个指定的一定能被人所理解。

  数据获取的交互是否过于复杂。

  数据对应的指标能被人所理解,例:MAU-月活人数、DAU-日活人数。

  在需求评审阶段 或 研发设计阶段考虑。

  3 大数据的可靠性与效率

  同样的当处理大数据的平台出现不可预知的错误时,或者数据处理变慢时,我们得有一些处理方案让其能短时间内恢复,或者即便恢复不了也有一些应急的方案,让其不影响到整个链路的上下游,这里其实就是对处理大数据的平台可靠性与效率性的保证。

  数据恢复性,当平台出现异常时,可以有一些重试机制进行重试,确保系统短时间内能恢复。

  数据容错性,即便通过重试机制不能恢复时,需保证上游数据不能影响到下游的数据,可以有一些默认数据的预置,确保下游总能获取到数据。

  时间与资源,当平台运算资源紧张任务繁重的时候,可能会出现长时间的等待,这时候除了需要跟研发一起优化SQL线程,还需要设计一些交互展示一些页面给用户,减少等待带来的用户体检差的问题。

  4 大数据的可维护性与可移植性

  可维护性指:数据可用且及时被维护,可移植性指:无论数据的迁入与迁出都不会影响到数据的使用。

  维护库表之间关系,由于通常大数据随着时间的推移数据库表会越来越多,需要确保有地方能维护数据库表之间的关系。

  维护单表字段含义,例:某天业务上新定义销售类型,那么需要在对应的表内注解出及时维护。

  数据的迁入/迁出:确保数据迁入/迁出字段不丢失以及数据完整性(参考2.3 数据完整性)。



作者:无精疯   

来源:CSDN


  • 【留下美好印记】
    赞赏支持
登录 后发表评论
+ 关注

热门文章

    最新讲堂

      • 推荐阅读
      • 换一换
          • 新浪科技讯 北京时间11月30日早间消息,据报道,Twitter表示,从11月23日起,该公司在最近的网站更新中已经不再推行与新冠肺炎不实信息相关的政策。这意味着Twitter将不再优先删除或标记与新冠肺炎有关的误导性信息。Twitter于2020年12月宣布,该公司将开始标记和删除与新冠肺炎疫苗有关的不实信息,原因是有成千上万的帐号发布与新冠病毒和疫苗接种的副作用有关的虚假信息。Twitter CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)一直对美国卫生官员应对新冠疫情的方式颇有微词。他于2020年在播客 “The Joe Rogan Experience”上表示,美国新冠肺炎的死亡率远低于卫生官...
            0 0 924
            分享
          • 背景介绍一直以来,性能测试是被一部分人遗忘,又让另一部分人无可奈何的东西。在绝大部分的创业公司,性能测试基本上都是被遗忘的,他们认为功能测试和稳定性测试才是重点,而在中等规模的公司中一部分测试人员考虑进行性能测试,却无从下手。这个系列,从baidu测试工程师的工作实践出发,介绍移动端性能测试的通用方法和结合产品特点的不同侧重。随着流量费用的降低,越来越多的人开始在公交地铁等移动场景使用视频应用。视频类的应用会更多关注播放流畅度、下载等性能指标,下面介绍的是百度视频的性能测试方法。百度视频是第三方视频资源聚合类产品,主要提供用户在线播放、离线下载各种视频服务,提供PC、Android、iOS三端...
            0 0 1027
            分享
          • 读者提问:阿常,我们在实际测试中经常会出现漏测,客户经常会向我们提出优化的点,想请教一下,业务测试需要怎么测,才能避免发生漏测现象 ?阿常回答:首先我们需要定位漏测的点是属于哪一个类型,然后再针对具体情况具体分析:1、测试用例里面遗漏了这个测试点解决方案:参与需求评审,深入理解业务,提高用例的需求覆盖率。2、没有执行测试用例中的该测试点解决方案:严格执行测试用例中的每一条 case,做到极致的测试执行。3、产品设计类错误,需求文档错误解决方案:需求评审时,不放过每一个业务细节,遇到产品设计不合理的地方一定要深究,坦诚地和产品经理当面提出来,最终将错误纠正。4、其他用户体验相关的优化类问题解决方...
            0 0 2024
            分享
          • 想查看小程序的请求,使用wireshark捣鼓了半天还是无法解析微信小程序的HTTPS协议,于是使用Fiddler试试。Tools --> Options重启 Fiddler点击右边的 Filter 选项卡。然后点击 Actions --> Run Filterset Now接着点开PC微信小程序,就能看到请求列表。双击右边某一行即可展开详细信息显示请求的时间在左侧的列表区域头部任意栏上鼠标右键,选择 Customize Columns,然后Add,就会多出一列时间。需要注意的是,Fiddler 如果异常退出的话,会导致浏...
            0 0 3346
            分享
          •   前言  对于初学Python的小伙伴来说,想用Python代码,来向自己喜欢的女孩表白,我们可以简单的运用Python中的turtle库绘制一个爱心。  一、turtle库  turtle库是python的标准库之一;属于入门级的图形绘制函数库。  二、使用步骤  1.引入库  import turtle  2.自定义函数并构建一个循环  ef gxy():       for i in range (200):         &...
            0 0 745
            分享
      • 51testing软件测试圈微信