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，它还维护、收集和存储大量数据以涵盖所有关键测试用例，并确认是否满足每个需求（功能性和非功能性需求）。数据作为输入提供给测试用例，并且在测试用例完成执行后，会生成输出数据。对输出数据的分析确认软件是否按预期工作。

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以供测试用例检查软件功能的过程。数据集基本上充当测试用例的输入以验证软件行为。

测试数据生成是为特定需求的正向、负向和边界测试用例而进行的。生成相关的测试数据是一个关键步骤，而无关的数据生成会导致测试覆盖不完整或遗漏需求。

测试数据生成的技术

测试数据生成的技术列出如下：

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、测试技能和需求手动生成。这种方法的优点是可以很容易地采用手动测试数据生成，而无需额外的工具。

此外，测试人员对用于测试产品的的数据更有信心。这种方法的缺点是手动生成测试数据需要花费大量时间。由于是人工操作，因此也存在人为错误的可能性。

自动化测试数据生成

在自动化测试数据生成中，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率非常高。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和创建大型数据集的速度。

这种方法的缺点是它是一笔昂贵的开支，并且测试数据生成工具需要时间来了解被测应用程序才能创建数据集。

通过注入进行后端测试数据生成

在通过注入进行后端测试数据生成中，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。这是一种相对容易的技术，因为它在短时间内创建了大型数据集。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进行后端测试数据生成可以在很短的时间内生成数据，而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不正确的数据集。

第三方工具测试数据生成

在第三方工具测试数据生成中，使用场外工具来生成数据。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。可以自定义它们以根据业务需求创建各种数据。

这种方法的优点是第三方工具测试数据生成会生成准确的测试数据，并提高测试覆盖率。这种方法的缺点是它是一种昂贵的方法，并且为非同质环境生成较少的覆盖测试数据集，因为这些工具的行为不是通用的。

结论

这总结了我们对软件测试测试数据生成的教程的全面概述。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有哪些技术。

这使您对软件测试测试数据生成有了深入的了解。明智的做法是不断练习所学内容，并探索与软件测试相关的其他内容，以加深您的理解并扩展您的视野。