Test Verisi nedir? Örneklerle Test Verisi Hazırlama Teknikleri

what is test data test data preparation techniques with example

Test Verilerinin Nedir ve Test Verilerinin Test İçin Nasıl Hazırlanacağını Öğrenin:

Bilgi ve Teknolojinin devrim niteliğindeki büyümesinin şu anki destanında, test uzmanları yazılım testi yaşam döngüsünde yaygın olarak test verilerinin kapsamlı bir şekilde kullanıldığını tecrübe ediyor.

Test uzmanları yalnızca mevcut kaynaklardan veri toplamaz / saklamaz, aynı zamanda ürünün gerçek dünyada kullanım için tesliminde kalitenin hızla yükselen katkılarını sağlamak için büyük hacimlerde test verileri üretirler.

Bu nedenle, test uzmanları olarak, her türlü işlevsel ve işlevsel olmayan test için veri toplama, üretme, bakım, otomasyon ve kapsamlı veri yönetimi için en verimli yaklaşımları sürekli olarak keşfetmeli, öğrenmeli ve uygulamalıyız.

Bu eğitimde sağlayacağım Test verilerinin nasıl hazırlanacağına dair ipuçları, böylece herhangi bir önemli test senaryosu yanlış veriler ve eksik test ortamı kurulumu tarafından kaçırılmayacaktır.

Ne öğreneceksin:

• Test Verisi Nedir ve Neden Önemlidir?
  • Veri Kaynak Bulma Zorluklarını Test Edin
  • Test Verisi Hazırlama Stratejileri
  • Bozuk Test Verileri
  • Performans Testi Durumunun Test Verileri
  • Maksimum Test Kapsamı Sağlayacak Veriler Nasıl Hazırlanır?
  • Kara Kutu Testi için Veriler
  • Açık EMR AUT için Test Verisi Örneği
  • Açık EMR uygulamasını test etmek için manuel verilerin oluşturulması
• İyi Bir Test Verisinin Özellikleri
  • Veri Özelliklerini Test Et
  • Test verisi hazırlama teknikleri
  • Test Verisi Oluşturma Yaklaşımları:
  • Sonuç
  • Önerilen Kaynaklar

Test Verisi Nedir ve Neden Önemlidir?

2016 yılında IBM tarafından yürütülen bir araştırmaya atıfta bulunarak, test verilerini aramak, yönetmek, sürdürmek ve oluşturmak, test uzmanlarının zamanının% 30-60'ını kapsamaktadır. Veri hazırlamanın zaman alıcı bir yazılım testi aşaması olduğu yadsınamaz bir kanıttır.

Şekil 1: Test Kullanıcılarının TDM'de Harcadıkları Ortalama Süre

Bununla birlikte, birçok farklı disiplinde, çoğu veri bilimcinin, modellerinin geliştirme süresinin% 50-80'ini verileri organize etmek için harcadığı bir gerçektir. Ve şimdi mevzuatı ve ayrıca Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgileri (PII) göz önünde bulundurmak, test uzmanlarının test sürecinde son derece makul bir katılım sağlamasını sağlıyor.

Bugün, test verilerinin güvenilirliği ve güvenilirliği, işletme sahipleri için tavizsiz bir unsur olarak kabul edilmektedir. Ürün sahipleri, test verilerinin hayalet kopyalarını, müşterilerin kalite güvencesi talebinin / gereksinimlerinin bu benzersiz zamanında herhangi bir uygulamanın güvenilirliğini azaltan en büyük zorluk olarak görüyor.

Test verilerinin önemi düşünüldüğünde, yazılım sahiplerinin büyük çoğunluğu, güvenlik önlemlerinde sahte veya daha az veri içeren test edilen uygulamaları kabul etmemektedir.

Bu noktada, Test Verilerinin ne olduğunu neden hatırlamıyoruz? Test kapsamındaki uygulamanın verilen özellikleri ve geliştirilen senaryolarını doğrulamak ve doğrulamak için test senaryolarımızı yazmaya başladığımızda, kusurları belirlemek ve bulmak için testleri gerçekleştirmek için girdi olarak kullanılan bilgilere ihtiyacımız var.

en iyi veritabanı yazılımı nedir

Ve hataların giderilmesi için bu bilgilerin kesin ve eksiksiz olması gerektiğini biliyoruz. Test verisi dediğimiz şey bu. Doğru olması için, İrtibat bilgileri, SSN, tıbbi geçmiş ve kredi kartı bilgileriyle ilgili verilerin doğası gereği hassas olduğu isimler, ülkeler vb. Hassas olmayabilir.

Veriler aşağıdaki gibi herhangi bir biçimde olabilir:

• Sistem test verileri
• SQL test verileri
• Performans testi verileri
• XML test verileri

Test senaryoları yazıyorsanız, her tür test için giriş verilerine ihtiyacınız vardır. Test cihazı, test senaryolarının yürütülmesi sırasında bu girdi verilerini sağlayabilir veya uygulama, önceden tanımlanmış veri konumlarından gerekli girdi verilerini seçebilir.

Veriler, uygulamaya herhangi bir türde girdi, uygulama tarafından yüklenen herhangi bir tür dosya veya veritabanı tablolarından okunan girdiler olabilir.

Doğru giriş verilerinin hazırlanması, bir test kurulumunun parçasıdır. Genel olarak, test uzmanları buna bir test yatağı hazırlığı . Test ortamında, tüm yazılım ve donanım gereksinimleri önceden tanımlanmış veri değerleri kullanılarak belirlenir.

Veri oluşturmak için sistematik bir yaklaşıma sahip değilseniz test senaryoları yazma ve yürütme o zaman bazı önemli test durumlarını kaçırma şansı vardır. Test uzmanları, test ihtiyaçlarına göre kendi verilerini oluşturabilir.

Diğer test uzmanları tarafından oluşturulan verilere veya standart üretim verilerine güvenmeyin. Her zaman gereksinimlerinize göre yeni bir veri kümesi oluşturun.

Bazen her derleme için tamamen yeni bir veri kümesi oluşturmak mümkün olmayabilir. Bu gibi durumlarda standart üretim verilerini kullanabilirsiniz. Ancak bu mevcut veritabanına kendi veri kümelerinizi eklemeyi / eklemeyi unutmayın. Veri oluşturmanın en iyi yolu, mevcut örnek verileri veya test ortamını kullanmak ve test için aynı modülü her aldığınızda yeni test senaryosu verilerinizi eklemektir. Bu şekilde, dönem boyunca kapsamlı veri kümesi oluşturabilirsiniz.

Veri Kaynak Bulma Zorluklarını Test Edin

Test verisi oluşturmadaki alanlardan biri, test uzmanlarının dikkate aldığı alan, alt küme için veri kaynağı gereksinimi. Örneğin, bir milyondan fazla müşteriniz var ve test için bunlardan bine ihtiyacınız var. Ve bu örnek veriler tutarlı olmalı ve istatistiksel olarak hedeflenen grubun uygun dağılımını temsil etmelidir. Başka bir deyişle, kullanım durumlarını test etmenin en faydalı yöntemlerinden biri olan test edecek doğru kişiyi bulmamız gerekiyor.

Ve bu örnek veriler tutarlı olmalı ve istatistiksel olarak hedeflenen grubun uygun dağılımını temsil etmelidir. Başka bir deyişle, kullanım durumlarını test etmenin en faydalı yöntemlerinden biri olan test edecek doğru kişiyi bulmamız gerekiyor.

Ek olarak, süreçte bazı çevresel kısıtlamalar vardır. Bunlardan biri, PII politikalarının eşleştirilmesidir. Gizlilik önemli bir engel olduğundan, test uzmanlarının PII verilerini sınıflandırması gerekir.

Test Verisi Yönetim Araçları söz konusu sorunu ele almak için tasarlanmıştır. Bu araçlar, sahip oldukları standartlara / kataloğa dayalı politikalar önerir. Yine de çok güvenli bir egzersiz değil. Hala kişinin ne yaptığını denetleme fırsatı sunuyor.

Mevcut ve hatta gelecekteki zorluklara ayak uydurmak için, her zaman TDM'nin davranışına ne zaman / nerede başlamalıyız? Neler otomatikleştirilmelidir? Şirketler, insan kaynakları sürekli beceri geliştirme ve daha yeni TDM araçlarının kullanımı alanlarında test etmek için ne kadar yatırım ayırmalıdır? Teste fonksiyonel mi yoksa fonksiyonel olmayan testlerle mi başlamalıyız? Ve onlar gibi çok daha muhtemel sorular.

Test Verisi Kaynağının en yaygın zorluklarından bazıları aşağıda belirtilmiştir:

• Ekipler, yeterli test verisi oluşturma araçları bilgi ve becerisine sahip olmayabilir.
• Test verilerinin kapsamı genellikle eksiktir
• Toplama aşamasında hacim özelliklerini kapsayan veri gereksinimlerinde daha az netlik
• Test ekiplerinin veri kaynaklarına erişimi yoktur
• Geliştiricilerin test edicilerine üretim verisi erişimi sağlamada gecikme
• Üretim ortamı verileri, geliştirilen iş senaryolarına göre test için tam olarak kullanılamayabilir
• Kısa bir süre içinde büyük miktarda veriye ihtiyaç duyulabilir
• Bazı iş senaryolarını test etmek için veri bağımlılıkları / kombinasyonları
• Test uzmanları, veri toplamak için mimarlar, veritabanı yöneticileri ve lisans yöneticileriyle iletişim kurmak için gerekenden daha fazla zaman harcar.
• Çoğunlukla veriler testin yürütülmesi sırasında oluşturulur veya hazırlanır
• Birden çok uygulama ve veri sürümü
• Çeşitli uygulamalarda sürekli sürüm döngüleri
• Kişisel Kimlik Bilgilerine (PII) bakmaya yönelik mevzuat

Veri testinin beyaz kutu tarafında, geliştiriciler üretim verilerini hazırlar. AUT'nin test kapsamını genişletmek için QA’ların geliştiricilerle temas halinde çalışması gerektiği yer burasıdır. En büyük zorluklardan biri, tüm olası senaryoları (% 100 test senaryosu) olası her olumsuz durumla birleştirmektir.

Bu bölümde, test verileri zorluklarından bahsettik. Bunları uygun şekilde çözdükçe daha fazla zorluk ekleyebilirsiniz. Ardından, test verisi tasarımı ve yönetimini ele almaya yönelik farklı yaklaşımları inceleyelim.

Test Verisi Hazırlama Stratejileri

Günlük uygulamalardan, test endüstrisindeki oyuncuların test çabalarını ve en önemlisi maliyet verimliliğini geliştirmek için sürekli olarak farklı yollar ve yöntemler deneyimlediklerini biliyoruz. Bilgi ve Teknoloji evriminin kısa sürecinde, araçlar üretim / test ortamlarına dahil edildiğinde çıktı seviyesinin önemli ölçüde arttığını gördük.

Testin eksiksizliği ve tam kapsamı hakkında konuştuğumuzda, bu esas olarak verilerin kalitesine bağlıdır. Test, yazılımın kalitesine ulaşmanın omurgası olduğundan, test verileri test sürecinin temel unsurudur.

Şekil 2: Test Veri Yönetimi Stratejileri (TDM)

Eşleştirme kurallarına göre düz dosyaların oluşturulması. Geliştiricilerin uygulamayı tasarladığı ve kodladığı üretim ortamından ihtiyacınız olan verilerin bir alt kümesini oluşturmak her zaman pratiktir. Aslında bu yaklaşım, test uzmanlarının veri hazırlama çabalarını azaltır ve daha fazla harcamadan kaçınmak için mevcut kaynakların kullanımını en üst düzeye çıkarır.

Tipik olarak, verileri oluşturmamız veya en azından her projenin en başında sahip olduğu gereksinimlerin türüne göre tanımlamamız gerekir.

TDM sürecini ele alan aşağıdaki stratejileri uygulayabiliriz:

1. Üretim ortamından gelen veriler
2. Müşterinin mevcut veritabanlarından veri alan SQL sorgularının alınması
3. Otomatik Veri Oluşturma Araçları

Test uzmanları, burada Şekil-3'te gösterilen unsurları dikkate alarak testlerini eksiksiz verilerle yedeklemelidir. Agile geliştirme ekiplerindeki resters, test senaryolarını yürütmek için gerekli verileri üretir. Test senaryolarından bahsettiğimizde, beyaz kutu, kara kutu, performans ve güvenlik gibi çeşitli test türleri için durumları kastediyoruz.

Bu noktada, performans testine yönelik verilerin, sistemin belirli bir iş yükü altında gerçek veya canlı büyük hacimli verilere çok yakın olacak şekilde önemli kapsama alanına ne kadar hızlı yanıt vereceğini belirleyebilmesi gerektiğini biliyoruz.

Beyaz kutu testi için geliştiriciler, gerekli verileri mümkün olduğunca çok dalı, program kaynak kodundaki tüm yolları ve negatif Uygulama Programı Arayüzünü (API) kapsayacak şekilde hazırlar.

Figür 3: Test Verisi Oluşturma Faaliyetleri

Sonunda, yazılım geliştirme yaşam döngüsünde çalışan herkesin ( SDLC ) İş Ortakları, Geliştiriciler ve ürün sahipleri gibi, Test Verisi hazırlama sürecine iyi bir şekilde dahil olmalıdır. Ortak bir çaba olabilir. Şimdi sizi bozuk test verileri konusuna götürelim.

Bozuk Test Verileri

Mevcut verilerimiz üzerinde herhangi bir test senaryosu yürütülmeden önce, verilerin bozuk / eski olmadığından ve test edilen uygulamanın veri kaynağını okuyabildiğinden emin olmalıyız. Tipik olarak, test ortamında aynı anda bir AUT'nin farklı modülleri üzerinde çalışan bir testçiden daha fazlası olduğunda, verilerin bozulma şansı çok yüksektir.

Aynı ortamda, test uzmanları mevcut verileri test senaryolarının ihtiyaçlarına / gereksinimlerine göre değiştirir. Çoğunlukla, testçiler verilerle işlerini bitirdiğinde, verileri olduğu gibi bırakırlar. Bir sonraki test uzmanı değiştirilen veriyi alır almaz ve testin başka bir uygulamasını gerçekleştirir, kod hatası veya kusur olmayan o belirli test başarısızlığının olasılığı vardır.

Çoğu durumda, veriler bu şekilde bozulur ve / veya güncelliğini yitirir, bu da başarısızlığa neden olur. Veri tutarsızlığını önlemek ve en aza indirmek için çözümleri aşağıdaki gibi uygulayabiliriz. Ve elbette, bu eğitimin sonunda yorumlar bölümünde daha fazla çözüm ekleyebilirsiniz.

1. Verilerinizin yedeğini almak
2. Değiştirilen verilerinizi orijinal durumuna döndürün
3. Test uzmanları arasında veri bölümü
4. Veri ambarı yöneticisini herhangi bir veri değişikliği / değişikliği için güncel tutun

Verilerinizi herhangi bir test ortamında nasıl koruyabilirsiniz?

Çoğu zaman, birçok test kullanıcısı aynı yapıyı test etmekten sorumludur. Bu durumda, birden fazla test kullanıcısı ortak verilere erişecek ve ortak veri setini ihtiyaçlarına göre değiştirmeye çalışacaktır.

Bazı belirli modüller için veri hazırladıysanız, veri kümenizi olduğu gibi korumanın en iyi yolu, bunların yedek kopyalarını saklamaktır.

Performans Testi Durumunun Test Verileri

Performans testleri çok büyük bir veri kümesi gerektirir. Bazen verileri manuel olarak oluşturmak, yalnızca test edilen uygulama tarafından oluşturulan gerçek veriler tarafından yakalanabilecek bazı küçük hataları algılamayabilir. Manuel olarak oluşturulması mümkün olmayan gerçek zamanlı verileri istiyorsanız, liderinizden / müdürünüzden bunları canlı ortamdan kullanılabilir hale getirmesini isteyin.

Bu veriler, tüm geçerli girdiler için uygulamanın sorunsuz çalışmasını sağlamak için faydalı olacaktır.

İdeal test verileri nedir?

Minimum veri boyutu için tüm uygulama hatalarının tanımlanması için verilerin ideal olduğu söylenebilir. Tüm uygulama işlevlerini bir araya getirecek, ancak veri hazırlamak ve testleri çalıştırmak için maliyet ve zaman kısıtlamasını aşmayan veriler hazırlamaya çalışın.

Maksimum Test Kapsamı Sağlayacak Veriler Nasıl Hazırlanır?

Verilerinizi aşağıdaki kategorileri göz önünde bulundurarak tasarlayın:

1) Veri yok: Test olaylarınızı boş veya varsayılan verilerde çalıştırın. Uygun hata mesajlarının üretilip üretilmediğine bakın.

2) Geçerli veri kümesi: Uygulamanın gereksinimlere göre çalışıp çalışmadığını ve geçerli giriş verilerinin veritabanına veya dosyalara düzgün şekilde kaydedilip kaydedilmediğini kontrol etmek için oluşturun.

3) Geçersiz veri kümesi: Negatif değerler, alfanümerik dizi girdileri için uygulama davranışını kontrol etmek üzere geçersiz veri kümesi hazırlayın.

4) Yasadışı veri formatı: Yasadışı veri formatından bir veri seti yapın. Sistem, geçersiz veya geçersiz formattaki verileri kabul etmemelidir. Ayrıca, uygun hata mesajlarının üretilip üretilmediğini kontrol edin.

5) Sınır Durumu veri kümesi: Aralık dışı verileri içeren veri kümesi. Uygulama sınırı durumlarını belirleyin ve hem alt hem de üst sınır koşullarını kapsayacak veri seti hazırlayın.

6) Performans, yük ve stres testi için veri seti: Bu veri kümesi hacim olarak büyük olmalıdır.

Bu şekilde, her test koşulu için ayrı veri kümeleri oluşturmak, eksiksiz bir test kapsamı sağlayacaktır.

Kara Kutu Testi için Veriler

Kalite Güvence Test Uzmanları, kara kutu testi olarak bilinen entegrasyon testi, sistem testi ve kabul testi gerçekleştirir. Bu test yönteminde, test uzmanlarının test altındaki uygulamanın iç yapısında, tasarımında ve kodunda herhangi bir çalışması yoktur.

Test uzmanlarının birincil amacı hataları tanımlamak ve bulmaktır. Bunu yaparak, kara kutu testinin farklı tekniklerini kullanarak işlevsel ya da işlevsel olmayan testler uyguluyoruz.

Şekil 4: Kara Kutu Veri Tasarım Yöntemleri

Bu noktada, test uzmanları kara kutu testi tekniklerini yürütmek ve uygulamak için girdi olarak test verilerine ihtiyaç duyar. Ve test ediciler, tüm uygulama işlevselliğini inceleyecek verileri, verilen maliyet ve süreyi aşmayacak şekilde hazırlamalıdır.

Veri yok, geçerli veri, Geçersiz veri, yasadışı veri formatı, sınır koşulu verileri, eşdeğerlik bölümü, karar veri tablosu, durum geçiş verileri ve kullanım durumu verileri gibi veri seti kategorilerini göz önünde bulundurarak test senaryolarımız için verileri tasarlayabiliriz. Veri seti kategorilerine girmeden önce, test uzmanları, test cihazı (AUT) altındaki uygulamanın mevcut kaynaklarının veri toplama ve analizini başlatır.

Veri ambarınızı her zaman güncel tutmakla ilgili daha önce bahsedilen noktalara göre, veri gereksinimlerini test senaryosu düzeyinde belgelemeli ve test olaylarınızı komut dosyası oluştururken kullanılabilir veya yeniden kullanılamaz olarak işaretlemelisiniz. Daha sonra kullanmak üzere başvurabileceğiniz test için gerekli verilerin en başından itibaren iyi bir şekilde açıklanmasına ve belgelenmesine yardımcı olur.

Açık EMR AUT için Test Verisi Örneği

Mevcut eğitimimiz için, Test Altındaki Uygulama (AUT) olarak Açık EMR'ye sahibiz.

=> Lütfen bul EMR uygulamasını buradan açın bağlantısı referansınız / uygulamanız için.

Aşağıdaki tablo, test senaryolarının bir parçası olabilecek ve test senaryolarınız için test senaryolarını yazdığınızda güncellenen veri gereksinimi toplamanın hemen hemen bir örneğini göstermektedir.

( NOT : Tıklayın büyütülmüş bir görünüm için herhangi bir görüntüde)

Açık EMR uygulamasını test etmek için manuel verilerin oluşturulması

Verilen veri kümesi kategorileri için Açık EMR uygulamasının test edilmesi için manuel verilerin oluşturulmasına geçelim.

1) Veri Yok: Test cihazı, Açık EMR uygulama URL'sini ve 'Hasta Ara veya Ekle' işlevlerini veri vermeden doğrular.

.xml dosyaları nasıl açılır

2) Geçerli veri: Test cihazı Açık EMR uygulama URL'sini ve 'Hasta Ara veya Ekle' işlevini Geçerli verileri vererek doğrular.

3) Geçersiz Veri: Test cihazı, Açık EMR uygulama URL'sini ve 'Hasta Ara veya Ekle' işlevini geçersiz veriler vererek doğrular.

4) Yasadışı Veri Biçimi: Test cihazı, Açık EMR uygulama URL'sini ve 'Hasta Ara veya Ekle' işlevini geçersiz veriler vererek doğrular.

1-4 veri kümesi kategorisi için Test Verileri:

5) Sınır Koşulu Veri Kümesi: Verilen değerlerin içinde veya dışında kalan sınırlar için veri olarak girdi değerlerini belirlemektir.

6) Eşdeğerlik Bölümü Veri Seti: Giriş verilerinizi geçerli ve geçersiz giriş değerlerine bölen test tekniğidir.

5 için Test Verileri^incive 6^inciAçık EMR kullanıcı adı ve şifresi için olan veri kümesi kategorileri:

7) Karar Tablosu Veri Seti: Çeşitli sonuçlar elde etmek için verilerinizi girdilerin bir kombinasyonu ile nitelendirme tekniğidir. Bu kara kutu testi yöntemi, test verilerinin her bir kombinasyonunu doğrulamak için test çabalarınızı azaltmanıza yardımcı olur. Ek olarak, bu teknik size eksiksiz bir test kapsamı sağlayabilir.

Açık EMR uygulamasının kullanıcı adı ve şifresi için lütfen aşağıdaki karar tablosu veri kümesine bakın.

Yukarıdaki tabloda yapılan kombinasyonların hesaplanması detaylı bilgileriniz için aşağıda anlatılmıştır. Dörtten fazla kombinasyon yaptığınızda buna ihtiyacınız olabilir.

• Kombinasyon sayısı = Koşul Sayısı 1 Değer * Koşul Sayısı 2 Değer
• Kombinasyon sayısı = 2 ^ Doğru / Yanlış Koşul Sayısı
• Örnek: Kombinasyon sayısı - 2 ^ 2 = 4

8) Durum Geçiş Testi Veri Seti: Sisteme giriş koşullarını sağlayarak Test Altındaki Uygulamanın (AUT) durum geçişini doğrulamanıza yardımcı olan test tekniğidir.

Örneğin, ilk denemede doğru kullanıcı adı ve şifreyi sağlayarak Open EMR uygulamasına giriş yapıyoruz. Sistem bize erişim izni veriyor, ancak yanlış giriş verilerini girersek, sistem erişimi reddediyor. Durum geçiş testi, Open EMR kapanmadan önce kaç oturum açma denemesi yapabileceğinizi doğrular.

Aşağıdaki tablo, doğru veya yanlış oturum açma girişimlerinin nasıl yanıt verdiğini gösterir.

9) Kullanım Durumu Test Tarihi: Belirli bir özelliğin uçtan uca testini yakalayan test senaryolarımızı tanımlayan test yöntemidir.

Örnek, EMR Oturum Açma:

Ayrıca => okuyun Veri veri yönetimi teknikleri

İyi Bir Test Verisinin Özellikleri

Bir test uzmanı olarak, bir üniversitenin web sitesinin 'Sınav Sonuçları' modülünü test etmelisiniz. Tüm uygulamanın entegre edildiğini ve 'Test için Hazır' durumunda olduğunu düşünün. 'Sınav Modülü', 'Kayıt', 'Kurslar' ve 'Finans' modülleri ile bağlantılıdır.

Uygulama hakkında yeterli bilgiye sahip olduğunuzu ve kapsamlı bir test senaryoları listesi oluşturduğunuzu varsayın. Şimdi bu test senaryolarını tasarlamanız, belgelemeniz ve yürütmeniz gerekiyor. Test senaryolarının 'Eylemler / Adımlar' veya 'Test Girişleri' bölümünde, test için girdi olarak kabul edilebilir verileri belirtmeniz gerekecektir.

Test senaryolarında belirtilen veriler uygun şekilde seçilmelidir. Test Senaryosu Belgesinin 'Gerçek Sonuçlar' sütununun doğruluğu, öncelikle test verilerine bağlıdır. Bu nedenle, girdi testi verilerini hazırlama adımı önemli ölçüde önemlidir. Bu nedenle, işte 'DB Testi - Test Verisi Hazırlama Stratejileri' hakkındaki özetim burada.

Veri Özelliklerini Test Et

Test verileri tam olarak seçilmeli ve aşağıdaki dört özelliğe sahip olmalıdır:

1) Gerçekçi:

Gerçekçi olarak, verilerin gerçek hayat senaryoları bağlamında doğru olması gerektiği anlamına gelir. Örneğin, 'Yaş' alanını test etmek için tüm değerler pozitif ve 18 veya üzeri olmalıdır. Üniversiteye kabul için adayların genellikle 18 yaşında olduğu oldukça açıktır (bu, iş gereksinimleri açısından farklı bir şekilde tanımlanabilir).

Test gerçekçi test verileri kullanılarak yapılırsa, olası hataların çoğu gerçekçi veriler kullanılarak yakalanabildiğinden uygulamayı daha sağlam hale getirir. Gerçekçi verilerin bir diğer avantajı, tekrar tekrar yeni veriler oluşturmak için zaman ve çabamızı azaltan yeniden kullanılabilirliğidir.

Gerçekçi verilerden bahsettiğimizde, size altın veri seti kavramını tanıtmak istiyorum. Altın bir veri seti, gerçek projede meydana gelen neredeyse tüm olası senaryoları kapsayan olandır. GDS'yi kullanarak maksimum test kapsamı sağlayabiliriz. Kuruluşumda regresyon testi yapmak için GDS kullanıyorum ve bu, kodun üretim kutusuna girmesi durumunda ortaya çıkabilecek tüm olası senaryoları test etmeme yardımcı oluyor.

Piyasada, veritabanındaki sütun özelliklerini ve kullanıcı tanımlarını analiz eden ve bunlara dayanarak sizin için gerçekçi test verileri üreten birçok test verisi oluşturma aracı bulunmaktadır. Veritabanı testi için veri oluşturan araçların birkaç iyi örneği DTM Veri Oluşturucu , SQL Veri Üreticisi ve Mockaroo .

2. Pratik olarak geçerli:

Bu gerçekçiye benzer ama aynı değildir. Bu özellik daha çok AUT'nin iş mantığıyla ilgilidir, ör. 60 değeri yaş alanında gerçekçidir, ancak bir Mezuniyet adayı ve hatta Yüksek Lisans Programları için pratik olarak geçersizdir. Bu durumda, geçerli bir aralık 18-25 yıl olacaktır (bu, gereksinimlerde tanımlanabilir).

3. Senaryoları kapsayacak şekilde çok yönlü:

Windows 10 için en iyi casus yazılım önleme

Tek bir senaryoda birbirini izleyen birkaç koşul olabilir, bu nedenle, minimum veri setiyle tek bir senaryonun maksimum yönlerini kapsayacak şekilde verileri akıllıca seçin, ör. Sonuç modülü için test verileri oluştururken, yalnızca programlarını sorunsuz bir şekilde tamamlayan normal öğrencilerin durumunu dikkate almayın. Aynı dersi tekrar eden ve farklı dönemlere hatta farklı programlara ait olan öğrencilere dikkat edin. Veri kümesi şöyle görünebilir:

Başka ilginç ve zor alt koşullar olabilir. Örneğin. Bir derece programını tamamlamak için yıl sınırlaması, bir derse kaydolmak için ön koşullu bir dersi geçme, azami hayır. Bir öğrencinin tek bir dönemde kayıt olabileceği derslerin sayısı vb. Tüm bu senaryoları sonlu veri kümesiyle akıllıca ele aldığınızdan emin olun.

4. Olağanüstü veriler (varsa / gerekliyse):

Daha seyrek meydana gelen ancak meydana geldiğinde yüksek dikkat gerektiren bazı istisnai senaryolar olabilir, örn. engelli öğrencilerle ilgili sorunlar.

İstisnai veri setinin bir başka iyi açıklaması ve örneği aşağıdaki resimde görülmektedir:

Paket servisi:

Bir test verileri gerçekçi, geçerli ve çok yönlü ise iyi test verileri olarak bilinir. Veriler istisnai senaryoları da kapsıyorsa, bu ek bir avantajdır.

Test verisi hazırlama teknikleri

Test verilerinin önemli özelliklerini kısaca tartıştık ve ayrıca veritabanı testi yapılırken test verileri seçiminin ne kadar önemli olduğunu da açıkladık. Şimdi tartışalım ' test verilerini hazırlama teknikleri ' .

Test verilerini hazırlamanın yalnızca iki yolu vardır:

Yöntem 1) Yeni Veri Girin

Temiz bir DB alın ve tüm verileri test senaryolarınızda belirtildiği gibi ekleyin. Tüm gerekli ve istenen verileriniz girildikten sonra, test senaryolarınızı yürütmeye başlayın ve 'Gerçek Çıktı' yı 'Beklenen Çıktı' ile karşılaştırarak 'Başarılı / Başarısız' sütunlarını doldurun. Basit, değil mi? Ama bekleyin, o kadar basit değil.

Birkaç temel ve kritik endişe aşağıdaki gibidir:

• Veritabanının boş bir örneği mevcut olmayabilir
• Eklenen test verileri, performans ve yük testi gibi bazı durumları test etmek için yetersiz olabilir.
• Veritabanı tablosu bağımlılıkları nedeniyle gerekli test verilerini boş DB'ye eklemek kolay bir iş değildir. Bu kaçınılmaz kısıtlama nedeniyle, veri ekleme, test eden için zor bir görev haline gelebilir.
• Sınırlı test verilerinin eklenmesi (yalnızca test senaryosunun ihtiyaçlarına göre), yalnızca büyük veri kümesinde bulunabilecek bazı sorunları gizleyebilir.
• Veri ekleme için karmaşık sorgular ve / veya prosedürler gerekli olabilir ve bunun için DB geliştiricilerinden yeterli yardım veya yardım gerekli olacaktır.

Yukarıda bahsedilen beş konu, bu tekniğin test verilerini hazırlamadaki en kritik ve en belirgin dezavantajlarıdır. Ancak bazı avantajları da var:

• DB yalnızca gerekli verilere sahip olduğundan TC'lerin yürütülmesi daha verimli hale gelir.
• Yalnızca test durumlarında belirtilen veriler DB'de mevcut olduğundan, hataların yalıtımı için zaman gerekmez.
• Test ve sonuç karşılaştırması için daha az zaman gerekir.
• Derli toplu test süreci

Yöntem 2) Gerçek DB verilerinden örnek veri alt kümesini seçin

Bu, test verilerinin hazırlanması için uygun ve daha pratik bir tekniktir. Ancak, sağlam teknik beceriler gerektirir ve ayrıntılı DB Şeması ve SQL bilgisi gerektirir. Bu yöntemde, bazı alan değerlerini sahte değerlerle değiştirerek üretim verilerini kopyalamanız ve kullanmanız gerekir. Bu, üretim verilerini temsil ettiği için testiniz için en iyi veri alt kümesidir. Ancak bu, veri güvenliği ve gizlilik sorunları nedeniyle her zaman mümkün olmayabilir.

Paket servisi:

Yukarıdaki bölümde, test verilerini hazırlama tekniklerini yukarıda tartıştık. Kısacası, iki teknik vardır - ya yeni veriler oluşturun ya da mevcut verilerden bir alt küme seçin. Her ikisinin de, seçilen verilerin başlıca geçerli ve geçersiz test, performans testi ve boş test gibi çeşitli test senaryolarını kapsayacak şekilde yapılması gerekir.

Son bölümde, veri oluşturma yaklaşımlarına da hızlı bir şekilde göz atalım. Bu yaklaşımlar, yeni veriler üretmemiz gerektiğinde faydalıdır.

Test Verisi Oluşturma Yaklaşımları:

• Manuel Test verisi oluşturma: Bu yaklaşımda, test verileri, test senaryosu gereksinimlerine göre test uzmanları tarafından manuel olarak girilir. Bu, süreci alan ve aynı zamanda hatalara açık bir zamandır.
• Otomatik Test Verisi oluşturma: Bu, veri oluşturma araçları yardımıyla yapılır. Bu yaklaşımın temel avantajı hızı ve doğruluğu. Bununla birlikte, manuel test verileri oluşturmaya göre daha yüksek bir maliyete sahiptir.
• Arka uç veri enjeksiyonu : Bu, SQL sorguları aracılığıyla yapılır. Bu yaklaşım aynı zamanda veritabanındaki mevcut verileri de güncelleyebilir. Hızlı ve etkilidir ancak mevcut veritabanının bozulmaması için çok dikkatli bir şekilde uygulanmalıdır.
• Üçüncü Taraf Araçlarını Kullanma : Piyasada, önce test senaryolarınızı anlayan ve ardından geniş test kapsamı sağlamak için buna göre veri üreten veya enjekte eden araçlar vardır. Bu araçlar, iş ihtiyaçlarına göre özelleştirildikleri için doğrudur. Ancak oldukça maliyetlidirler.

Paket servisi:

Veri oluşturmayı test etmek için 4 yaklaşım vardır:

1. El kitabı,
2. otomasyon,
3. arka uç veri enjeksiyonu,
4. ve üçüncü taraf araçlar.

Her yaklaşımın kendi artıları ve eksileri vardır. İşletmenizi ve test ihtiyaçlarınızı karşılayan yaklaşımı seçmelisiniz.

Sonuç

Sektör standartlarına, mevzuata ve üstlenilen projenin temel belgelerine uygun eksiksiz yazılım test verileri oluşturmak, test uzmanlarının temel sorumlulukları arasındadır. Test verilerini ne kadar verimli bir şekilde yönetirsek, gerçek dünya kullanıcıları için makul ölçüde hatasız ürünler dağıtabiliriz.

Test veri yönetimi (TDM), zorlukların analizine ve ayrıca nihai çıktının (ürünün) güvenilirliğinden ve tam kapsamından ödün vermeden belirlenen sorunları iyi bir şekilde ele almak için en iyi araçların ve yöntemlerin uygulanmasına dayanan bir süreçtir.

Verilerin oluşturulması için araçların kullanımı da dahil olmak üzere, test yöntemlerini analiz etmek ve seçmek için yenilikçi ve daha uygun maliyetli yöntemler aramak için her zaman sorular bulmamız gerekir. İyi tasarlanmış verilerin, çok fazlı bir SDLC'nin her aşamasında test altındaki uygulamanın kusurlarını belirlememize izin verdiği yaygın olarak kanıtlanmıştır.

Agile ekibimizin içindeki ve dışındaki tüm üyelerle yaratıcı ve katılımcı olmamız gerekiyor. Verileri yöneterek AUT üzerindeki olumlu etkimizi en üst düzeye çıkarmak için teknik tartışmalarımıza devam edebilmemiz için lütfen geri bildiriminizi, deneyiminizi, sorularınızı ve yorumlarınızı paylaşın.

Uygun test verilerinin hazırlanması, 'proje test ortamı kurulumunun' temel bir parçasıdır. Tüm verilerin test için mevcut olmadığını söyleyen test senaryosunu basitçe kaçıramayız. Test uzmanı, mevcut standart üretim verilerine ek olarak kendi test verilerini oluşturmalıdır. Veri kümeniz maliyet ve zaman açısından ideal olmalıdır.

Yaratıcı olun, standart üretim verilerine güvenmek yerine farklı veri kümeleri oluşturmak için kendi becerilerinizi ve yargılarınızı kullanın.

Bölüm II - Bu eğiticinin ikinci kısmı, ' GEDIS Studio Çevrimiçi Aracı ile Veri Oluşturmayı Test Edin ”.

Test için eksik test verileri problemiyle karşılaştınız mı? Nasıl başardın? Bu tartışma konusunu daha da zenginleştirmek için lütfen ipuçlarınızı, deneyimlerinizi, yorumlarınızı ve sorularınızı paylaşın.

Önerilen Kaynaklar

• ETL Test Veri Ambarı Test Eğitimi (Tam Kılavuz)
• Mutasyon Testi Nedir: Örneklerle Eğitim
• TestComplete Aracı Kullanılarak Veriye Dayalı Test Nasıl Gerçekleştirilir
• Spock Framework ile Veriye Dayalı veya Parametreli Test
• İş Zekası (BI) Testine Giden 4 Adım: İş Verileri Nasıl Test Edilir
• Hacim Testi Eğitimi: Örnekler ve Hacim Testi Araçları
• XML Teknolojilerini Kullanarak Mükemmel Bir Veri Test Etme Yolu (Teknik Rapor)
• SEO için En İyi 10 Yapılandırılmış Veri Test ve Doğrulama Aracı