Cosa sono i dati del test? Testare le tecniche di preparazione dei dati con l'esempio

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Scopri cosa sono i dati del test e come preparare i dati del test per il test:

Nell'attuale epopea di crescita rivoluzionaria delle informazioni e della tecnologia, i tester sperimentano comunemente un ampio consumo di dati di test nel ciclo di vita del test del software.

I tester non solo raccolgono / gestiscono i dati dalle fonti esistenti, ma generano anche enormi volumi di dati di test per garantire il loro contributo in forte espansione alla qualità nella fornitura del prodotto per l'uso nel mondo reale.

Pertanto, noi tester dobbiamo continuamente esplorare, apprendere e applicare gli approcci più efficienti per la raccolta, la generazione, la manutenzione, l'automazione e la gestione completa dei dati per qualsiasi tipo di test funzionale e non funzionale.

In questo tutorial, fornirò suggerimenti su come preparare i dati di test in modo che qualsiasi caso di test importante non venga perso a causa di dati impropri e configurazione dell'ambiente di test incompleta.

Cosa imparerai:

• Che cosa sono i dati di test e perché sono importanti
  • Testare le sfide relative all'approvvigionamento di dati
  • Strategie per la preparazione dei dati di prova
  • Dati di test danneggiati
  • Dati di test per il caso di test delle prestazioni
  • Come preparare i dati che garantiranno la massima copertura del test?
  • Dati per il test Black Box
  • Esempio di dati di test per Open EMR AUT
  • Creazione di dati manuali per testare l'applicazione Open EMR
• Proprietà di un buon test di dati
  • Proprietà dei dati di test
  • Testare le tecniche di preparazione dei dati
  • Approcci alla generazione dei dati di test:
  • Conclusione
  • Lettura consigliata

Che cosa sono i dati di test e perché sono importanti

Facendo riferimento a uno studio condotto da IBM nel 2016, la ricerca, la gestione, la manutenzione e la generazione di dati di test coprono il 30-60% del tempo dei tester. È una prova innegabile che la preparazione dei dati è una fase di test del software che richiede tempo.

Figura 1: Tempo medio trascorso dai tester su TDM

Tuttavia, è un dato di fatto in molte discipline diverse che la maggior parte dei data scientist dedica il 50% -80% del tempo di sviluppo del proprio modello all'organizzazione dei dati. E ora, considerando la legislazione e le informazioni di identificazione personale (PII), il coinvolgimento dei tester nel processo di test è straordinariamente dignitoso.

Oggi, la credibilità e l'affidabilità dei dati dei test sono considerate un elemento senza compromessi per gli imprenditori. I proprietari dei prodotti vedono le copie fantasma dei dati di test come la sfida più grande, che riduce l'affidabilità di qualsiasi applicazione in questo momento unico di richiesta / requisiti dei clienti per la garanzia della qualità.

Considerando l'importanza dei dati di test, la stragrande maggioranza dei proprietari di software non accetta le applicazioni testate con dati falsi o meno nelle misure di sicurezza.

A questo punto, perché non ci ricordiamo cosa sono i dati di test? Quando iniziamo a scrivere i nostri casi di test per verificare e convalidare le funzionalità fornite e gli scenari sviluppati dell'applicazione sotto il test, abbiamo bisogno di informazioni che vengono utilizzate come input per eseguire i test per identificare e localizzare i difetti.

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E sappiamo che queste informazioni devono essere precise e complete per individuare i bug. Sono ciò che chiamiamo dati di prova. Per renderlo accurato, possono essere nomi, paesi, ecc ..., non sono sensibili, dove i dati relativi alle informazioni di contatto, SSN, anamnesi e informazioni sulla carta di credito sono di natura sensibile.

I dati possono essere in qualsiasi forma come:

• Dati di test del sistema
• Dati di test SQL
• Dati del test delle prestazioni
• Dati di test XML

Se stai scrivendo casi di test, hai bisogno di dati di input per qualsiasi tipo di test. Il tester può fornire questi dati di input al momento dell'esecuzione dei casi di test oppure l'applicazione può prelevare i dati di input richiesti dalle posizioni di dati predefinite.

I dati possono essere qualsiasi tipo di input per l'applicazione, qualsiasi tipo di file caricato dall'applicazione o voci lette dalle tabelle del database.

La preparazione dei dati di input corretti fa parte di una configurazione di prova. Generalmente, i tester lo chiamano a preparazione del banco di prova . In testbed, tutti i requisiti software e hardware vengono impostati utilizzando i valori dei dati predefiniti.

Se non hai l'approccio sistematico per la creazione di dati mentre scrivere ed eseguire casi di test allora ci sono possibilità di perdere alcuni casi di test importanti. I tester possono creare i propri dati in base alle esigenze di test.

Non fare affidamento sui dati creati da altri tester o sui dati di produzione standard. Crea sempre una nuova serie di dati in base alle tue esigenze.

A volte non è possibile creare un set di dati completamente nuovo per ogni build. In questi casi, è possibile utilizzare dati di produzione standard. Ma ricorda di aggiungere / inserire i tuoi set di dati in questo database esistente. Un modo migliore per creare dati è utilizzare i dati di esempio esistenti o il banco di prova e aggiungere i dati del nuovo caso di test ogni volta che si ottiene lo stesso modulo per il test. In questo modo puoi creare un set di dati completo nel periodo.

Testare le sfide relative all'approvvigionamento di dati

Una delle aree nella generazione dei dati di test, che i tester considerano è il requisito di origine dei dati per il sottoinsieme. Ad esempio, hai oltre un milione di clienti e ne hai bisogno di mille per i test. E questi dati campione dovrebbero essere coerenti e rappresentare statisticamente la distribuzione appropriata del gruppo target. In altre parole, dovremmo trovare la persona giusta da testare, che è uno dei metodi più utili per testare i casi d'uso.

E questi dati campione dovrebbero essere coerenti e rappresentare statisticamente la distribuzione appropriata del gruppo target. In altre parole, dovremmo trovare la persona giusta da testare, che è uno dei metodi più utili per testare i casi d'uso.

Inoltre, ci sono alcuni vincoli ambientali nel processo. Uno di questi è la mappatura delle politiche PII. Poiché la privacy è un ostacolo significativo, i tester devono classificare i dati PII.

Gli strumenti di gestione dei dati di prova sono progettati per affrontare il problema menzionato. Questi strumenti suggeriscono politiche basate sugli standard / catalogo che hanno. Tuttavia, non è un esercizio molto sicuro. Offre comunque l'opportunità di controllare ciò che si sta facendo.

Per stare al passo con le sfide attuali e anche future, dovremmo sempre porre domande come quando / dove dovremmo iniziare la conduzione di TDM? Cosa dovrebbe essere automatizzato? Quanti investimenti dovrebbero stanziare le aziende per i test in aree di sviluppo delle competenze in corso delle risorse umane e l'uso di strumenti TDM più recenti? Dovremmo iniziare i test con test funzionali o non funzionali? E domande molto più probabili come loro.

Di seguito sono menzionate alcune delle sfide più comuni di Test Data Sourcing:

• I team potrebbero non disporre di conoscenze e abilità adeguate per gli strumenti del generatore di dati di prova
• La copertura dei dati dei test è spesso incompleta
• Meno chiarezza nei requisiti dei dati che coprono le specifiche del volume durante la fase di raccolta
• I team di test non hanno accesso alle origini dati
• Ritardo nel fornire ai tester l'accesso ai dati di produzione da parte degli sviluppatori
• I dati dell'ambiente di produzione potrebbero non essere completamente utilizzabili per i test basati sugli scenari di business sviluppati
• Potrebbero essere necessari grandi volumi di dati in un breve periodo di tempo
• Dipendenze / combinazioni dei dati per testare alcuni scenari aziendali
• I tester trascorrono più tempo del necessario per comunicare con architetti, amministratori di database e BA per la raccolta dei dati
• Per lo più i dati vengono creati o preparati durante l'esecuzione del test
• Molteplici applicazioni e versioni di dati
• Cicli di rilascio continui in diverse applicazioni
• Legislazione per la cura delle informazioni di identificazione personale (PII)

Sul lato della scatola bianca del test dei dati, gli sviluppatori preparano i dati di produzione. È qui che il QA ha bisogno di lavorare in contatto con gli sviluppatori per promuovere la copertura dei test di AUT. Una delle maggiori sfide è incorporare tutti i possibili scenari (caso di test al 100%) con ogni singolo caso negativo possibile.

In questa sezione abbiamo parlato delle sfide dei dati di test. Puoi aggiungere altre sfide man mano che le hai risolte di conseguenza. Successivamente, esploriamo diversi approcci alla gestione della progettazione e della gestione dei dati di test.

Strategie per la preparazione dei dati di prova

Sappiamo dalla pratica quotidiana che gli attori del settore dei test sperimentano continuamente modi e mezzi diversi per migliorare gli sforzi di test e, soprattutto, la sua efficienza in termini di costi. Nel breve corso dell'evoluzione dell'informazione e della tecnologia, abbiamo visto quando gli strumenti sono incorporati negli ambienti di produzione / test il livello di output è notevolmente aumentato.

Quando parliamo della completezza e della copertura completa dei test, dipende principalmente dalla qualità dei dati. Poiché il test è la spina dorsale per ottenere la qualità del software, i dati di test sono l'elemento centrale nel processo di test.

Figura 2: Strategie per la gestione dei dati di test (TDM)

Creazione di file flat in base alle regole di mappatura. È sempre pratico creare un sottoinsieme dei dati necessari dall'ambiente di produzione in cui gli sviluppatori hanno progettato e codificato l'applicazione. In effetti, questo approccio riduce gli sforzi dei tester per la preparazione dei dati e massimizza l'uso delle risorse esistenti per evitare ulteriori spese.

In genere, dobbiamo creare i dati o almeno identificarli in base al tipo di requisiti che ogni progetto ha all'inizio.

Possiamo applicare le seguenti strategie per gestire il processo di TDM:

1. Dati dall'ambiente di produzione
2. Recupero di query SQL che estraggono dati dai database esistenti del Cliente
3. Strumenti per la generazione automatica dei dati

I tester devono eseguire il backup dei loro test con dati completi considerando gli elementi come mostrato nella figura 3 qui. I restanti nei team di sviluppo agile generano i dati necessari per l'esecuzione dei loro casi di test. Quando parliamo di casi di test, intendiamo casi per vari tipi di test come la scatola bianca, la scatola nera, le prestazioni e la sicurezza.

A questo punto, sappiamo che i dati per i test delle prestazioni dovrebbero essere in grado di determinare la velocità con cui il sistema risponde sotto un determinato carico di lavoro per essere molto vicino al grande volume di dati reale o in tempo reale con una copertura significativa.

Per il test white box, gli sviluppatori preparano i dati richiesti per coprire il maggior numero di rami possibile, tutti i percorsi nel codice sorgente del programma e l'API (Application Program Interface) negativa.

Figura 3: Test delle attività di generazione dei dati

Alla fine, possiamo dire che tutti coloro che lavorano nel ciclo di vita dello sviluppo del software ( SDLC ) come BA, sviluppatori e proprietari di prodotti dovrebbero essere ben coinvolti nel processo di preparazione dei dati di test. Può essere uno sforzo congiunto. E ora passiamo alla questione dei dati di test danneggiati.

Dati di test danneggiati

Prima dell'esecuzione di qualsiasi test case sui nostri dati esistenti, dobbiamo assicurarci che i dati non siano danneggiati / obsoleti e che l'applicazione sotto il test possa leggere l'origine dati. In genere, quando più di un tester lavora contemporaneamente su diversi moduli di un AUT nell'ambiente di test, le possibilità che i dati vengano danneggiati sono così alte.

Nello stesso ambiente, i tester modificano i dati esistenti secondo le loro necessità / requisiti dei casi di test. Per lo più, quando i tester hanno terminato con i dati, lasciano i dati così come sono. Non appena il tester successivo raccoglie i dati modificati ed esegue un'altra esecuzione del test, esiste la possibilità di quel particolare fallimento del test che non è l'errore di codice o il difetto.

Nella maggior parte dei casi, questo è il modo in cui i dati vengono danneggiati e / o obsoleti, con conseguenti errori. Per evitare e ridurre al minimo le possibilità di discrepanza nei dati, possiamo applicare le soluzioni come di seguito. E, naturalmente, puoi aggiungere più soluzioni alla fine di questo tutorial nella sezione commenti.

1. Avere il backup dei tuoi dati
2. Riporta i dati modificati al loro stato originale
3. Divisione dei dati tra i tester
4. Mantieni aggiornato l'amministratore del data warehouse per qualsiasi modifica / modifica dei dati

Come mantenere intatti i dati in qualsiasi ambiente di test?

La maggior parte delle volte, molti tester sono responsabili del test della stessa build. In questo caso, più di un tester avrà accesso a dati comuni e proverà a manipolare il set di dati comune in base alle proprie esigenze.

Se hai preparato i dati per alcuni moduli specifici, il modo migliore per mantenere intatto il tuo set di dati è conservarne le copie di backup.

Dati di test per il caso di test delle prestazioni

I test delle prestazioni richiedono un set di dati molto ampio. A volte la creazione manuale dei dati non rileva alcuni bug sottili che possono essere rilevati solo dai dati effettivi creati dall'applicazione sotto test. Se desideri dati in tempo reale, che è impossibile creare manualmente, chiedi al tuo lead / manager di renderli disponibili dall'ambiente live.

Questi dati saranno utili per garantire il buon funzionamento dell'applicazione per tutti gli input validi.

Quali sono i dati di prova ideali?

Si può dire che i dati siano ideali se per la dimensione minima del set di dati tutti gli errori dell'applicazione vengono identificati. Prova a preparare i dati che incorporeranno tutte le funzionalità dell'applicazione, ma senza superare i vincoli di costo e tempo per la preparazione dei dati e l'esecuzione dei test.

Come preparare i dati che garantiranno la massima copertura del test?

Progetta i tuoi dati considerando le seguenti categorie:

1) Nessun dato: Esegui i tuoi casi di test su dati vuoti o predefiniti. Verificare se vengono generati messaggi di errore corretti.

2) Set di dati valido: Crealo per verificare se l'applicazione funziona secondo i requisiti e se i dati di input validi vengono salvati correttamente nel database o nei file.

3) Set di dati non valido: Preparare set di dati non validi per verificare il comportamento dell'applicazione per valori negativi, input di stringhe alfanumeriche.

4) Formato dati illegale: Crea un set di dati di formato dati illegale. Il sistema non dovrebbe accettare dati in un formato non valido o illegale. Inoltre, verificare che vengano generati messaggi di errore corretti.

5) Set di dati sulle condizioni al contorno: Set di dati contenente dati fuori intervallo. Identificare i casi limite dell'applicazione e preparare set di dati che copriranno le condizioni limite inferiori e superiori.

6) Il set di dati per prestazioni, carico e stress test: Questo set di dati dovrebbe avere un volume elevato.

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In questo modo la creazione di set di dati separati per ciascuna condizione di test garantirà una copertura completa del test.

Dati per il test Black Box

I tester della garanzia di qualità eseguono test di integrazione, test di sistema e test di accettazione, noti come test della scatola nera. In questo metodo di test, i tester non hanno alcun lavoro nella struttura interna, nel design e nel codice dell'applicazione sotto il test.

Lo scopo principale dei tester è identificare e individuare gli errori. In tal modo, applichiamo test funzionali o non funzionali utilizzando diverse tecniche di test della scatola nera.

Figura 4: Metodi di progettazione dei dati Black Box

A questo punto, i tester necessitano dei dati del test come input per eseguire e implementare le tecniche del test della scatola nera. E i tester dovrebbero preparare i dati che esamineranno tutte le funzionalità dell'applicazione senza superare il costo e il tempo indicati.

Possiamo progettare i dati per i nostri casi di test considerando categorie di set di dati come nessun dato, dati validi, dati non validi, formato dati illegale, dati condizioni al contorno, partizione di equivalenza, tabella dei dati decisionali, dati di transizione di stato e dati dei casi d'uso. Prima di entrare nelle categorie dei set di dati, i tester avviano la raccolta dei dati e l'analisi delle risorse esistenti dell'applicazione sotto tester (AUT).

Secondo i punti precedenti menzionati sul mantenimento del data warehouse sempre aggiornato, è necessario documentare i requisiti dei dati a livello di test case e contrassegnarli come utilizzabili o non riutilizzabili quando si crea uno script per i test case. Ti aiuta che i dati richiesti per il test siano ben chiari e documentati fin dall'inizio a cui potresti fare riferimento per un ulteriore utilizzo in seguito.

Esempio di dati di test per Open EMR AUT

Per il nostro tutorial corrente, abbiamo Open EMR come Application Under Test (AUT).

=> Trova il file link per l'applicazione Open EMR qui per riferimento / pratica.

La tabella seguente illustra praticamente un esempio della raccolta dei requisiti di dati che può essere parte della documentazione dello scenario di test e viene aggiornata quando si scrivono gli scenari di test per gli scenari di test.

( NOTA : Clic su qualsiasi immagine per una visualizzazione ingrandita)

Creazione di dati manuali per testare l'applicazione Open EMR

Facciamo un passo avanti alla creazione di dati manuali per testare l'applicazione Open EMR per le categorie di set di dati specificate.

1) Nessun dato: Il tester convalida l'URL dell'applicazione Open EMR e le funzioni 'Cerca o aggiungi paziente' senza fornire dati.

Due) Dati validi: Il tester convalida l'URL dell'applicazione Open EMR e la funzione 'Cerca o aggiungi paziente' fornendo dati validi.

3) Dati non validi: Il tester convalida l'URL dell'applicazione Open EMR e la funzione 'Cerca o aggiungi paziente' fornendo dati non validi.

4) Formato dati illegale: Il tester convalida l'URL dell'applicazione Open EMR e la funzione 'Cerca o aggiungi paziente' fornendo dati non validi.

Dati di test per 1-4 categorie di set di dati:

5) Set di dati sulle condizioni al contorno: Serve a determinare i valori di input per i limiti che sono all'interno o all'esterno dei valori forniti come dati.

6) Set di dati della partizione di equivalenza: È la tecnica di test che divide i dati di input nei valori di input validi e non validi.

Dati di test per 5^the 6^thcategorie di set di dati, che sono per nome utente e password Open EMR:

7) Set di dati della tabella decisionale: È la tecnica per qualificare i dati con una combinazione di input per produrre vari risultati. Questo metodo di test black box ti aiuta a ridurre i tuoi sforzi di test nella verifica di ogni singola combinazione di dati di test. Inoltre, questa tecnica può garantire la copertura completa del test.

Vedere di seguito il set di dati della tabella decisionale per il nome utente e la password dell'applicazione Open EMR.

Il calcolo delle combinazioni eseguito nella tabella sopra è descritto per le tue informazioni dettagliate come di seguito. Potresti averne bisogno quando esegui più di quattro combinazioni.

• Numero di combinazione = Numero di condizioni 1 valori * Numero di condizioni 2 valori
• Numero di combinazioni = 2 ^ Numero di condizioni vere / false
• Esempio: numero di combinazioni - 2 ^ 2 = 4

8) Set di dati del test di transizione dello stato: È la tecnica di test che aiuta a convalidare la transizione di stato dell'Application Under Test (AUT) fornendo al sistema le condizioni di input.

Per esempio, accediamo all'applicazione Open EMR fornendo il nome utente e la password corretti al primo tentativo. Il sistema ci dà accesso, ma se inseriamo dati di accesso errati, il sistema nega l'accesso. Il test della transizione di stato convalida il numero di tentativi di accesso che è possibile eseguire prima della chiusura di Open EMR.

La tabella seguente indica come rispondono i tentativi di accesso corretti o errati

9) Data test caso d'uso: È il metodo di test che identifica i nostri casi di test catturando il test end to end di una particolare funzionalità.

Esempio, accesso EMR aperto:

Leggi anche => Tecniche di gestione dei dati

Proprietà di un buon test di dati

In qualità di tester, devi testare il modulo 'Risultati degli esami' del sito web di un'università. Considera che l'intera applicazione è stata integrata ed è nello stato 'Ready for Testing'. Il 'Modulo esame' è collegato ai moduli 'Registrazione', 'Corsi' e 'Finanza'.

Si supponga di disporre di informazioni adeguate sull'applicazione e di aver creato un elenco completo di scenari di test. Ora devi progettare, documentare ed eseguire questi casi di test. Nella sezione 'Azioni / passaggi' o 'Input del test' dei casi di test, dovrai menzionare i dati accettabili come input per il test.

I dati menzionati nei casi di test devono essere selezionati correttamente. La precisione della colonna 'Risultati effettivi' del documento del caso di test dipende principalmente dai dati del test. Quindi, il passaggio per preparare i dati del test di input è molto importante. Quindi, ecco la mia carrellata su 'Test DB - Strategie di preparazione dei dati di test'.

Proprietà dei dati di test

I dati del test devono essere selezionati con precisione e devono possedere le seguenti quattro qualità:

1) Realistico:

Con realismo, significa che i dati dovrebbero essere accurati nel contesto di scenari di vita reale. Ad esempio, per testare il campo 'Età', tutti i valori devono essere positivi e 18 o superiore. È abbastanza ovvio che i candidati all'ammissione all'università hanno solitamente 18 anni (questo potrebbe essere definito diversamente in termini di requisiti aziendali).

Se il test viene eseguito utilizzando i dati di test realistici, l'app sarà più robusta poiché la maggior parte dei possibili bug possono essere acquisiti utilizzando dati realistici. Un altro vantaggio dei dati realistici è la loro riutilizzabilità che consente di risparmiare tempo e fatica per la creazione di nuovi dati ancora e ancora.

Quando parliamo di dati realistici, vorrei presentarvi il concetto di set di dati d'oro. Un set di dati d'oro è quello che copre quasi tutti i possibili scenari che si verificano nel progetto reale. Utilizzando il GDS, possiamo fornire la massima copertura di prova. Uso il GDS per eseguire test di regressione nella mia organizzazione e questo mi aiuta a testare tutti i possibili scenari che possono verificarsi se il codice va nella scatola di produzione.

Sul mercato sono disponibili molti strumenti per la generazione di dati di test che analizzano le caratteristiche delle colonne e le definizioni utente nel database e, sulla base di questi, generano dati di test realistici per te. Alcuni dei buoni esempi degli strumenti che generano dati per il test del database lo sono Generatore di dati DTM , Generatore di dati SQL e Mockaroo .

2. Praticamente valido:

Questo è simile a realistico ma non lo stesso. Questa proprietà è più correlata alla logica di business di AUT, ad es. il valore 60 è realistico nel campo dell'età ma praticamente non valido per un candidato di Laurea o anche Master. In questo caso, un intervallo valido sarebbe 18-25 anni (questo potrebbe essere definito nei requisiti).

3. Versatile per coprire gli scenari:

tecniche di test black box con esempi

Potrebbero esserci diverse condizioni successive in un singolo scenario, quindi scegli i dati in modo accorto per coprire gli aspetti massimi di un singolo scenario con il set minimo di dati, ad es. durante la creazione dei dati del test per il modulo dei risultati, non considerare solo il caso di studenti regolari che stanno completando senza problemi il loro programma. Prestare attenzione agli studenti che ripetono lo stesso corso e appartengono a semestri diversi o addirittura a programmi diversi. Il set di dati potrebbe essere simile a questo:

Potrebbero esserci molte altre sotto-condizioni interessanti e complicate. Per esempio. il limite di anni per completare un corso di laurea, superamento di un corso prerequisito per l'iscrizione a un corso, massimo n. di corsi uno studente può iscriversi in un solo semestre ecc. ecc. Assicurati di coprire tutti questi scenari con saggezza con il set finito di dati.

4. Dati eccezionali (se applicabile / richiesto):

Potrebbero esserci alcuni scenari eccezionali che si verificano meno frequentemente ma richiedono grande attenzione quando si sono verificati, ad es. problemi relativi agli studenti disabili.

Un'altra buona spiegazione ed esempio del set di dati eccezionale è visibile nell'immagine seguente:

Porta via:

I dati di un test sono noti come dati di test validi se sono realistici, validi e versatili. È un ulteriore vantaggio se i dati forniscono copertura anche per scenari eccezionali.

Testare le tecniche di preparazione dei dati

Abbiamo discusso brevemente le proprietà importanti dei dati di test e abbiamo anche elaborato l'importanza della selezione dei dati di test durante il test del database. Ora parliamo di ' tecniche per preparare i dati di prova ' .

Esistono solo due modi per preparare i dati del test:

Metodo n. 1) Inserisci nuovi dati

Ottieni un DB pulito e inserisci tutti i dati come specificato nei tuoi casi di test. Una volta inseriti tutti i dati richiesti e desiderati, inizia a eseguire i test case e riempi le colonne 'Superato / Non superato' confrontando l ''Uscita effettiva' con 'Uscita prevista'. Sembra semplice, vero? Ma aspetta, non è così semplice.

Poche preoccupazioni essenziali e critiche sono le seguenti:

• Un'istanza vuota del database potrebbe non essere disponibile
• I dati di test inseriti potrebbero non essere sufficienti per testare alcuni casi come il test delle prestazioni e del carico.
• L'inserimento dei dati di prova richiesti nel DB vuoto non è un lavoro facile a causa delle dipendenze della tabella del database. A causa di questa inevitabile restrizione, l'inserimento dei dati può diventare un compito difficile per il tester.
• L'inserimento di dati di test limitati (solo in base alle esigenze del caso di test) potrebbe nascondere alcuni problemi che potrebbero essere trovati solo con il set di dati di grandi dimensioni.
• Per l'inserimento dei dati, potrebbero essere necessarie query e / o procedure complesse e per questo sarebbe necessaria un'assistenza o un aiuto sufficiente da parte degli sviluppatori del DB.

I cinque problemi sopra menzionati sono gli svantaggi più critici e più evidenti di questa tecnica per la preparazione dei dati di test. Ma ci sono anche alcuni vantaggi:

• L'esecuzione dei TC diventa più efficiente poiché il DB ha solo i dati richiesti.
• L'isolamento dei bug non richiede tempo poiché nel DB sono presenti solo i dati specificati nei casi di test.
• Meno tempo richiesto per i test e il confronto dei risultati.
• Processo di test senza ingombri

Metodo n. 2) Scegli un sottoinsieme di dati di esempio dai dati DB effettivi

Questa è una tecnica fattibile e più pratica per la preparazione dei dati di prova. Tuttavia, richiede solide capacità tecniche e una conoscenza dettagliata di DB Schema e SQL. In questo metodo, è necessario copiare e utilizzare i dati di produzione sostituendo alcuni valori di campo con valori fittizi. Questo è il miglior sottoinsieme di dati per i test in quanto rappresenta i dati di produzione. Ma questo potrebbe non essere sempre fattibile a causa della sicurezza dei dati e dei problemi di privacy.

Porta via:

Nella sezione precedente, abbiamo discusso sopra le tecniche di preparazione dei dati di test. In breve, ci sono due tecniche: creare nuovi dati o selezionare un sottoinsieme da dati già esistenti. Entrambi devono essere eseguiti in modo che i dati selezionati forniscano la copertura per vari scenari di test, principalmente test validi e non validi, test delle prestazioni e test nulli.

Nell'ultima sezione, facciamo anche un breve tour degli approcci alla generazione dei dati. Questi approcci sono utili quando abbiamo bisogno di generare nuovi dati.

Approcci alla generazione dei dati di test:

• Generazione manuale dei dati di prova: In questo approccio, i dati del test vengono inseriti manualmente dai tester in base ai requisiti del test case. È un tempo che richiede il processo ed è anche soggetto a errori.
• Generazione automatizzata dei dati di prova: Questo viene fatto con l'aiuto degli strumenti di generazione dei dati. Il vantaggio principale di questo approccio è la sua velocità e precisione. Tuttavia, ha un costo maggiore rispetto alla generazione manuale dei dati di test.
• Iniezione di dati di back-end : Questo viene fatto tramite query SQL. Questo approccio può anche aggiornare i dati esistenti nel database. È veloce ed efficiente, ma dovrebbe essere implementato con molta attenzione in modo che il database esistente non venga danneggiato.
• Utilizzo di strumenti di terze parti : Sul mercato sono disponibili strumenti che prima comprendono gli scenari di test e quindi generano o iniettano dati di conseguenza per fornire un'ampia copertura di test. Questi strumenti sono accurati in quanto vengono personalizzati in base alle esigenze aziendali. Ma sono piuttosto costosi.

Porta via:

Esistono 4 approcci per testare la generazione dei dati:

1. Manuale,
2. automazione,
3. iniezione di dati di back-end,
4. e strumenti di terze parti.

Ogni approccio ha i suoi pro e contro. È necessario selezionare l'approccio che soddisfa le proprie esigenze aziendali e di test.

Conclusione

La creazione di dati di test software completi in conformità con gli standard di settore, la legislazione e i documenti di riferimento del progetto intrapreso è tra le responsabilità principali dei tester. Più gestiamo in modo efficiente i dati di test, più possiamo distribuire prodotti ragionevolmente privi di bug per gli utenti del mondo reale.

La gestione dei dati di test (TDM) è il processo che si basa sull'analisi delle sfide e sull'introduzione e sull'applicazione dei migliori strumenti e metodi per affrontare bene i problemi identificati senza compromettere l'affidabilità e la copertura completa dell'output finale (prodotto).

Abbiamo sempre bisogno di porre domande per la ricerca di metodi innovativi e più convenienti per analizzare e selezionare i metodi di test, compreso l'uso di strumenti per la generazione dei dati. È ampiamente dimostrato che dati ben progettati ci consentono di identificare i difetti dell'applicazione sottoposta a test in ogni fase di un SDLC multifase.

Dobbiamo essere creativi e partecipare con tutti i membri all'interno e all'esterno del nostro team agile. Si prega di condividere feedback, esperienze, domande e commenti in modo da poter continuare le nostre discussioni tecniche in corso per massimizzare il nostro impatto positivo su AUT gestendo i dati.

La preparazione dei dati di test corretti è una parte fondamentale della 'configurazione dell'ambiente di test del progetto'. Non possiamo semplicemente perdere il test case dicendo che i dati completi non erano disponibili per il test. Il tester dovrebbe creare i propri dati di test aggiuntivi rispetto ai dati di produzione standard esistenti. Il tuo set di dati dovrebbe essere ideale in termini di costi e tempi.

Sii creativo, usa le tue capacità e i tuoi giudizi per creare diversi set di dati invece di fare affidamento sui dati di produzione standard.

Seconda parte - La seconda parte di questo tutorial è sul ' Testare la generazione dei dati con lo strumento online GEDIS Studio '.

Hai affrontato il problema dei dati di test incompleti per il test? Come ci sei riuscito? Condividete i vostri suggerimenti, esperienze, commenti e domande per arricchire ulteriormente questo argomento di discussione.

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