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数据测试和软件测试的区别

数据测试和软件测试的区别:1、测试对象不同;2、测试方法不同;3、测试目的不同;4、测试侧重点不同。测试对象不同是指数据测试主要是验证数据源和数据仓库是否合理、正确,而软件测试则是验证软件产品是否满足需求和规格说明书。

一、数据测试和软件测试的区别

1、测试对象不同

数据测试主要是验证数据源和数据仓库是否合理、正确,而软件测试则是验证软件产品是否满足需求和规格说明书。

2、测试方法不同

数据测试采用的主要方法是进行数据映射、数据运算、数据分析等技术手段,以检验数据处理程序的正确性;而软件测试则需要进行黑盒测试、白盒测试、集成测试、性能测试、安全测试等多种测试方法,以确保软件产品能够正常工作并满足用户需求。

3、测试目的不同

数据测试的主要目的是验证数据处理程序是否能够正常运行,是否产生正确结果;而软件测试则旨在检验软件产品的功能是否符合规格说明书,是否存在漏洞或错误。

4、测试侧重点不同

数据测试主要关注数据源和数据仓库的正确性和合理性,关注数据输入输出是否符合要求;而软件测试则着重于软件产品的可靠性、可用性、易用性、性能等方面。

二、大数据测试

1、大数据测试的基本概念

大数据测试通常是指对采用大数据技术的系统或引用的测试。大数据测试可以分为两个维度,一个维度是数据测试,另一个维度是大数据系统测试和大数据应用产品测试。其中:

  • 数据测试:主要关注数据的完整性、准确性和一致性等,是大数据测试中非常重要的一环。如果在该环节的数据测试不够严格,则后续所有的数据应用都可能出现偏差甚至是错误结果。
  • 大数据系统测试:主要包括功能、基准、安全和可靠性等测试。
  • 大数据应用产品测试:主要对一些典型的大数据应用产品,例如BI报表、数据挖掘产品和数据分析平台进行测试。

2、大数据测试和传统的数据测试的差异

  • 数据量级差异:大数据测试需要处理的数据量级较高,而传统数据测试涉及的数据量级比较低;
  • 数据结构:大数据测试需要处理的数据结构包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据,而传统数据测试则是以结构化数据为主;
  • 验证工作:大数据测试涉及的验证环节多、数据量大,会比较复杂。而传统数据测试则是以抽取数据来验证,相对简单;
  • 环境要求:大数据测试比较依赖HDFS、YARN和Zookeeper等集群环境,而传统数据测试则主要依赖传统数据库;
  • 测试工具:大数据测试依赖Hadoop生态系统组件和ETL测试工具,而传统数据测试则依赖传统数据库和传统测试工具;
  • 测试人员:大数据测试的测试人员的技能门槛高,需要测试人员掌握大数据相关的知识。而传统的数据测试相对门槛较低。

3、大数据测试类型

  • 功能测试:主要覆盖数据质量、数据维度、数据处理和数据展示等多个方面。功能测试常用的测试方法有数据完整性测试、数据一致性测试、数据准确性测试、数据及时性测试、数据约束检查、数据存储检查、SQL文件检查、数据处理逻辑验证、Shell脚本测试和调度任务测试等。
  • 性能测试:在大数据应用系统中,数据处理可能会涉及多个节点且需要在较短时间内完成,如果应用系统的性能较差,那么它的性能会随着数据量的增长而下降,甚至在达到一定规模时直接崩溃。因此,性能测试在大数据应用中非常重要。性能测试主要包括基准测试、并发测试、负载测试、压力测试、容量测试、稳定性测试等。
  • 其他非功能性测试:除功能测试、性能测试外,大数据测试还包括一些其他的非功能性测试,例如易用性测试、安全性测试、容错性测试、扩展性测试、部署方式测试、高可用性测试、混沌工程(是指在分布式系统上又经验指导的受控实验,观察系统行为并发现系统弱点的工程)。

4、大数据测试流程

  • 分析业务和需求;
  • 制定测试方案和计划;
  • 设计测试用例和准备测试数据;
  • 完成测试用例执行;
  • 生成测试报告并分析结果。

三、软件测试的测试方法

1、静态测试方法

静态测试方式指软件代码的静态分析测验,此类过程中应用数据较少,主要过程为通过软件的静态性测试(即人工推断或计算机辅助测试)测试程序中运算方式、算法的正确性,进而完成测试过程,此类测试的优点在于能够消耗较短时间、较少资源完成对软件、软件代码的测试,能够较为明显地发现此类代码中出现的错误。静态测试方法适用范围较大,尤其适用于较大型的软件测试。

2、动态测试

计算机动态测试的主要目的为检测软件运行中出现的问题,较静态测试方式相比,其被称为动态的原因即为其测试方式主要依赖程序的运用,主要为检测软件中动态行为是否缺失、软件运行效果是否良好。其最为明显的特征即为进行动态测试时软件为运转状态,只有如此才能于使用过程中发现软件缺陷,进而对此类缺陷进行修复。动态测试过程中可包括两类因素,即被测试软件与测试中所需数据,两类因素决定动态测试正确展开、有效展开。

3、黑盒测试

黑盒测试,顾名思义即为将软件测试环境模拟为不可见的“黑盒”。通过数据输入观察数据输出,检查软件内部功能是否正常。测试展开时,数据输入软件中,等待数据输出。数据输出时若与预计数据一致,则证明该软件通过测试,若数据与预计数据有出入,即便出入较小亦证明软件程序内部出现问题,需尽快解决。

4、白盒测试

白盒测试相对于黑盒测试而言具有一定透明性,原理为根据软件内部应用、源代码等对产品内部工作过程进行调试。测试过程中常将其与软件内部结构协同展开分析,最大优点即为其能够有效解决软件内部应用程序出现的问题,测试过程中常将其与黑盒测试方式结合,当测试软件功能较多时,白盒测试法亦可对此类情况展开有效调试。其中,判定测试作为白盒测试法中最为主要的测试程序结构之一,此类程序结构作为对程序逻辑结构的整体实现,对于程序测试而言具有较为重要的作用。此类测试方式针对程序中各类型的代码进行覆盖式检测,覆盖范围较广,适用于多类型程序。实际检测中,白盒测试法常与黑盒检测法并用,以动态检测方式中测试出的未知错误为例,首先使用黑盒检测法,若程序输入数据与输出数据相同,则证明内部数据未出现问题,应从代码方面进行分析,若出现问题则使用白盒测试法,针对软件内部结构进行分析,直至检测出问题所在,及时加以修改。

延伸阅读1:软件测试的测试原则

对计算机软件进行测试前,首先需遵循软件测试原则,即不完全原则的遵守。不完全原则即为若测试不完全、测试过程中涉及免疫性原则的部分较多,可对软件测试起到一定帮助。因软件测试因此类因素具有一定程度的免疫性,测试人员能够完成的测试内容与其免疫性成正比,若想使软件测试更为流畅、测试效果更为有效,首先需遵循此类原则,将此类原则贯穿整个开发流程,不断进行测试,而并非一次性全程测试。