在当前数字世界中，组织在软件测试生命周期中正在经历越来越多的测试数据消耗。由于测试人员需要维护来自现有来源的数据，并生成大量数据以确保交付质量，因此良好的测试数据管理对他们来说是至关重要的。

什么是测试数据

测试数据是用于测试不同应用程序的任何形式的数据（图片、文字、视频等），这些数据用于检查被测软件是否能够按照预期工作，也用于测试应用程序的极限或通过边界值测试确定其突破点。

简单点来讲，产品开发出来后，就需要借助大量的数据进行测试，以确保程序按预期工作。测试数据实现完整的测试覆盖，一组测试数据必须确保在软件程序的验证过程中，涵盖正向、替代和负向的流程/场景。

在创建手动和自动测试时，测试数据的创建和管理往往是最大的挑战，也是测试中最重要的方面之一。因此，测试人员必须不断探索、学习和应用最有效的数据创建、维护、自动化和综合数据管理方法，用于任何类型的功能和非功能测试。

不同类型的测试数据

测试数据以何种形式出现，这取决于被测试的应用程序。随着应用程序的发展，它所需要的测试数据也随之改变。

测试数据可以是word或者excel，包含用户名、密码和其他数据库字段，这些值可以测试应用程序的正面结果和负面情况。

测试数据可以是图片或者图像，用于验证不同物体或不同的人类面部表情的应用，用于数据分析、用于自动驾驶技术等。

测试数据可以是音频，用于识别不同的语音命令。

考虑这样一个例子，其中只有 1 到 5 的数字对程序运行有效，而其他任何数字都被拒绝

正常测试数据：系统接受且完全在测试范围/限制内的典型或常用数据。

示例：由于只允许输入 1 到 5 之间的数字，因此“3”被视为正常测试数据

极限测试数据：系统接受的期望上限或下限的数据

示例：由于只允许输入 1 到 5 之间的数字，因此“1”和“5”被视为极端测试数据

图片

边界值测试数据：范围两端的数据对。它包含应该接受的期望上限和下限的数据，应该拒绝之前或超出期望限的直接数据

示例：此处“1”和“5”被视为接受的极限测试数据 ，“0”和“6”被视为拒绝的极限测试数据

图片

异常/大量数据：超出要求/接受值且系统应拒绝此类数据的数据

示例：此处“7.5”和“100”被视为极限测试数据

图片

·空白测试数据：这不会在应用程序中提供任何输入，而只是运行该过程以检查是否显示了适当的消息。

·有效或正面测试数据：这是预期输入软件产品以获得所需输出的数据。该程序需要运行而没有任何错误。

·无效或负测试数据：这是由于错误的数据类型而被程序拒绝为无效的数据。这可能是因为它包含不允许的字符或值超出程序可接受的参数。无效的测试数据主要用于查看在给定错误输入时系统是否崩溃。如果出现无效数据，则应用程序需要处理它。通常，用户会被告知所提供的数据已被拒绝。

·边界值测试数据：这是测试可接受数据的边界。边缘数据还是可以接受的，会像普通数据一样处理。它非常适合测试写入软件的硬限制，并且应用程序在处理它时仍然可以正常运行。

创建测试数据

手工创建测试数据

创建测试数据的最常见方式是通过手动输入，通过团队的知识和技能来填充。这种方法会产生的数据类型有：有效的、无效的、空的、标准生产数据和性能的数据集。所面临的挑战是，这是一个缓慢的过程，导致生产效率降低。

从生产环境中导入

这种方法是最准确的方法，因为这种数据来自生产中实时使用的数据。

后端数据导入

使用具有巨大数据库的后端服务器，有助于快速注入数据。

第三方工具

通过第三方工具，在系统中创建数据变得更加容易，由于这些工具对后端应用程序有着充分了解，这将有助于实现与实时非常相似的数据。这些工具的好处是数据的准确性和为用户提供了在历时数据上执行所需测试的范围，缺点是过于昂贵，且有限制。

测试数据和软件测试

测试数据是软件测试的一个非常重要的方面。

如今，测试数据的可信度和可靠性被视为重中之重，绝大多数的软件所有者不接受带有虚假数据或缺乏安全措施的测试应用程序。

随着数据在当前世界上越来越敏感，必须用一套适当的测试数据对软件进行适当的测试，这一点至关重要。如今，准确、相关、高质量的数据对于持续交付、测试覆盖率、自动化和持续测试是必不可少的。

有了高质量的数据，你可以在开发生命周期的早期发现缺陷，以获得更便宜的修复，并减少生产中的错误风险。因此，如果测试和QA由于数据质量差而失败，最终产品也会失败。

同时，如果没有适当的测试数据，测试团队就很难确保实现完全覆盖。测试数据有助于确保实现产品的质量。

有时，由于缺乏测试数据，测试覆盖率没有完全覆盖，我们就会出现灾难性的并发症。一个这样的例子是2008年英国希思罗机场5号航站楼的启用。由于测试不当，行李处理系统在面对一些真实场景时无法应对，导致系统完全关闭。在随后的10天里，约有42,000个行李未能与它们的主人一起旅行，500多个航班被取消。所有这些都是由于工程师未能对可能的真实场景进行测试覆盖。

测试数据管理帮助组织创建质量更好的软件，在部署时能可靠地执行。它可以防止错误的修复和回滚，总体上创造一个更有成本效益的软件部署过程。它也降低了组织的合规性和安全风险。

数据测试的优点和缺点

Pros and cons of data testing

在早期阶段消除缺陷

可以在产品开发周期的早期阶段确定需求、测试案例和缺陷的差距。免于以后的很多阻碍。

更好的覆盖率

良好的测试数据会带来更好的测试覆盖率，更少的缺陷和后期工作的快速开展。通过完善的产品来提高客户满意度。

更顺利的测试周期

维护良好的测试数据可用于功能测试和回归测试，从而更好地确定测试用例的优先级，增加测试套件，并使测试套件最小化，因此带来更顺畅而有效的测试周期。

耗时耗力

另一方面，测试数据的挑战是在创建它时需要的时间。事实上，如果不仔细计划，这将消耗大量的资源，如果做得不对，最终将毫无用处。维护测试数据也是一个挑战，特别是当不是所有的测试人员都对被测系统有足够的了解。

此外，当测试数据源无法访问时，也是一种挑战，这使得测试失败。因此，更好的做法是总是对创建进行相应的规划，并使其易于维护，以节省长期的时间和精力。

测试团队可能没有权限创建测试数据，因此有时这很耗时，是一种不可避免的依赖性。

·相同的数据可能被同一环境中的多个团队使用，导致数据损坏。

·测试数据的审查和再利用很少被实现和利用。

·在某些情况下，可能会在较短的时间内需要更多的数据，如果没有必要的工具来帮助测试团队，这对成功是一个巨大的挑战。

·如果不能尽早发现数据中的缺陷，可能会有影响软件的巨大挑战。

·测试数据管理要求测试团队对备选的数据创建方案有深入的了解，这可能不是每个测试人员都能做到的。

软件测试中测试数据的未来

测试数据将在未来几年内得到长足发展，因为大量应用程序的发展，需要独特的测试数据。数据管理是成功交付产品的关键。随着新兴技术的发展，在测试中使用测试数据将成为任何高绩效的大规模软件服务的必要条件。由于我们现在正朝着更多的自动化和左移的测试方法发展，有效的测试数据管理可以提高测试结果的质量，从而改进产品，提高利润。在未来，会有更多的测试管理工具开发出来并投入使用，让测试人员轻松维护和创建数据，一点测试管理得到优化，生产力、利润将迅速提高，使得更多的资源可以用于产品和服务。