测试语句的标准化和模型化

mingmou_1999

　　我们在测试过程中可能会发现，很多程序操作拥有类似的功能或结构，其对应得SQL测试语句也是类似的。因此，如果能够将测试各种程序功能所对应的SQL测试语句总结出来作为范例，就可以将测试人员的劳动成果固化下来，实现语句复用，提高测试效率。而且这种范例有助于选择最优化的测试语句，淘汰或改进有缺陷的测试语句，提高测试语句的准确性。那么，如何针对我们的测试对象总结测试语句呢？我想大致的步骤有以下几点：

1、总结程序中的主要功能
　　对于某一项目而言，其主体的设计思路、功能算法，往往都有很高的相似性。我们可以对其主要功能进行分析，找出其中近似的功能，并加以归类。
2、对归类的功能进行算法分析，设计出相应得SQL测试语句模型。
　　在这里应当注意的是，测试语句和程序语句之间的不同：程序语句的目的是用来实现程序功能；而测试语句的目的则是验证程序语句的正确性。
3、建立良好的模型更新机制，随时改进模型。
　　建立SOL语句模型的目的是为了，在工作中更方便、快捷、正确的设计测试用例。但由于模型设计不可能是完美的，这就需要不断的对其进行更新、完善，以保证SOL语句模型能够紧扣实际工作。

　　比如说，程序针对数据库操作的主要功能就是：读取、插入、修改、删除等几种。我们就可以根据以上几种操作，做出相应的测试语句模型。
　　以删除功能为例，通过两个语句就可以判断应该删除的语句是否已经被删除：
测试语句A:
SELECT COUNT(  ) FROM  [目标数据库]
WHERE  [删除条件]
测试语句 B:
SELECT COUNT(  ) FROM  [目标数据库]
WHERE  [删除条件]

　　我们在程序的删除功能执行之前，先执行测试语句A，得到了符合删除条件的记录条数。然后程序执行删除操作，删除对应记录。接着执行测试语句B，得到删除操作执行之后数据库中符合删除条件的记录数。如果删除功能正确，则B的结果应该等于0。而用A结果减去B结果，则可以得出删除记录的条数。
　　但是仅仅凭以上两个语句还不能完全测试[删除]功能的正确性，因为以上两个语句仅仅证明程序删除了对应记录， 即：“程序做了它该做的工作”；但是并没有证明程序没有删除不该删除的记录，即：“程序没有做它不该做的事情”。要想证明这一点，我们就需要再添两条语句：
测试语句C:
SELECT COUNT(  ) FROM  [目标数据库]
测试语句 D:
SELECT COUNT(  ) FROM  [目标数据库]

　　在程序的删除功能执行之前，执行测试语句C，就可以得到删除操作之前目标数据库的所有记录条数。在程序执行删除操作之后，执行测试语句D, 就可以得到删除操作之后目标数据库的所有记录条数。

　　执行以上4条语句的结果，应该满足下面的条件表达式：
(A-B==C–D) &&(A>=B)&&(C>=D)&&(B==0)　　　　(A、B、C、D代表语句A、语句B、语句C、语句D的执行结果)

　　通过以上的例子，我们总结出了测试Delete操作的SQL测试语句模型。它不但实现了语句的复用和标准化，更重要的是这个模型为我们提供了一个测试 判定标准：可以最终被转化为一个确定的逻辑值（T/F）得条件表达式。