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发表于 2018-6-22 16:27:44 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
提高对业务逻辑和数据逻辑的熟悉程度 提高对业务逻辑和数据逻辑的熟悉程度。其实对任何一个软件进行测
试,都必须要熟悉它的业务,包括业务流程和业务规则。但是报表同一般的业务功能还是有些区别的。例如
对于单据的增、删、改,通过对界面的浏览和探索性的操作,大概都可以弄明白它的业务流程和业务规则,
因为这些内容 比较直观,而且在不同的行业中也差不了太多。但是在报表中, 比较直观,而且在不同的行业
中也差不了太多。但是在报表中, 是很难直观的看到我们所需要了解的内容的。例如报表中的某个数据项,
它的算法或者说数据来源,恐怕是比较难看出来了。 所以对于报表业务的熟悉,主要是两个方面:数据项的
算法和数据来源,也就是说要明白一个数据项同具体的业务有什么关系,单据的增、删、改或者状态的变化
,对报表中各个数据项的计算会产生什么不同的影响。如果不知道到这些,那么就无法验证报表中的数据是否
准确,也无法通过报表去检查业务系统的正确与否 。

    覆盖所有可能的查询统计方式,而不是以自己的使用习惯为准。对于报表的使用者来说——一般是企业的
中层或高层领导,他们对于报表的要求可能会是多方面。如,生产线上的管理人员,他们可能关注的是每个
产品的进度,而企业的管理者,他们更多是每个产品的进度。假如一个报表提供 的是关注整个加工单的进度
。假如一个报表提供了多种查询统计的方法,那么在测试时,只要时间充分,就应该覆盖这些所有可能被用
到的查询统计。

    使用或搭建完全受控的数据环境弄清楚数据的流转过程,即,数据从哪里来?中间经过了哪些处理? 最终
如何进行展现? 首先,应该保证准备足够多的有效的数据。前面也提到了,在实际测试报表时,应当尽可能
的覆到报表所提供的各种查询统计方法,因此至少应盖到报表所提供的各种查询统计方法,因此至少应该保证
每一种查询统计方法都应该有对应的数据,得到的结果都不会是0,否则等于没有覆盖到这个被测的查询统计
算法。当然数据也不是越多越好,能保证全部覆盖,并且刚好够用就可以了,因为数据 的准备和生成也是很
花时间的 的准备和生成也是很花时间的 。

    其次,要保证数据的可控。数据并不是随意生成的。因为如果无法控制数据来源,那么即使知道报表中每
个数据项的算法,也无法最终验证报表的查询统计结果是否正确。

    测试数据准备循序渐进,数据逻辑由简单到复杂,数据量由小到大。不要上来就用很复杂的数据进行测试
。所以如果希望高有效、更高质量的完成报表的测试,那么就要重视并增加对于数据准备工作的关注: 用于
验证报表功能的数据,一定是专门为报表准备的,并且是经过精心设计,   要分析影响数据项算法的的各种因
素,以及每个因素可能出现的不同变化,这样才有可能覆盖各种查询统计方法;同时,才能保证无论使用哪
个数据项的算法进行计算,其结果都是可以预知的——因为数据来源已经被我们控制了 。 对于算法比较复杂
,又提供了多种查询统计方式的报表,如果想完整的测试,就需要准备大量的数据。而如果想高效、高质量的
完成这项功能,就一定要理解数据准备工作的重要性

    经过精心设计的数据还有一个好处,就是当在进行业务功能的测试时,不再需要使用一些随意的数据,而
是可以通过业务测试的过程,把报表测试所需要的数据输入到系统中。并根据报表对单据类型和状态的需要,
进行相应的操作。 如果留心,你也会发现报表测试同其他业务功能测试的有个区别。业务功能(例如单据的
新增、审核等)的测试用例设计,通常需要考虑的是对各种正常的、异常的业务流程和业务规则的组合的遍
历或覆盖;而对于报表 业务流程和业务规则的组合的遍历或覆盖,虽然没有太复杂的业务流程和规则,但是
算法更 加复杂,同时报表功能本身就是一种对数据的加工处理,因此会更偏重于对于各种数据来源和算法的
遍历或覆盖,也就是要准备各种正常的、异常的数据,来验证报表是否取到的该取的数据、没有取不该取的数
据,并且最后计算出了正确的结果 。

    特征性数据的准备,如果由多人同时对一个系统进行测试,虽然大家各自使用的数据都是经过精心设计的,
但是在实际进行报表测试时,还是很难保证其他人的数据不会对自己的测试结 试时,还是很难保证其他人的
数据不会对自己的测试结果产生影响,最明显的一个问题就是原来自己对结果是可以预知的,但是现在掺杂
了别人的数据,就需要花时间去区分这种 “ 假 ”的错误和真的错误。有一个经验是可以借鉴的,就是在初期,
团队内对数据的准备达成一致,使数据中的某一项具有特征性,例如 的准备达成一致,使数据中的某一项具
有特征性,例如 分别使用不同的工单号。最后测试报表时,通过限定选 分别使用不同的工单号。最后测试报
表时,通过限定选取的数据来源,来保证相互之间尽可能的没有影响

    做好数据环境的备份和维护,维护你的数据文档。如果想减少回归测试的工作量,那么应该考虑在一些关键
的 “ 点 ” 上备份测试数据。例如所有工单的工序已经完成,但还没有进行 上备份测试数据。例如所有工单的
工序已经完成,但还没有进行 QA时,那么可以备份一下,下次再测的时候可以直接在数据库中恢复这部分原
始数据 。

    在业务功能测试通过之后才开始,这一点相信应该不难理解,如果业务功能本身存在缺陷,导致的数据不
准,那么最后进行报表测试也就没有什么意义了。所以,应该在保证各项同报表有关的业务的功能测试通过
之后,才开始考虑对报表进行测试。

    寻求开发人员的协助。 在报表测试中很常见的一个问题,是需求文档中可能没有定义报表的各个数据项的
算法,这时候你需要找开发人员帮忙,向他们了解准确的算法和相应的公式 。

    多个报表相互对照。 这是一项 “高级 ”的报表测试技能,需要对整个系统中的各种业务的熟悉程度达到一
种炉火纯青的地步。除了可以准确的说出各个业务的处理过程对每张报表的影响之外,还能够进行横向的联
系,知道不同表的影响之外,知道不同报表之间存在的关系,是否存在一些关联呢?是否会存在一些可以相
互验证的地方呢?同一张报表不同的统计时间段之间的数据是否也有一定的逻辑关系?

    着重对那些算法复杂、与业务功能关联较多的报表的测试 。这就像业务功能的测试一样,越是特殊的数据
。越是复杂的业务,越有可能出错。

    留意四舍五入对报表数据的影响。 9这也是一个常见的问题。在一般管理系统中,都会存在这种情况,无
论小数点后保留几位,总是难以避免明细和汇总之间的差别。

    留意业务单据中存在多个日期字段时对报表数据。那么在测试时,一定要留意,开发人员是否按照要求选
择了正确的日期,包括日期选取的一致性。

    留意不同状态的单据对报表数据的影响。

    留意那些被当做默认规则的因素。 有些规则——例如单据类型或者单据状态是作为默认规则写死在SQL
语句或者数据库的存储过程里面,这些规则不会体现在界面,也不会由用户选择决定。但是这些规则恰恰
是最容易被忽略的部分。所以,一定要同开发人员反复确认, 保证自己已经了解了同报表各数据项计算有
关的各个因素

    保证测试人员可以通过UI 找到自己所需的所有找到自己所需的所有原始数据 。在进行系统测试时,无论
是报表,还是一般的业务功能测试,都不要去直接通过SQL语句查询数据库中的内容,而是通过UI来输入,
再通过UI 体现处理的结果进行验证,因为这是系统测试,将来用户是决不会去直接查数据库的。

    检查大数据量对报表的影响。报表测试也会涉及到性能测试,主要是在大数据量查询统计的测试。大数
据量一是说原始数据多,二是被操作、计算的数据多,三是某个数据项被是经过多次计算得出的。特别是对
于一些算法比较复杂的报表,10万条数据和100万条数据的响应时间将表现出巨大的差别。


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