CN111382083A - 测试数据的生成方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种测试数据的生成方法及装置，其中，该方法包括：根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；根据目标数据表，从数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表，其中，数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，生成测试数据。本发明可以基于目标数据表，在数据表关系库获得与目标数据表相关的多个数据表，进而生成测试数据，减少了测试人员的工作量，提高了测试数据的生成效率和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种测试数据的生成方法及装置。
背景技术
在测试数据生成过程中，针对某一场景某一功能的测试、性能测试或自动化测试，往往需要生成一系列数据表。在单个数据表生成后，其余关联的数据表的生成需要测试人员逐一查看代码，或者需要测试人员对测试数据非常熟悉，了解其余关联的数据表包括哪些内容，然后一个个去添加数据表，最后逐一配置生成测试数据。这种方法一方面操作过程繁琐，效率较低，另一方面对测试人员要求比较高，有可能造成数据表的遗漏，从而导致自动化或手工测试运行失败。
针对上述问题，目前尚未提出有效解决方案。
发明内容
本发明实施例提供一种测试数据的生成方法，用以提高测试数据的生成效率和准确性，该方法包括：
根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；
根据目标数据表，从数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表，其中，数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；
根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，生成测试数据。
本发明实施例提供一种测试数据的生成装置，用以提高测试数据的生成效率和准确性，该装置包括：
目标数据表确定模块，用于根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；
相关数据表确定模块，用于根据目标数据表，从数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表，其中，数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；
测试数据生成模块，用于根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，生成测试数据。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述测试数据的生成方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述测试数据的生成方法的计算机程序。
本发明实施例通过：根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；根据目标数据表，从数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表，其中，数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，生成测试数据。与现有技术在生成测试数据的过程中需要测试人员逐一查看代码和添加数据表的方法相比，本发明可以基于目标数据表，在数据表关系库获得与目标数据表相关的多个数据表，进而生成测试数据，减少了测试人员的工作量，提高了测试数据的生成效率，避免了数据表的遗漏，提高了测试数据的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中测试数据的生成方法流程的示意图；
图2为本发明实施例中建立数据表关系库流程的示意图；
图3为本发明实施例中建立关系型数据库和图形数据库的示意图；
图4为本发明实施例中数据表关系图的示意图；
图5为本发明实施例中测试数据的生成装置结构的示意图；
图6为本发明实施例中数据表关系库生成模块结构的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在介绍本发明之前，首先介绍本发明的原理和精神。
在对某种应用系统进行性能测试时，需要生成测试数据，在生成测试数据的过程中，需要使用多个数据表，现有技术在生成测试数据的过程中需要测试人员逐一查看代码添加数据表，或者需要测试人员对测试数据非常熟悉，了解所有的数据表中内容，然后逐一添加数据表，这种方法使得测试数据生成效率和准确性较低。发明人发现了上述技术问题，提出了一种测试数据的生成方法，该方法可以基于目标数据表，在数据表关系库获得与目标数据表相关的多个数据表，进而生成测试数据，减少了测试人员的工作量，提高了测试数据的生成效率。
下面对本发明实施例提供的测试数据的生成方法进行详细介绍。
图1为本发明实施例中测试数据的生成方法流程的示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤101：根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；
步骤102：根据目标数据表，从数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表，其中，数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；
步骤103：根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，生成测试数据。
如图1所示，本发明实施例通过：根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；根据目标数据表，从数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表，其中，数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，生成测试数据。与现有技术在生成测试数据的过程中需要测试人员逐一查看代码和添加数据表的方法相比，本发明可以基于目标数据表，在数据表关系库获得与目标数据表相关的多个数据表，进而生成测试数据，减少了测试人员的工作量，提高了测试数据的生成效率，避免了数据表的遗漏，提高了测试数据的准确性。
具体实施时，在对某种应用系统进行性能测试时，需要生成测试数据，其中，性能测试是指通过自动化测试工具模拟正常、峰值以及异常的负载情况，对应用系统的各项性能指标进行测试。在生成测试数据的过程中，需要生成一系列数据表，针对不同的测试场景，有不同的数据表，步骤101中，测试人员可以根据测试场景，得到生成测试数据所需的一个或两个较关键的数据表，即目标数据表。
图2为本发明实施例中建立数据表关系库流程的示意图，如图2所示，在一个实施例中，在步骤102数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表之前，该方法还可以包括：
按照如下步骤建立数据表关系库：
步骤201：对于多个数据表，确定各个数据表之间的关联关系；
步骤202：将数据表作为节点，将数据表之间的关联关系作为节点之间的连线，生成数据表关系图；
步骤203：根据各个数据表之间的关联关系，以及数据表关系图，生成数据表关系库。
具体实施时，步骤201中，对于测试数据的多个数据表，可以通过各个数据表之间的关联关系，建立关系型数据库，关系型数据库可以以行和列的形式存储数据，多行和多列的数据可以构成一个数据表，也可以被称为表，多个数据表可以构成表的数据库，也即，关系型数据库可以是由二维数据表，以及各个数据表之间的关联关系建立的一个数据表关系库，关系型数据库可以包括Oracle，SQLServer，DB2，Mysql的数据库，关系型数据库还可以包括其他类型的数据库，本发明不以此为限定。
为了使得数据表关系库更加符合用户需求，在一个实施例中，上述步骤201还可以包括：
对于多个数据表，根据用户输入的配置参数，确定各个数据表之间的关联关系。
在一个实施例中，用户输入的配置参数可以包括：数据表参数、各个数据表之间映射方式。
具体实施时，图3为本发明实施例中建立关系型数据库和图形数据库的流程的示意图，如图3所示，用户可以定义IP，端口，账号密码，表空间等数据表参数，也可以定义各个数据表之间映射方式，包括一对一，多对一等，根据用户定义的参数，确定各个数据表之间的关联关系，建立关系型数据库。用户还可以通过字段匹配、主键外键索引匹配、主键匹配表所有字段、字段描述相同或相似匹配、字段数据相同匹配、混合匹配等方式选择需要的数据表和删除冗余的关联关系，还可以设置需要额外分析的数据表或需要跳过的数据表，用户还可以根据实际需求对关系型数据库进行其他操作，本发明不以此为限定。
具体实施时，步骤202中，图4为本发明实施例中数据表关系图的示意图，如图4所示，图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，可以应用图形理论存储实体之间的关系信息，例如社会网络中人与人之间的关联关系。在一个图形数据库中，最主要的组成由两种，节点集和节点之间的连线。可以根据步骤201中建立的关系型数据库中的多个数据表，以及各个数据表之间的关联关系，将多个数据表作为节点集，将数据表之间的关联关系作为节点之间的连线，生成数据表关系图，从而构建图形数据库，如图3所示，也可以在关系型数据库中建立相关的中间表，根据中间表，通过图形数据库应用程序调用接口(api)在图形数据库中建立节点和连线。
在生成图形数据库后，还可以对图形数据库中的节点与连线进行可视化展示，便于用户进行数据维护。如图3所示，用户可对节点和连线等进行新增、删除或修改，还可以定义关联关系的属性，如强依赖，弱依赖等，用户还可以根据实际需求对图形数据库进行其他操作，本发明不以此为限定。用户的维护操作可以通过相应的Cypher语句保存下来，Cypher是一种声明式图查询语言，可以高效查询和更新图形数据库，用户的维护操作可直接传输到同一应用系统的其他应用数据库中，而不需要针对同一应用系统的不同应用数据库进行反复维护。
步骤203中，可以根据步骤201中建立的关系型数据库，以及步骤201中建立的图形数据库，共同生成数据表关系库。
在一个实施例中，步骤102中：根据目标数据表，从数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表，还可以包括：
根据目标数据表，从数据表关系库中查找目标数据表、与目标数据表相关的数据表对应的目标数据表关系图。
具体实施时，步骤102中，可以根据目标数据表，从关系型数据库中查找与目标数据表有关联关系的其他数据表，为了进行可视化展示，便于用户进行后续操作，也可以根据目标数据表，从图形数据库中查找目标数据表、与目标数据表有关联关系的其他数据表对应的目标数据表关系图。
在一个实施例中，步骤102中，还包括：
对目标数据表关系图中的节点和/或连线执行如下一种或多种操作：添加、删除、修改。
具体实施时，由于直接从关系型数据库或图形数据库中查找的多个数据表可能无法完全满足用户需求，用户还可以根据实际需求，对目标数据表关系图中的节点和/或连线执行如下一种或多种操作：添加、删除、修改。
在一个实施例中，步骤103中：根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，生成测试数据，还包括：
根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表对应的目标数据表关系图，生成测试数据。
具体实施时，步骤103中，可以根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，或者根据目标数据表关系图，基于测试数据的配置参数，生成测试数据，用于性能测试。还可以对生成的测试数据进行存储，用于后续的重复使用。还可以提供测试数据的通用api，以便与其他脚本或其他测试场景进行集成，直接通过api调用测试数据。
下面举一个具体的例子，以便于理解本发明如何实施：
首先建立数据表关系库：
第一步：对于多个数据表，根据用户定义的数据表参数、各个数据表之间映射方式，确定多个数据表之间的关联关系，建立关系型数据库；用户通过多种匹配方式选择需要的数据表和删除冗余的关联关系，设置需要额外分析的数据表或需要跳过的数据表；
第二步：在关系型数据库中建立相关的中间表，根据中间表，通过图形数据库的api在图形数据库中建立节点和连线，将多个数据表作为节点集，将数据表之间的关联关系作为节点之间的连线；
第三步：在生成图形数据库后，对图形数据库中进行可视化展示，用户对节点和连线等进行新增、删除或修改，并定义关联关系的属性，如强依赖，弱依赖等；
第四步：根据关系型数据库和图形数据库，建立数据表关系库。
接着生成测试数据：
第五步：根据测试场景，得到生成测试数据所需的一个或两个目标数据表；
第六步：根据目标数据表，从图形数据库中查找目标数据表、与目标数据表有关联关系的其他数据表对应的目标数据表关系图；
第七步：用户根据实际需求，对目标数据表关系图中的节点和/或连线执行如下一种或多种操作：添加、删除、修改。
第八步：根据用户调整后的目标数据表关系图，基于测试数据的配置参数，生成测试数据，用于后续的性能测试。
上述具体应用的实施仅为举例，其余实施方式不再一一赘述。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种测试数据的生成装置，如下面的实施例。由于装置解决问题的原理与方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
本发明实施例提供一种测试数据的生成装置，用以提高测试数据的生成效率和准确性，图5为本发明实施例中测试数据的生成装置结构的示意图，如图5所示，该装置包括：
目标数据表确定模块01，用于根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；
相关数据表确定模块02，用于根据目标数据表，从数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表，其中，数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；
测试数据生成模块03，用于根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，生成测试数据。
在一个实施例中，该装置还包括：数据表关系库生成模块04，图6为本发明实施例中数据表关系库生成模块结构的示意图，如图6所示，数据表关系库生成模块04包括：
关联关系确定单元041，用于对于多个数据表，确定各个数据表之间的关联关系；
数据表关系图确定单元042，用于将数据表作为节点，将数据表之间的关联关系作为节点之间的连线，生成数据表关系图；
数据表关系库生成单元043，用于根据各个数据表之间的关联关系，以及数据表关系图，生成数据表关系库。
在一个实施例中，关联关系确定单元041还用于：
对于多个数据表，根据用户输入的配置参数，确定各个数据表之间的关联关系。
在一个实施例中，上述配置参数包括：数据表参数、各个数据表之间的映射方式。
在一个实施例中，相关数据表确定模块02还用于：
根据目标数据表，从数据表关系库中查找目标数据表、与目标数据表相关的数据表对应的目标数据表关系图；
在一个实施例中，测试数据生成模块03还用于：
根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表对应的目标数据表关系图，生成测试数据。
在一个实施例中，该装置包括：调整模块05，用于：
对目标数据表关系图中的节点和/或连线执行如下一种或多种操作：添加、删除、修改。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述测试数据的生成方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述测试数据的生成方法的计算机程序。
综上所述，本发明实施例通过：根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；根据目标数据表，从数据表关系库中查找与目标数据表相关的数据表，其中，数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；根据目标数据表、与目标数据表相关的数据表，生成测试数据。与现有技术在生成测试数据的过程中需要测试人员逐一查看代码和添加数据表的方法相比，本发明可以基于目标数据表，在数据表关系库获得与目标数据表相关的多个数据表，进而生成测试数据，减少了测试人员的工作量，提高了测试数据的生成效率，避免了数据表的遗漏，提高了测试数据的准确性。
此外，本发明通过根据目标数据表，从数据表关系库中查找目标数据表、与目标数据表相关的数据表对应的目标数据表关系图，可以便于用户对数据表进行可视化查看、维护和修改，能够使最终生产的测试数据更趋于合理有效，符合用户需求。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种测试数据的生成方法，其特征在于，包括：
根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；
根据所述目标数据表，从数据表关系库中查找与所述目标数据表相关的数据表，其中，所述数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；
根据所述目标数据表、与所述目标数据表相关的数据表，生成测试数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在从数据表关系库中查找与所述目标数据表相关的数据表之前，所述方法还包括：
按照如下步骤建立所述数据表关系库：
对于多个数据表，确定各个数据表之间的关联关系；
将数据表作为节点，将数据表之间的关联关系作为节点之间的连线，生成数据表关系图；
根据各个数据表之间的关联关系，以及所述数据表关系图，生成数据表关系库。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标数据表，从数据表关系库中查找与所述目标数据表相关的数据表，还包括：
根据所述目标数据表，从数据表关系库中查找所述目标数据表、与所述目标数据表相关的数据表对应的目标数据表关系图；
根据所述目标数据表、与所述目标数据表相关的数据表，生成测试数据，还包括：
根据所述目标数据表、与所述目标数据表相关的数据表对应的目标数据表关系图，生成测试数据。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述目标数据表关系图中的节点和/或连线执行如下一种或多种操作：添加、删除、修改。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对于多个数据表，确定各个数据表之间的关联关系，包括：
对于多个数据表，根据用户输入的配置参数，确定各个数据表之间的关联关系。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述配置参数包括：数据表参数、各个数据表之间的映射方式。
7.一种测试数据的生成装置，其特征在于，包括：
目标数据表确定模块，用于根据测试场景，确定测试数据的目标数据表；
相关数据表确定模块，用于根据所述目标数据表，从数据表关系库中查找与所述目标数据表相关的数据表，其中，所述数据表关系库是根据多个数据表之间的关联关系建立的；
测试数据生成模块，用于根据所述目标数据表、与所述目标数据表相关的数据表，生成测试数据。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：数据表关系库生成模块，用于：
关联关系确定单元，用于对于多个数据表，确定各个数据表之间的关联关系；
数据表关系图确定单元，用于将数据表作为节点，将数据表之间的关联关系作为节点之间的连线，生成数据表关系图；
数据表关系库生成单元，用于根据各个数据表之间的关联关系，以及所述数据表关系图，生成数据表关系库。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至6任一所述方法的计算机程序。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111966597A (zh) * | 2020-08-18 | 2020-11-20 | 中国银行股份有限公司 | 测试数据生成方法及装置 |
| CN112328499A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-02-05 | 杭州安恒信息技术股份有限公司 | 一种测试数据生成方法、装置、设备及介质 |
| CN112561692A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-26 | 平安银行股份有限公司 | 数据构造方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
| CN113448865A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-09-28 | 中国银行股份有限公司 | 基于形式模型的关系型测试数据生成方法及装置 |
| CN115437966A (zh) * | 2022-11-03 | 2022-12-06 | 平安银行股份有限公司 | 测试数据生成方法、终端设备及计算机可读存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012130489A1 (en) * | 2011-04-01 | 2012-10-04 | Siemens Aktiengesellschaft | Method, system, and computer program product for maintaining data consistency between two databases |
| CN109901987A (zh) * | 2017-12-11 | 2019-06-18 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种生成测试数据的方法和装置 |
| CN110362562A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-22 | 中国工商银行股份有限公司 | 大数据抽取样本数据的方法及系统 |
-
2020
- 2020-04-30 CN CN202010362303.3A patent/CN111382083B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012130489A1 (en) * | 2011-04-01 | 2012-10-04 | Siemens Aktiengesellschaft | Method, system, and computer program product for maintaining data consistency between two databases |
| CN109901987A (zh) * | 2017-12-11 | 2019-06-18 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种生成测试数据的方法和装置 |
| CN110362562A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-22 | 中国工商银行股份有限公司 | 大数据抽取样本数据的方法及系统 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111966597A (zh) * | 2020-08-18 | 2020-11-20 | 中国银行股份有限公司 | 测试数据生成方法及装置 |
| CN111966597B (zh) * | 2020-08-18 | 2024-04-16 | 中国银行股份有限公司 | 测试数据生成方法及装置 |
| CN112328499A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-02-05 | 杭州安恒信息技术股份有限公司 | 一种测试数据生成方法、装置、设备及介质 |
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