CN111444188B - 存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111444188B CN111444188B CN202010299183.7A CN202010299183A CN111444188B CN 111444188 B CN111444188 B CN 111444188B CN 202010299183 A CN202010299183 A CN 202010299183A CN 111444188 B CN111444188 B CN 111444188B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- service
- data
- test data
- stock
- test
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 187
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 title abstract description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 21
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 19
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 14
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 13
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/2282—Tablespace storage structures; Management thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
- G06F11/3672—Test management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
- G06F11/3696—Methods or tools to render software testable
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/283—Multi-dimensional databases or data warehouses, e.g. MOLAP or ROLAP
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备,方法包括:解析待测页面的业务字段,并与后台业务测试数据仓库中的存量业务测试数据的字段进行匹配,生成推荐数据;将推荐数据返回前台;以及判断推荐数据是否准确,若推荐数据不准确,则用户基于业务交易查询使用存量业务测试数据,若推荐数据准确,则用户执行手工测试。借此,本发明的存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备可以降低测试工作量,且提高测试效率。
Description
技术领域
本发明是关于计算机技术领域,特别是关于一种存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
针对不同的测试场景、测试案例需要制定不同的存量测试数据获取方案。测试时,需要测试人员通过手工执行业务交易查询相关存量测试数据,一般情况需要登录多个系统、执行多个查询交易才可以查询到符合要求的数据。业务人员或需寻求若干开发人员通过手工查询数据库进行存量数据准备,一般情况可能需找多系统的多个开发人员配合。
针对每次的测试场景和测试案例,测试人员需要耗时耗力单独设计存量测试数据获取方法,且无法保证方案的可行性,测试场景和测试案例不同时旧的数据获取方案无法复用,需重新设计。
存量测试数据通过业务交易查询由手工准备,比较耗费人力操作成本,且对案例的理解深度、对关联业务的了解广度和对数据的了解程度都有较高的要求,通常情况业务测试人员无法一次性准确确定测试数据,于是还需要反复尝试查询,效率低下。
通过数据库查找准备测试数据,会涉及到跨多系统、多数据库、多表查询的问题,测试人员需要全面了解系统库表结构且测试人员一般也无数据库查询权限,这是一个既耗时又困难重重的过程。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备,其可以降低测试工作量,且提高测试效率。
为实现上述目的,第一方面,本发明实施例提供了一种存量测试数据的准备方法,包括:解析待测页面的业务字段,并与后台业务测试数据仓库中的存量业务测试数据的字段进行匹配,生成推荐数据;将推荐数据返回前台;以及判断推荐数据是否准确,若推荐数据不准确,则用户基于业务交易查询使用存量业务测试数据,若推荐数据准确,则用户执行手工测试。
在本发明的一实施方式中,获取所述后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段包括:划定存量业务数据提取范围,按业务大类分类分析相关业务包含的业务数据,确定提取所述业务数据的范围,并按层级梳理相关业务数据的业务路由规则;以及建立业务路由,基于分级链路向量路由算法生成所述存量业务测试数据,并配置数据侧和业务侧的分级路由映射表,及同级的链路向量的组合和分解规则,从而获取业务数据字段与系统后台数据库表中字段的路由关系。
在本发明的一实施方式中,获取所述后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段还包括:获取存量业务测试数据,通过预设方式根据所述业务路由中配置的路由信息向各业务系统的数据库一次性全量提取所述存量业务测试数据;以及存储提取的所述存量业务测试数据,创建基于系统和业务分层分类存储的业务测试数据仓库,所述业务测试数据仓库根据不同的业务大类划分为不同的数据资源池,并根据所述业务路由将提取的所述存量业务测试数据按不同的业务大类存入不同的所述数据资源池中。
在本发明的一实施方式中,获取所述存量业务测试数据还包括:先获取基础数据,并根据所述基础数据获取关联的其他业务数据;以及全量提取所述存量业务测试数据之后,每次提取时按当日提取增量数据。
在本发明的一实施方式中,业务大类的所述数据资源池包括不同的业务细类的测试数据集。
本发明实施例另提供了一种存量测试数据的准备方法,包括:解析待测页面的业务字段,并与后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段进行初步匹配;将页面输入的所述业务字段和所述业务测试数据字段映射返回前台,从而生成脚本推荐数据;用户基于返回的所述脚本推荐数据,针对所述页面的某一输入能够对相关映射进行调整;自动化脚本基于确定的页面的所述业务字段和所述脚本推荐数据执行自动化测试。
第二方面,本发明实施例还提供了一种存量测试数据的准备装置,包括:解析模块、返回模块以及判断模块。解析模块用以解析待测页面的业务字段,并与后台业务测试数据仓库中的存量业务测试数据的字段进行匹配,生成推荐数据;返回模块用以将所述推荐数据返回前台;以及判断模块用以判断推荐数据是否准确,若推荐数据不准确,则用户基于业务交易查询使用存量业务测试数据,若推荐数据准确,则用户执行手工测试。
在本发明的一实施方式中,获取所述后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段包括:划定存量业务数据提取范围,按业务大类分类分析相关业务包含的业务数据,确定提取所述业务数据的范围,并按层级梳理相关业务数据的业务路由规则;建立业务路由,基于分级链路向量路由算法生成所述存量业务测试数据,并配置数据侧和业务侧的分级路由映射表,及同级的链路向量的组合和分解规则,从而获取业务数据字段与系统后台数据库表中字段的路由关系;获取存量业务测试数据,通过预设方式根据所述业务路由中配置的路由信息向各业务系统的数据库一次性全量提取所述存量业务测试数据;以及存储提取的所述存量业务测试数据,创建基于系统和业务分层分类存储的业务测试数据仓库,所述业务测试数据仓库根据不同的业务大类划分为不同的数据资源池,并根据所述业务路由将提取的所述存量业务测试数据按不同的业务大类存入不同的所述数据资源池中。
第三方面,本发明实施例还提供了一种存储介质,存储介质存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行上述的存量测试数据的准备方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及,
与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,指令被所述至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行上述的存量测试数据的准备方法。
与现有技术相比,根据本发明的存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备具有如下有益效果:
1、业务测试人员无需再根据不同的测试场景设计不同的存量测试数据准备方案,直接按照需求使用系统推荐或通过简单业务条件查询获取测试数据即可;
2、存量测试数据采取批量获取,按需使用的策略,使用人员使用时无需借助系统查询业务交易或者技术人员帮助单独提取,直接按照业务场景使用对应的存量测试数据即可;
3、使用人员可直接使用系统解析页面推荐的数据或通过测试数据的业务大类、业务属性等字段即可查找到相应的测试数据,无需关心测试数据具体来源、关联关系、归属系统、数据库表结构等;
4、系统采用基于分级链路向量路由算法的业务路由,方便快捷从各业务系统数据库批量提取存量业务测试数据,按照业务逻辑存入本地业务存量测试数据仓库。
附图说明
图1是根据本发明一实施方式的存量测试数据的准备方法的流程图;
图2是根据本发明一实施方式的用于执行存量测试数据的准备方法的电子设备的结构示意图;
图3是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的具体实施方式进行详细描述,但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
除非另有其它明确表示,否则在整个说明书和权利要求书中,术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分,而并未排除其它元件或其它组成部分。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
第一方面,本发明实施例提供了一种存量测试数据的准备方法,如图1所示,包括:步骤1至步骤3;
步骤1,解析待测页面的业务字段,并与后台业务测试数据仓库中的存量业务测试数据的字段进行匹配,生成推荐数据;
步骤2,将推荐数据返回前台;
步骤3,判断推荐数据是否准确,若推荐数据不准确,则用户基于业务交易查询使用存量业务测试数据,若推荐数据准确,则用户执行手工测试。
在本发明的一实施方式中,获取所述后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段包括:划定存量业务数据提取范围,按业务大类分类分析相关业务包含的业务数据,确定提取所述业务数据的范围,并按层级梳理相关业务数据的业务路由规则;以及建立业务路由,基于分级链路向量路由算法生成所述存量业务测试数据,并配置数据侧和业务侧的分级路由映射表,及同级的链路向量的组合和分解规则,从而获取业务数据字段与系统后台数据库表中字段的路由关系。
在本发明的一实施方式中,获取所述后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段还包括:获取存量业务测试数据,通过预设方式根据所述业务路由中配置的路由信息向各业务系统的数据库一次性全量提取所述存量业务测试数据;以及存储提取的所述存量业务测试数据,创建基于系统和业务分层分类存储的业务测试数据仓库,所述业务测试数据仓库根据不同的业务大类划分为不同的数据资源池,并根据所述业务路由将提取的所述存量业务测试数据按不同的业务大类存入不同的所述数据资源池中。
在本发明的一实施方式中,获取所述存量业务测试数据还包括:先获取基础数据,并根据所述基础数据获取关联的其他业务数据;以及全量提取所述存量业务测试数据之后,每次提取时按当日提取增量数据。
在本发明的一实施方式中,业务大类的所述数据资源池包括不同的业务细类的测试数据集。
本发明实施例另提供了一种存量测试数据的准备方法,包括:解析待测页面的业务字段,并与后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段进行初步匹配;将页面输入的所述业务字段和所述业务测试数据字段映射返回前台,从而生成脚本推荐数据;用户基于返回的所述脚本推荐数据,针对所述页面的某一输入能够对相关映射进行调整;自动化脚本基于确定的页面的所述业务字段和所述脚本推荐数据执行自动化测试。
第二方面,本发明实施例还提供了一种存量测试数据的准备装置,包括:解析模块、返回模块以及判断模块。解析模块用以解析待测页面的业务字段,并与后台业务测试数据仓库中的存量业务测试数据的字段进行匹配,生成推荐数据;返回模块用以将所述推荐数据返回前台;以及判断模块用以判断推荐数据是否准确,若推荐数据不准确,则用户基于业务交易查询使用存量业务测试数据,若推荐数据准确,则用户执行手工测试。
在本发明的一实施方式中,获取所述后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段包括:划定存量业务数据提取范围,按业务大类分类分析相关业务包含的业务数据,确定提取所述业务数据的范围,并按层级梳理相关业务数据的业务路由规则;建立业务路由,基于分级链路向量路由算法生成所述存量业务测试数据,并配置数据侧和业务侧的分级路由映射表,及同级的链路向量的组合和分解规则,从而获取业务数据字段与系统后台数据库表中字段的路由关系;获取存量业务测试数据,通过预设方式根据所述业务路由中配置的路由信息向各业务系统的数据库一次性全量提取所述存量业务测试数据;以及存储提取的所述存量业务测试数据,创建基于系统和业务分层分类存储的业务测试数据仓库,所述业务测试数据仓库根据不同的业务大类划分为不同的数据资源池,并根据所述业务路由将提取的所述存量业务测试数据按不同的业务大类存入不同的所述数据资源池中。
第三方面,本发明实施例还提供了一种存储介质,存储介质存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行上述的存量测试数据的准备方法。
其中,所述存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备,包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、BD、HVD等)、以及半导体存储器(例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NAND FLASH)、固态硬盘(SSD))等。
第四方面,图2示出了本发明的另一个实施例的一种电子设备的结构框图。所述电子设备1100可以是具备计算能力的主机服务器、个人计算机PC、或者可携带的便携式计算机或终端等。本发明具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。
该电子设备1100包括至少一个处理器(processor)1110、通信接口(Communications Interface)1120、存储器(memory array)1130和总线1140。其中,处理器1110、通信接口1120、以及存储器1130通过总线1140完成相互间的通信。
通信接口1120用于与网元通信,其中网元包括例如虚拟机管理中心、共享存储等。
处理器1110用于执行程序。处理器1110可能是一个中央处理器CPU,或者是专用集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器1130用于可执行的指令。存储器1130可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。存储器1130也可以是存储器阵列。存储器1130还可能被分块,并且所述块可按一定的规则组合成虚拟卷。存储器1130存储的指令可被处理器1110执行,以使处理器1110能够执行上述任意方法实施例中的软件需求文档的生成方法。
在实际应用中,本发明的存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备,基于业务路由,采用分级链路向量路由算法和提取使用分离策略,主要方便业务人员基于业务交易角度快捷获取业务测试数据,详细方案按照使用、提取和装置三部分进行描述:
一、使用部分
1、手工测试使用:用户在测试某个页面时,浏览器解析页面业务关键字,与后台业务测试数据仓库中的业务数据匹配,将匹配上的数据返回前台,作为推荐数据;
如推荐数据不准确,用户可基于业务交易方便快捷查询使用存量业务测试数据,即用户可根据业务大类、业务功能、业务字段等为条件查询需要的若干数据,并在这些数据中根据数据的相关关联数据进行筛选,支持多业务场景查询使用。
2、自动化测试使用:使用自动化脚本测试某个交易页面时,解析待测页面,与后台业务存量测试数据仓库中的业务字段初步匹配,将页面输入和业务测试数据字段映射返回,作为脚本推荐输入数据;
用户基于返回的推荐映射进行调整,针对页面某一输入可以如1中操作一样基于业务交易方便快捷查询现有的业务数据字段,对相关映射进行调整;
基于确定的页面字段与业务数据字段映射,后续自动化脚本运行时,可以直接调用相关业务数据字段对应的业务数据进行自动化测试。
二、提取部分:
1、划定存量业务数据提取范围:按业务大类分类分析相关业务包含的业务数据,确定提取业务数据范围,并按层级梳理相关业务数据的业务路由规则;
2、建立业务路由:
2.1、路由算法:为了合理方便低成本地建立系统数据库中存储的实体数据与归属不同业务类别的业务数据建立映射关系,基于链路状态(LS)路由算法和分级路由算法的原理,结合存量业务数据本身的业务特点与它在数据库中的存储特点,提出了一种分级链路向量路由算法,即针对一个数据元先建立与同级数据元的向量关系,向主节点归并成簇,同级别完成归并后按照分级路由向上一级进行映射,再在本级执行链路向量的归并,重复以上过程直至主路由节点;在主路由节点系统映射到对应的业务大类,再按照业务的分级映射路由进行簇的解耦,再将解耦获得的向量在同级进行进一步的链路向量分解,重复以上过程,直至将相关集合分解成基本的业务测试数据;
2.2、配置业务路由:配置数据侧和业务侧的分级路由映射表,以及同级的链路向量的组合和分解规则,基于路由算法获取到该业务数据字段与系统后台数据库表中字段的路由关系。
3、批量获取存量业务测试数据:通过数据库直连、接口交易、文件传输的方式,根据业务数据路由中配置的路由信息向各业务系统的数据库一次性全量取数,按照以下策略定时批量获取数据:
3.1、先获取基础数据,然后根据基础数据获取关联的其他业务数据;
3.2、第一次提取时获取全量数据,之后每次提取时按当日提取增量数据;
3.3、获取方式可为多种方式,例如访问数据库、接口调用和文件传输等。
4、存储提取的存量业务测试数据:创建一个基于系统和业务分层分类存储的测试数据仓库,将该仓库根据不同的业务大类划分为不同的数据资源池,根据业务数据路由,将取到的数据按不同业务大类存入不同的数据资源池中,各业务大类的数据资源池下又细分不同业务细类的测试数据集。按照以下策略对数据进行维护:
4.1、对无效的测试数据制定清理机制,定时清理;
4.2、根据每日获取的增量测试数据,更新相应的数据资源池。
三、装置:本发明的存量测试数据的准备装置包括解析模块、返回模块和判断模块,且还包括存量数据获取模块、后台数据提取批处理模块、业务数据路由控制模块以及存量数据存储模块。
总之,本发明的存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备具有如下有益效果:
1、业务测试人员无需再根据不同的测试场景设计不同的存量测试数据准备方案,直接按照需求使用系统推荐或通过简单业务条件查询获取测试数据即可;
2、存量测试数据采取批量获取,按需使用的策略,使用人员使用时无需借助系统查询业务交易或者技术人员帮助单独提取,直接按照业务场景使用对应的存量测试数据即可;
3、使用人员可直接使用系统解析页面推荐的数据或通过测试数据的业务大类、业务属性等字段即可查找到相应的测试数据,无需关心测试数据具体来源、关联关系、归属系统、数据库表结构等;
4、系统采用基于分级链路向量路由算法的业务路由,方便快捷从各业务系统数据库批量提取存量业务测试数据,按照业务逻辑存入本地业务存量测试数据仓库。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请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,本申请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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式,并且很显然,根据上述教导,可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用,从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。
Claims (6)
1.一种存量测试数据的准备方法,其特征在于,包括:
解析待测页面的业务字段,并与后台业务测试数据仓库中的存量业务测试数据的字段进行匹配,生成推荐数据;获取所述后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段包括:
划定存量业务数据提取范围,按业务大类分类分析相关业务包含的业务数据,确定提取所述业务数据的范围,并按层级梳理相关业务数据的业务路由规则;
建立业务路由,基于分级链路向量路由算法生成所述存量业务测试数据,并配置数据侧和业务侧的分级路由映射表,及同级的链路向量的组合和分解规则,从而获取业务数据字段与系统后台数据库表中字段的路由关系;
获取存量业务测试数据,通过预设方式根据所述业务路由中配置的路由信息向各业务系统的数据库一次性全量提取所述存量业务测试数据;以及
存储提取的所述存量业务测试数据,创建基于系统和业务分层分类存储的业务测试数据仓库,所述业务测试数据仓库根据不同的业务大类划分为不同的数据资源池,并根据所述业务路由将提取的所述存量业务测试数据按不同的业务大类存入不同的所述数据资源池中;
将所述推荐数据返回前台;以及
判断所述推荐数据是否准确,若所述推荐数据不准确,则用户基于业务交易查询使用所述存量业务测试数据,若所述推荐数据准确,则用户执行手工测试。
2.如权利要求1所述的存量测试数据的准备方法,其特征在于,获取所述存量业务测试数据还包括:
先获取基础数据,并根据所述基础数据获取关联的其他业务数据;以及
全量提取所述存量业务测试数据之后,每次提取时按当日提取增量数据。
3.如权利要求2所述的存量测试数据的准备方法,其特征在于,所述业务大类的所述数据资源池包括不同的业务细类的测试数据集。
4.一种存量测试数据的准备装置,其特征在于,包括:
解析模块,用以解析待测页面的业务字段,并与后台业务测试数据仓库中的存量业务测试数据的字段进行匹配,生成推荐数据;获取所述后台业务测试数据仓库中的业务测试数据字段包括:
划定存量业务数据提取范围,按业务大类分类分析相关业务包含的业务数据,确定提取所述业务数据的范围,并按层级梳理相关业务数据的业务路由规则;
建立业务路由,基于分级链路向量路由算法生成所述存量业务测试数据,并配置数据侧和业务侧的分级路由映射表,及同级的链路向量的组合和分解规则,从而获取业务数据字段与系统后台数据库表中字段的路由关系;
获取存量业务测试数据,通过预设方式根据所述业务路由中配置的路由信息向各业务系统的数据库一次性全量提取所述存量业务测试数据;以及
存储提取的所述存量业务测试数据,创建基于系统和业务分层分类存储的业务测试数据仓库,所述业务测试数据仓库根据不同的业务大类划分为不同的数据资源池,并根据所述业务路由将提取的所述存量业务测试数据按不同的业务大类存入不同的所述数据资源池中;
返回模块,用以将所述推荐数据返回前台;以及
判断模块,用以判断所述推荐数据是否准确,若所述推荐数据不准确,则用户基于业务交易查询使用所述存量业务测试数据,若所述推荐数据准确,则用户执行手工测试。
5.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行权利要求1-3任意一项所述的存量测试数据的准备方法。
6.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-3任意一项所述的存量测试数据的准备方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010299183.7A CN111444188B (zh) | 2020-04-15 | 2020-04-15 | 存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010299183.7A CN111444188B (zh) | 2020-04-15 | 2020-04-15 | 存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111444188A CN111444188A (zh) | 2020-07-24 |
CN111444188B true CN111444188B (zh) | 2023-06-02 |
Family
ID=71653148
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010299183.7A Active CN111444188B (zh) | 2020-04-15 | 2020-04-15 | 存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111444188B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112380125B (zh) * | 2020-11-16 | 2024-04-26 | 中信银行股份有限公司 | 测试案例的推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN112527583A (zh) * | 2020-12-19 | 2021-03-19 | 上海汉枫电子科技有限公司 | 一种记录测试数据的方法 |
CN112948246B (zh) * | 2021-02-26 | 2023-08-04 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据平台的ab测试控制方法、装置、设备及存储介质 |
CN113515445B (zh) * | 2021-04-26 | 2024-06-28 | 中国工商银行股份有限公司 | 业务数据测试方法、装置及设备 |
CN113220579A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-06 | 京东科技控股股份有限公司 | 存量测试数据的处理方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110287097A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-09-27 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 批量测试方法、装置及计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060010426A1 (en) * | 2004-07-09 | 2006-01-12 | Smartware Technologies, Inc. | System and method for generating optimized test cases using constraints based upon system requirements |
CN106294614B (zh) * | 2016-08-01 | 2019-09-20 | 华为技术有限公司 | 用于访问业务的方法和装置 |
CN110134587A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-08-16 | 平安普惠企业管理有限公司 | 一种测试方法、测试装置及计算机可读存储介质 |
CN110262973B (zh) * | 2019-06-14 | 2024-03-22 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 数据养成维护方法、装置、设备及计算机存储介质 |
CN110750443A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-02-04 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 网页测试的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-04-15 CN CN202010299183.7A patent/CN111444188B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110287097A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-09-27 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 批量测试方法、装置及计算机可读存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
银行测试数据的可复用管理研究;周期律; 焦伟; 周晓聪;《中国金融电脑》(第10期);32-41 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111444188A (zh) | 2020-07-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111444188B (zh) | 存量测试数据的准备方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111339151B (zh) | 在线考试方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
CN110427375B (zh) | 字段类别的识别方法及装置 | |
CN112364014B (zh) | 数据查询方法、装置、服务器及存储介质 | |
CN105868956A (zh) | 一种数据处理方法及装置 | |
CN110442597A (zh) | 一种汽车配件精准查找方法 | |
CN111414410A (zh) | 数据处理方法、装置、设备和存储介质 | |
CN112882956B (zh) | 一种通过数据组合计算自动生成全场景自动化测试案例的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111414528B (zh) | 确定设备标识的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111125158B (zh) | 数据表处理方法、装置、介质及电子设备 | |
CN112433753A (zh) | 基于参数信息的接口文档生成方法、装置、设备和介质 | |
CN117194500A (zh) | 数据指标校验方法、装置、设备及存储介质 | |
US10003492B2 (en) | Systems and methods for managing data related to network elements from multiple sources | |
CN112567375A (zh) | 形式验证方法、信息识别方法、设备和存储介质 | |
CN112764888B (zh) | 一种基于日志分析的分布式事务检查判断方法及系统 | |
CN115422180A (zh) | 数据校验方法及系统 | |
CN111639117B (zh) | 基于数据加工的业务处理方法及装置 | |
CN114595216A (zh) | 数据校验方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN110177006B (zh) | 基于接口预测模型的节点测试方法及装置 | |
CN114661753A (zh) | 话单检索方法及装置 | |
CN110609854A (zh) | 字段名查询方法、系统、电子设备及计算机存储介质 | |
CN113095832A (zh) | 一种多方对账方法、装置、存储介质和计算机设备 | |
CN114116729B (zh) | 一种测试数据的处理方法和设备 | |
CN117389514B (zh) | 一种融合终端微应用开发需求分类方法、装置及系统 | |
US20240232717A9 (en) | Method and apparatus for processing predictive spatiotemporal query based on synthetic data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |