CN115964272A - 交易数据自动化测试方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了交易数据自动化测试方法、装置、设备及可读存储介质，涉及交易数据自动化测试领域，包括获取待交易的目标对象；根据所述目标对象所对应的测试逻辑在系统中生成数据校验模型；根据所述数据校验模型在所述系统中配置交易参数；根据所述交易参数,生成测试用例数据表；根据所述测试用例数据表对待交易的所述目标对象进行交易数据自动化测试。充分应用于对测试任务的分析与保障，提高现有数据的利用率；根据银行业务特点进行合理的数据建模，以满足各种不同测试场景下的数据结果计算分析需要，测试人员可以灵活配置获取目标数据的条件与测试任务的预期结果，灵活地根据数据库数据进行测试结果分析，极大程度上提高测试效率。

Description

交易数据自动化测试方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及自动化技术领域，具体而言，涉及交易数据自动化测试方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

现有技术中所有交易数据自动化测试方法均不能满足在依托于数据库存储数据的条件下，对于需要大量数据、多种场景情况对整体测试结果进行分析的需要。且无法根据测试条件配置进行数据库数据的自动化分析并得出最终的测试结论。

并且，对于场景情况繁多、需求数据量较大的测试任务，往往需要对批量案例的执行情况进行整体的交易数据自动化测试，此时一条或较少的案例无法满足测试场景需求，而对于单独每条案例逐一进行结果分析在案例数据大量的情况下效率低下，且只能观察到局部一种情况下的测试结果，难以观察到整体测试情况。针对此种场景的现有方案往往都局限于对测试结果存入数据库时，对于数据库常见运行指标的分析、计算以及预警，分析的数据过于简单，对已存入数据库中的数据利用不足，难以用于对银行业中较为复杂业务场景的测试覆盖。

发明内容

本发明的目的在于提供一种交易数据自动化测试方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

第一方面，本申请提供了一种交易数据自动化测试方法，包括：

获取待交易的目标对象；根据所述目标对象所对应的测试逻辑在系统中生成数据校验模型；根据所述数据校验模型在所述系统中配置交易参数；根据所述交易参数,生成测试用例数据表；根据所述测试用例数据表对待交易的所述目标对象进行交易数据自动化测试。

第二方面，本申请还提供了一种交易数据自动化测试装置，包括获取模块、第一生成模块、配置模块、第二生成模块和测试模块，其中：获取模块：用于获取待交易的目标对象；第一生成模块：用于根据所述目标对象所对应的测试逻辑在系统中生成数据校验模型；配置模块：用于根据所述数据校验模型在所述系统中配置交易参数；第二生成模块：用于根据所述交易参数,生成测试用例数据表；测试模块：用于根据所述测试用例数据表对待交易的所述目标对象进行交易数据自动化测试。

第三方面，本申请还提供了一种交易数据自动化测试设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述交易数据自动化测试方法的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于交易数据自动化测试方法的步骤。

本发明的有益效果：本发明充分利用了在测试过程中数据库存储的大量数据，在明确数据获取条件和数据生成的逻辑规则的前提下，将此类数据进行整体性分析计算，得出该交易场景下数据层面的整体结果与预期结果是否一致，使其充分应用于对测试任务的分析与保障，提高现有数据的利用率；根据银行业务特点进行合理的数据建模，以满足各种不同测试场景下的数据结果计算分析需要，测试人员可以灵活配置获取目标数据的条件与测试任务的预期结果。即测试人员可以依据自己测试任务的特点和需要，依托于合理地数据模型，灵活地根据数据库数据进行测试结果分析，极大程度上提高测试效率。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本发明实施例中所述的交易数据自动化测试方法流程示意图；

图2为本发明实施例中所述的交易数据自动化测试装置结构示意图；

图3为本发明实施例中所述的交易数据自动化测试设备结构示意图。

图中:701、获取模块；7011、第一查找单元；7012、第二查找单元；7013、操作单元；7014、选取单元；7015、确定单元；7016、第一获取单元；7017、表征单元；7018、第二获取单元；7019、第三获取单元；702、第一生成模块；7021、第四获取单元；7022、第五获取单元；7023、生成单元；703、配置模块；704、第二生成模块；705、测试模块；706、第一创建模块；707、第二创建模块；708、建立任务模块；709、执行模块；710、提取模块；711、检核模块；712、判断模块；713、发送命令模块；800、交易数据自动化测试设备；801、处理器；802、存储器；803、多媒体组件；804、输入/输出(I/O)接口；805、通信组件。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例1：

本发明的现有技术中，对于场景情况繁多、需求数据量较大的测试任务，往往需要对批量案例的执行情况进行整体的交易数据自动化测试，此时一条或较少的案例无法满足测试场景需求，而对于单独每条案例逐一进行结果分析在案例数据大量的情况下效率低下，且只能观察到局部一种情况下的测试结果，难以观察到整体测试情况。针对此种场景的现有方案往往都局限于对测试结果存入数据库时，对于数据库常见运行指标的分析、计算以及预警，分析的数据过于简单，对已存入数据库中的数据利用不足，难以用于对银行业中较为复杂业务场景的测试覆盖。

而现在需要在定时任务期间，对于目标已存入数据库的测试数据进行分析计算，得到在测试期间执行的案例在各项数据指标上是否满足预期的结果，便能直观地得出该项测试任务在一段时间内大批量执行测试案例的整体数据结果，便于测试人员进行整体测试结果的分析，并为测试任务提供质量保障。为测试人员提供针对不同测试场景进行不同类型数据预期结果断言的配置方法和手段，以灵活满足不同测试任务的需求；同时能够发起定时任务，方便测试人员自行安排测试时间；最终数据分析结果以消息、邮件的形式发送至测试人员，便于测试人员第一时间得到测试结果并分析原因。

而本发明在测试过程尤其是交易数据自动化测试过程中，测试的结果数据都具有明确的规则与逻辑性，且都会将或重要或关注的数据存入数据库中，在一段时间的持续测试完成之后，即可根据存储数据进行测试结果的分析。本发明的目的即在依托于在确切知道交易场景的数据条件后，根据该场景明确的逻辑规则为关注的数据项设置预期的数据结果，最终将实际数据库存储的结果数据与预期结果进行对比，得到整体测试任务的执行结论。

另外，本发明能够解决对于大量数据、多种场景的测试测试任务，往往难以关注到测试任务的综合执行情况，而此种类型的测试中这类综合执行结果又比较重要，尤其对于银行业务，通常都是海量的数据场景，进行综合性的数据分析能够提供质量保障。同时满足很多时间跨度长，需要在一定时间段内持续进行测试，最终进行结果确认的场景。同时通过灵活配置数据分析条件和预期结果断言等功能解决了现有方案数据局限性大，无法满足测试任务各种场景的遗憾。

本实施例提供了交易数据自动化测试方法。

参见图1，图中示出了本方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300、步骤S400和步骤S500。

S100、获取待交易的目标对象。

可以理解的是，在S100步骤中包括S101、S102、S103和S104，其中：

S101、根据交易数据自动化测试脚本中的测试指令对用户界面U I进行交易数据自动化测试时,从测试指令中查找测试指令所对应的测试标识和交易数据自动化测试中所属U I的标识；

需要说明的是，其中，对U I进行自动化测试具体可以为对I OS U I进行自动化测试，测试指令中所包含的控件的标识以及该控件所属U I的标识可以统称为控件的引用信息。在测试指令中对控件的引用可以采取“U I的标识：控件的标识”这样的形式。例如，要引用一个列表框控件，其控件的标识为l i st，该控件所属U I的标识为L i stPage，那么在测试指令中引用该控件的引用信息可以为“L i stPage：l i st”；要引用一个记录行控件，其控件的标识为c l i ckRow，该控件所属U I的标识为L i stPage，那么在测试指令中引用该控件的引用信息可以为“L i stPage：c l i ckRow”；要引用一个按钮控件，其控件的标识为c l i ckButton，该控件所属U I的标识为C l i ckPage，那么在测试指令中引用该控件的引用信息可以为“C l i ckPage：c l i ckButton”。

S102、针对测试标识和所属U I的标识,在预设的对应关系中，查找测试指令所针对的至少一个测试的描述信息，测试的描述信息包括测试的类型信息和测试的属性信息；

S103、根据描述信息，对测试指令所针对的至少一个测试进行定位，并根据测试指令对定位出的测试进行相应的测试操作，测试操作包括筛选出满足测试的类型信息的测试对象；

其中，预先存储的控件的描述信息是能够唯一标识一个控件的，通过控件的描述信息可以定位该控件，控件的描述信息可以包括控件的类型信息(例如，按钮类型或表格类型)和控件的属性信息(例如，tag属性)。

由于应用程序中窗口和视图的内嵌、叠加机制，即U I与控件的从属关系构成了一个天然的控件树组织，因此，为了便于对控件进行管理和检索，U I的标识、控件的标识与控件的描述信息之间的对应关系可以是以控件树结构形式进行存储的。控件树结构的构建方便、简单，便于测试人员管理控件，并且在自动化测试脚本中引用控件时，编写也非常简单。同时，因为控件的描述信息与自动化测试脚本的分离，因此降低了控件和测试脚本的维护成本。而利用控件的描述信息(控件的类型信息和控件的属性信息)来对控件进行检索，检索功能相对稳定，对应用程序本身的影响非常低，更好的保证了应用程序的测试质量以及后续的正常运行。

S104、选取满足测试的属性信息的测试对象，将测试对象记作目标对象。

具体的流程为：设计一个前端U I界面，用来配置自动化测试的参数。在界面中设置本次自动化测试的目标数据，目标数据为本次测试需要校验的数据，随着每次测试任务的不同而变化，例如客户账户余额、客户订单状态(已付款、已撤单)等等。这些目标数据均是存储在数据库中的，添加本次测试任务需要校验的数据时需要设置好数据来源，即设置清楚目标数据所在的库表和使用哪个字段表示的。而对于数据库中存在的数据，并不是所有的数据都是本次测试需要关注的，例如存储订单数据的库表中存储着所有用户、所有时间段、所有状态的订单，此时可以通过编写sq l语句来设置必要的条件对于数据进行过滤，以保证所取到的数据是本次测试校验的，例如只取已撤单状态的订单交易金额作为目标数据。

系统层，将自动化测试数据的校验细分为6种类型，分别为：完整性、规范性、一致性、准确性、时效性、合理性，用这6层模型系统性地判断自动化测试过程中执行数据地结果；同时具有通知功能，采用实时或者定时的方式反馈结果。

其中，完整性：完整性校验可以包括对于交易中唯一值的校验，比如订单编号、流水号信息；也可以是对于统计数据的校验，包括总体订单数量、交易数量、支付笔数等。此外，可以对于必输项字段进行校验检查，判断测试数据是否有遗漏；规范性：指记录是否符合规范，是否按照规定的格式存储。通过梳理常用的、重复出现的数据项，整合为规范性模板，可以从命名规范、编码规范、存储规范开展，总结数据存储的日期规范、金额规范、流水规范等规范模板，加入到测试数据的校验中，保证存储相同数据的规范性；一致性：是指数据是否符合逻辑，数据内单项或多项数据间存在逻辑关系。根据交易中存在的逻辑关系与关联关系，进行校验。例如撤单交易之后，原订单状态失效、已支付金额冲账，通过一连串交易中关联数据的逻辑关系，来判断自动化测试数据是否有效；准确性：用于度量哪些数据和信息是不正确的，是失去有效性的。可以使用测试数据的平均值和中位值等数据来判断数据总体的准确性；同样可以通过字段的最大值、最小值来判断具体字段值的有效性；时效性：数据从产生到可以查看的时间间隔，或者数据应该存在的时间段。包括交易的响应时间、定时任务的执行时间、交易时间段的开始时间与结束时间的校验；合理性：是从业务逻辑角度判断数据是否正确。包括对于交易的产品状态、用户的账户状态、当前交易时间等，判断测试结果是否明显违背业务逻辑。同时处理层也包括公共组件，包括权限管理、用户管理、日志文件、ma i l邮件发送组件等，为应用层面的功能提供方法。

通过数据模型中完整性、规范性、一致性、准确性、时效性和合理性能够完整描述数据的正确状态；并且完整性设置测试过程中必须存在的数据，例如订单购买时的金额数据；规范性设置数据存储格式规范，例如订单购买时的金额数据必须是保留小数点后两位；一致性设置测试数据中多个数据之间的逻辑关系，例如客户账户的扣款金额必须与订单的交易金额保持一致；准确性设置数据的准确性规则，例如订单中商品金额大于商品的单价，则为无效数据；时效性设置数据的时间规则，某些交易只能在固定的时间进行，例如购买订单中的时间为非交易时间，则不满足时效性；合理性设置交易的业务规则，例如不支持撤单的商品，其订单无法进行撤单。这6种规则能够形成一个完整的自动化测试校验规则的数据模型，来定义测试数据的正确性。

并且在界面上还设置了“预警规则”，在此栏中，设置本次测试任务设定当测试结果不满足定义的校验规则时，采取的通知方式、处理方式，通知方式可以选择邮件通知、企业微信，处理方式可以选择停止测试任务、重新进行测试任务、重新校验本次测试中错误数据，同样可以为何时执行本次动作设置一个阈值，例如数据错误数量超出某个固定值。同时可以为本次测试任务设置任务执行的起止时间。

S100步骤中包括S105、S106、S107、S108和S109，其中：

S105、确定多项测试监控指标,其中,测试监控指标包括针对数据库的监控指标和针对数据库运行的服务器的监控指标；

S106、获取第一信息,第一信息包括待校验的目标数据；

S107、根据目标数据,配置每个目标数据的校验规则,其中,校验规则用于表征数据库处于正常的运行状态时,与一项或多项监控指标相对应的动态阈值范围；

S108、获取第二信息,第二信息包括与多项监控指标相对应的实时监控值；

S109、在一项或多项监控指标的实时监控值超过校验规则的情况下，获取第三信息,第三信息为待交易的目标对象。

基于获得的与多项监控指标相对应的机器规则以及实时监控值，在一项或多项监控指标的实时监控值超过机器规则的情况下，可以确定检测到数据库的一项或多项监控指标存在异常，可以至少部分地避免人工手动配置具体配置信息的方式容易导致数据库的异常检测的准确性低的技术问题，并因此可以实现当数据库发生故障引发多项指标异常的情况下，可以快速地定位到故障的根源的技术效果。

需要说明的是，本公开提供的异常检测方法和装置可用于金融领域中，也可用于除金融领域之外的任意领域中。因此，对本公开所提供的异常检测方法和装置的应用领域不做限定。

S200、根据目标对象所对应的测试逻辑在系统中生成数据校验模型。

可以理解的是，在S200步骤中包括S201、S202和S203，其中：

S201、获取目标对象的源程序的函数接口的逻辑调用层次关系图和参数约束信息；

S202、获取参数约束信息的配置信息；

S203、根据逻辑调用层次关系图、参数约束信息和配置信息生成数据校验模型。

S300、根据数据校验模型在系统中配置交易参数。

S400、根据交易参数,生成测试用例数据表。

可以理解的是，在本步骤中，通过交易参数可以生成测试用例数据表，数据表中包含数据层与数据库两个模块，用来存储界面上传的需要监控计算的交易、数据及字段以及其相关的规则配置信息，为处理层提供源目标数据，同时将从测试环境、生产环境采集的基础数据、据模型计算后的数据再次进行存储，以备后来查阅、使用。除了数据库外，自动化测试的数据源还可以来自于交易日志文件、中间文件、AP I、以及接口等等。

S500、根据测试用例数据表对待交易的目标对象进行交易数据自动化测试。

可以理解的是，在S500步骤之前包括S502、S503、S504和S505，其中：

S502、创建存储测试数据库，配置每个存储节点的无密码访问；

S503、创建用于监控存储测试数据库内节点状态信息和调度配置的监控模块；

S504、创建测试模块，并根据监控模块，建立交易数据自动化测试任务；

S505、根据交易数据自动化测试任务，调用监控模块中的空闲节点组建交易数据自动化测试集群，并执行交易数据自动化测试。

测试端根据自动化测试任务调用通过资源池监控模块监控的空闲节点组建自动化测试集群，执行自动化测试。本步骤中，服务端根据监控模块查看存储池内节点空闲状态；测试端调度空闲存储节点组建测试集群；将容量均衡特性自动化的测试模块的脚本库上传至组建的测试集群，执行自动化测试。在这里，需要说明的是，所述的测试端调度空闲存储节点组建测试集群的步骤包括：测试端根据自动化测试任务调用通过资源池监控模块监控的空闲节点组建自动化测试集群；判断测试集群是否构建成功，若是，执行步骤：将容量均衡特性自动化的测试模块的脚本库上传至组建的测试集群，执行自动化测试；若否，执行步骤：测试端调度空闲存储节点组建测试集群。

可以理解的是，在S500步骤之后包括S506、S507、S508和S509，其中：

S506、提取数据交易数据自动化测试结果中的关键数据信息；

S507、对关键数据信息进行检核；

S508、判断检核后的关键信息是否符合要求；

S509、发送第一命令,第一命令包括将不符合要求的数据信息的相关指令发送至数据校验模型中进行处理。

界面中还展示了历史自动化测试任务，用户可以查看过去建立的所有任务，并且可以查看任务详情(包括测试任务设置、测试结果)、下载任务详情或者通过邮件转发测试结果给执行邮箱。

最终，用户可以查看自动化测试任务的成功率、失败率、校验数据的数量。同时也包括详细的失败数据，可以查看哪些目标数据没有符合设置的哪些校验规则。这些信息能够帮助自动化测试责任人在执行完自动化测试之后进行结果分析，判断结果的失败原因，定位问题所在，便于后续优化测试链路，完善覆盖场景，增加测试的质量保障。

实施例2：

如图2所示，本实施例提供了一种交易数据自动化测试装置，参见图2装置包括获取模块701、第一生成模块702、配置模块703、第二生成模块704和测试模块705，其中：

获取模块701：用于获取待交易的目标对象；

第一生成模块702：用于根据目标对象所对应的测试逻辑在系统中生成数据校验模型；

配置模块703：用于根据数据校验模型在系统中配置交易参数；

第二生成模块704：用于根据交易参数,生成测试用例数据表；

测试模块705：用于根据测试用例数据表对待交易的目标对象进行交易数据自动化测试。

获取模块701，包括第一查找单元7011、第二查找单元7012、操作单元7013和选取单元7014，其中：

第一查找单元7011：用于根据交易数据自动化测试脚本中的测试指令对用户界面U I进行交易数据自动化测试时,从测试指令中查找测试指令所对应的测试标识和交易数据自动化测试中所属U I的标识；

第二查找单元7012：用于针对测试标识和所属U I的标识,在预设的对应关系中，查找测试指令所针对的至少一个测试的描述信息，测试的描述信息包括测试的类型信息和测试的属性信息；

操作单元7013：用于根据描述信息，对测试指令所针对的至少一个测试进行定位，并根据测试指令对定位出的测试进行相应的测试操作，测试操作包括筛选出满足测试的类型信息的测试对象；

选取单元7014：用于选取满足测试的属性信息的测试对象，将测试对象记作目标对象。

获取模块701，其中包括确定单元7015、第一获取单元7016、表征单元7017、第二获取单元7018和第三获取单元7019，其中：

确定单元7015：用于确定多项测试监控指标,其中,测试监控指标包括针对数据库的监控指标和针对数据库运行的服务器的监控指标；

第一获取单元7016：用于获取第一信息,第一信息包括待校验的目标数据；

表征单元7017：用于根据目标数据,配置每个目标数据的校验规则,其中,校验规则用于表征数据库处于正常的运行状态时,与一项或多项监控指标相对应的动态阈值范围；

第二获取单元7018：用于获取第二信息,第二信息包括与多项监控指标相对应的实时监控值；

第三获取单元7019：用于在一项或多项监控指标的实时监控值超过校验规则的情况下，获取第三信息,第三信息为待交易的目标对象。

第一生成模块702，包括第四获取单元7021、第五获取单元7022和生成单元7023，其中：

第四获取单元7021：用于获取目标对象的源程序的函数接口的逻辑调用层次关系图和参数约束信息；

第五获取单元7022：用于获取参数约束信息的配置信息；

生成单元7023：用于根据逻辑调用层次关系图、参数约束信息和配置信息生成数据校验模型。

测试模块705，之前包括第一创建模块706、第二创建模块707、建立任务模块708和执行模块709，其中：

第一创建模块706：用于创建存储测试数据库，配置每个存储节点的无密码访问；

第二创建模块707：用于创建用于监控存储测试数据库内节点状态信息和调度配置的监控模块；

建立任务模块708：用于创建测试模块705，并根据监控模块，建立交易数据自动化测试任务；

执行模块709：用于根据交易数据自动化测试任务，调用监控模块中的空闲节点组建交易数据自动化测试集群，并执行交易数据自动化测试。

测试模块705，之后包括提取模块710、检核模块711、判断模块712和发送命令模块713，其中：

提取模块710：用于提取数据交易数据自动化测试结果中的关键数据信息；

检核模块711：用于对关键数据信息进行检核；

判断模块712：用于判断检核后的关键信息是否符合要求；

发送命令模块713：用于发送第一命令,第一命令包括将不符合要求的数据信息的相关指令发送至数据校验模型中进行处理。

需要说明的是，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

实施例3：

相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种交易数据自动化测试设备，下文描述的一种交易数据自动化测试设备与上文描述的一种交易数据自动化测试方法可相互对应参照。

图3是根据示例性实施例示出的一种交易数据自动化测试设备800的框图。如图3所示，该交易数据自动化测试设备800可以包括：处理器801，存储器802。该交易数据自动化测试设备800还可以包括多媒体组件803，I/O接口804，以及通信组件805中的一者或多者。

其中，处理器801用于控制该交易数据自动化测试设备800的整体操作，以完成上述的交易数据自动化测试方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该交易数据自动化测试设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该交易数据自动化测试设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Stat i c RandomAccess Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(E l ectr i ca l l yErasab le Programmab l e Read-On l y Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasabl e Programmab l e Read-On l y Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmabl e Read-On l y Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-On l y Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该交易数据自动化测试设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-F i，蓝牙，近场通信(Near F i e ldCommun i cat i on，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-F i模块，蓝牙模块，NFC模块。

在一示例性实施例中，交易数据自动化测试设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(App l i cat i on Spec i f i c I ntegrated C i rcu it，简称AS I C)、数字信号处理器(D i g i ta l S i gna l Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(D igita l S i gna l Process i ng Dev i ce，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmab le Logi c Dev i ce，简称PLD)、现场可编程门阵列(F i e l d Programmab l e GateArray，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的交易数据自动化测试方法。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的交易数据自动化测试方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由交易数据自动化测试设备800的处理器801执行以完成上述的交易数据自动化测试方法。

实施例4：

相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种交易数据自动化测试方法可相互对应参照。

一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的交易数据自动化测试方法的步骤。

该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-On l y Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。

综上所述，能够在交易数据自动化测试时校验分析交易发生业务逻辑变更之前的历史数据，以及历史上发生过问题的历史数据，且得到此类数据的分析结果并汇总，能够通过交易数据自动化测试校验历史业务逻辑的正确性以及当前交易是否存在存量问题。

以上所述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。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种交易数据自动化测试方法，其特征在于，包括：

获取待交易的目标对象；

根据所述目标对象所对应的测试逻辑在系统中生成数据校验模型；

根据所述数据校验模型在所述系统中配置交易参数；

根据所述交易参数,生成测试用例数据表；

根据所述测试用例数据表对待交易的所述目标对象进行交易数据自动化测试。

2.根据权利要求1所述的交易数据自动化测试方法，其特征在于,所述获取待交易的目标对象,包括:

根据交易数据自动化测试脚本中的测试指令对用户界面UI进行交易数据自动化测试时,从所述测试指令中查找所述测试指令所对应的测试标识和所述交易数据自动化测试中所属UI的标识；

针对所述测试标识和所述所属UI的标识,在预设的对应关系中，查找所述测试指令所针对的至少一个测试的描述信息，所述测试的描述信息包括所述测试的类型信息和所述测试的属性信息；

根据所述描述信息，对所述测试指令所针对的至少一个测试进行定位，并根据所述测试指令对定位出的所述测试进行相应的测试操作，所述测试操作包括筛选出满足所述测试的所述类型信息的测试对象；

选取满足测试的所述属性信息的所述测试对象，将所述测试对象记作目标对象。

3.根据权利要求1所述的交易数据自动化测试方法，其特征在于,所述获取待交易的目标对象,其中包括:

确定多项测试监控指标,其中,所述测试监控指标包括针对数据库的监控指标和针对所述数据库运行的服务器的监控指标；

获取第一信息,所述第一信息包括待校验的目标数据；

根据所述目标数据,配置每个所述目标数据的校验规则,其中,所述校验规则用于表征所述数据库处于正常的运行状态时,与一项或多项所述监控指标相对应的动态阈值范围；

获取第二信息,所述第二信息包括与多项所述监控指标相对应的实时监控值；

在一项或多项所述监控指标的实时监控值超过所述校验规则的情况下，获取第三信息,所述第三信息为待交易的所述目标对象。

4.根据权利要求1所述的交易数据自动化测试方法，其特征在于,所述根据所述目标对象所对应的测试逻辑在系统中生成数据校验模型，包括:

获取所述目标对象的源程序的函数接口的逻辑调用层次关系图和参数约束信息；

获取所述参数约束信息的配置信息；

根据所述逻辑调用层次关系图、参数约束信息和所述配置信息生成所述数据校验模型。

5.根据权利要求1所述的交易数据自动化测试方法，其特征在于,所述根据所述测试用例数据表对待交易的所述目标对象进行交易数据自动化测试，之前包括：

创建存储测试数据库，配置每个存储节点的无密码访问；

创建用于监控所述存储测试数据库内节点状态信息和调度配置的监控模块；

创建测试模块，并根据所述监控模块，建立交易数据自动化测试任务；

根据所述交易数据自动化测试任务，调用所述监控模块中的空闲节点组建交易数据自动化测试集群，并执行交易数据自动化测试。

6.根据权利要求1所述的交易数据自动化测试方法，其特征在于,所述根据所述测试用例数据表对待交易的所述目标对象进行交易数据自动化测试,之后包括:

提取所述数据交易数据自动化测试结果中的关键数据信息；

对所述关键数据信息进行检核；

判断检核后的所述关键信息是否符合要求；

发送第一命令,所述第一命令包括将不符合要求的数据信息的相关指令发送至所述数据校验模型中进行处理。

7.一种交易数据自动化测试装置，其特征在于，包括：

获取模块：用于获取待交易的目标对象；

第一生成模块：用于根据所述目标对象所对应的测试逻辑在系统中生成数据校验模型；

配置模块：用于根据所述数据校验模型在所述系统中配置交易参数；

第二生成模块：用于根据所述交易参数,生成测试用例数据表；

测试模块：用于根据所述测试用例数据表对待交易的所述目标对象进行交易数据自动化测试。

8.根据权利要求7所述的交易数据自动化测试装置，其特征在于，所述获取模块，包括：

第一查找单元：用于根据交易数据自动化测试脚本中的测试指令对用户界面UI进行交易数据自动化测试时,从所述测试指令中查找所述测试指令所对应的测试标识和所述交易数据自动化测试中所属UI的标识；

第二查找单元：用于针对所述测试标识和所述所属UI的标识,在预设的对应关系中，查找所述测试指令所针对的至少一个测试的描述信息，所述测试的描述信息包括所述测试的类型信息和所述测试的属性信息；

操作单元：用于根据所述描述信息，对所述测试指令所针对的至少一个测试进行定位，并根据所述测试指令对定位出的所述测试进行相应的测试操作，所述测试操作包括筛选出满足所述测试的所述类型信息的测试对象；

选取单元：用于选取满足测试的所述属性信息的所述测试对象，将所述测试对象记作目标对象。

9.根据权利要求7所述的交易数据自动化测试装置，其特征在于，所述获取模块，其中包括：

确定单元：用于确定多项测试监控指标,其中,所述测试监控指标包括针对数据库的监控指标和针对所述数据库运行的服务器的监控指标；

第一获取单元：用于获取第一信息,所述第一信息包括待校验的目标数据；

表征单元：用于根据所述目标数据,配置每个所述目标数据的校验规则,其中,所述校验规则用于表征所述数据库处于正常的运行状态时,与一项或多项所述监控指标相对应的动态阈值范围；

第二获取单元：用于获取第二信息,所述第二信息包括与多项所述监控指标相对应的实时监控值；

第三获取单元：用于在一项或多项所述监控指标的实时监控值超过所述校验规则的情况下，获取第三信息,所述第三信息为待交易的所述目标对象。

10.根据权利要求7所述的交易数据自动化测试装置，其特征在于，所述第一生成模块，包括：

第四获取单元：用于获取所述目标对象的源程序的函数接口的逻辑调用层次关系图和参数约束信息；

第五获取单元：用于获取所述参数约束信息的配置信息；

生成单元：用于根据所述逻辑调用层次关系图、参数约束信息和所述配置信息生成所述数据校验模型。

11.根据权利要求7所述的交易数据自动化测试装置，其特征在于，所述测试模块，之前包括：

第一创建模块：用于创建存储测试数据库，配置每个存储节点的无密码访问；

第二创建模块：用于创建用于监控所述存储测试数据库内节点状态信息和调度配置的监控模块；

建立任务模块：用于创建测试模块，并根据所述监控模块，建立交易数据自动化测试任务；

执行模块：用于根据所述交易数据自动化测试任务，调用所述监控模块中的空闲节点组建交易数据自动化测试集群，并执行交易数据自动化测试。

12.根据权利要求7所述的交易数据自动化测试装置，其特征在于，所述测试模块，之后包括：

提取模块：用于提取所述数据交易数据自动化测试结果中的关键数据信息；

检核模块：用于对所述关键数据信息进行检核；

判断模块：用于判断检核后的所述关键信息是否符合要求；

发送命令模块：用于发送第一命令,所述第一命令包括将不符合要求的数据信息的相关指令发送至所述数据校验模型中进行处理。

13.一种交易数据自动化测试设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述交易数据自动化测试方法的步骤。

14.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述交易数据自动化测试方法的步骤。

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