数据源配置测试方法、系统、计算机设备和存储介质技术方案

本发明专利技术涉及软件测试技术领域，尤其涉及一种数据源配置测试方法、系统、计算机设备和存储介质。一种数据源配置测试方法，包括如下步骤：从数据源中获取符合正常流程的第一正常数据组，启动数据生成工具对所述第一正常数据组进行加工生成带有异常数据的非正常数据组；从所述数据源中再获取符合正常流程的第二正常数据组，抽取所述非正常数据组中的部分数据和所述第二正常数据组中的部分数据封装成一层验证用例框架；调用拦截器，对异常数据进行测试，并将测试结果带入到正在进行的业务流程中，通过观测所述业务流程运行的结果以验证测试结果的准确性。本发明专利技术通过对数据的分组整合，可以自动化完成异常场景的覆盖，并在回归测试时无需人工介入。

【技术实现步骤摘要】
数据源配置测试方法、系统、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及软件测试
，尤其涉及一种数据源配置测试方法、系统、计算机设备和存储介质。
技术介绍
数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器，是提供所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，你可以找到相应的数据库连接。通用的测试流程只能测试真实场景中的大多数正常情况，不能覆盖异常的流程分支。如要覆盖，需要手动制造异常数据，这样会打断测试的过程，无法实现自动化。目前，在进行大规模的集成测试过程中，当一个测试涉及多个系统时，各个系统对测试要求场景很难满足步调一致，特别是当测试涉及多个系统时，各个系统对测试要求场景很难满足步调一致，特别是当测试要求同时满足个别业务异常场景测试以及其他业务正常场景测试的要求，这时针对特定业务进行定向异常场景模拟的测试方法就显得尤为重要。
技术实现思路
有鉴于此，有必要针对进行大规模的软件集成测试过程中无法满足多场景需要的问题，提供一种数据源配置测试方法、系统、计算机设备和存储介质。一种数据源配置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据源配置测试方法，其特征在于，包括：从数据源中获取符合正常流程的第一正常数据组，启动数据生成工具对所述第一正常数据组进行加工生成带有异常数据的非正常数据组；从所述数据源中再获取符合正常流程的第二正常数据组，抽取所述非正常数据组中的部分数据和所述第二正常数据组中的部分数据封装成一验证用例框架，将抽取后剩余的所述非正常数据组中的数据封装成一测试用例框架，将抽取后剩余的所述第二正常数据组封装成一对比用例框架；调用拦截器，依次对所述测试用例框架、所述对比用例框架和所述验证用例框架进行异常数据测试，并将测试结果带入到正在进行的业务流程中，通过观测所述业务流程运行的结果以验证测试结果的准确性。

【技术特征摘要】
1.一种数据源配置测试方法，其特征在于，包括：从数据源中获取符合正常流程的第一正常数据组，启动数据生成工具对所述第一正常数据组进行加工生成带有异常数据的非正常数据组；从所述数据源中再获取符合正常流程的第二正常数据组，抽取所述非正常数据组中的部分数据和所述第二正常数据组中的部分数据封装成一验证用例框架，将抽取后剩余的所述非正常数据组中的数据封装成一测试用例框架，将抽取后剩余的所述第二正常数据组封装成一对比用例框架；调用拦截器，依次对所述测试用例框架、所述对比用例框架和所述验证用例框架进行异常数据测试，并将测试结果带入到正在进行的业务流程中，通过观测所述业务流程运行的结果以验证测试结果的准确性。2.根据权利要求1所述的数据源配置测试方法，其特征在于，所述启动数据生成工具对所述第一正常数据组进行加工生成带有异常数据的非正常数据组，包括三种生成所述非正常数据组的方式，具体包括：添加外部数据至所述第一正常数据组，使所述第一正常数据组中的数据量大于正常值后生成一种所述非正常数据组；删除所述第一正常数据组中的部分数据，使所述第一正常数据组中的数据量小于正常值后生成另一种所述非正常数据组；引入所述第一正常数据组中没有的数据替换所述第一正常数据组中的数据后生成所述非正常数据组，用于使所述第一正常数据组在调入程序后程序无法正常运行。3.根据权利要求1所述的数据源配置测试方法，其特征在于，所述抽取所述非正常数据组中的部分数据和所述第二正常数据组中的部分数据封装成一验证用例框架，包括：对所述第二正常数据组按照数据生成的时间顺序排序，并根据设定的第一时间节点进行数据分块后生成一组正常数据块；对所述非正常数据组也按照数据生成的时间顺序进行排序，并根据设定的第二时间节点进行数据分块后生成一组非正常数据块；抽取一个所述正常数据块和一个所述非正常数据块进行封装形成所述验证用例框架。4.根据权利要求1所述的数据源配置测试方法，其特征在于，所述调用拦截器，依次对所述测试用例框架、所述对比用例框架和所述验证用例框架进行异常数据测试，并将测试结果带入到正在进行的业务流程中，通过观测所述业务流程运行的结果以验证测试结果的准确性，包括：根据数据生成时间将所述测试用例框架、所述对比用例框架和所述验证用例框架进行分层，构成数个测试用例框架数据层、对比用例框架数据层和验证用例框架数据层；启动所述拦截器对所述测试用例框架数据层、所述对比用例框架数据层和所述验证用例框架数据层进行逐层拦截，获得各个所述测试用例框架数据层、所述对比用例框架数据层和所述验证用例框架数据层中是否存在异常数据的数据层测试结果；将所述数据层测试结果带入到所述正在进行的业务流程中，观测所述业务流程运行的结果，并进行汇总以验证测试结果的准确性。5.根据权利要求1所述的数据源配置测试方法，其特征在于，所述调用拦截器，依次对所述测试用例框架、所述对比用例框架和所述验证用例框架进行异常数据测试，还包括对所述拦截器对异常数据识别能力的验证，具体包括：通过所述拦截器的数据初始化方法对所述测试用例框架、所述对比用例框架和所述验证用例框架进行数据初始化处理后生成一组测试用例；调用所述拦截器的检测方法对初始化处理后的任...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘琼，李琦，谢云，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44