其實大部分類型的測試都需要去準(zhǔn)備測試數(shù)據(jù)。

　　手工測試：一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，比如配置數(shù)據(jù)等等是需要去準(zhǔn)備的；

　　自動化測試：基礎(chǔ)需要準(zhǔn)備，現(xiàn)有數(shù)據(jù)，動態(tài)運行時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是需要準(zhǔn)備的；

　　性能測試：跟自動化測試差不多；

　　這里就牽扯到了一些關(guān)于數(shù)據(jù)的概念了。

　　測試數(shù)據(jù)的分類

　　我們可以給測試數(shù)據(jù)分一些種類

　　基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，比如一些內(nèi)容管理系統(tǒng)會配置站點的標(biāo)題，友情鏈接之類的基礎(chǔ)配置數(shù)據(jù)

　　存量數(shù)據(jù)，也就是現(xiàn)有數(shù)據(jù)。比如在測試一些電商站點的時候會提前插入一些商品信息，類目信息物流信息等

　　動態(tài)數(shù)據(jù)，也可以叫做session數(shù)據(jù)。比如在測試電商站點的發(fā)布商品功能的時候，往往會去創(chuàng)建一些新的商品

　　我們可以想象到，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)其實可以比較容易的跟生產(chǎn)環(huán)境保持一致。測試環(huán)境的存量數(shù)據(jù)會比線上環(huán)境要少，測試環(huán)境的動態(tài)數(shù)據(jù)可能不會像線上環(huán)境那樣真實。

　　這里就需要討論測試數(shù)據(jù)的量級和真實性的問題了。

　　測試數(shù)據(jù)的量級

　　大部分情況下，測試數(shù)據(jù)的量級是沒有產(chǎn)生環(huán)境多的。所以測試數(shù)據(jù)可以是真實數(shù)據(jù)的子集。

　　如果有類生產(chǎn)環(huán)境或預(yù)發(fā)布環(huán)境的話，可以盡量保持跟線上數(shù)據(jù)相當(dāng)?shù)牧考墶＿@樣一些測試環(huán)境不好測出來的由于數(shù)據(jù)量導(dǎo)致的問題可以在預(yù)發(fā)布環(huán)境測出來。

　　測試數(shù)據(jù)的真實性

　　我們測試環(huán)境的數(shù)據(jù)往往跟真實用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是有差異的。比如測試論壇系統(tǒng)時，我們在帖子里的貼圖可能往往就那么幾張，尺寸也是恰到好處，而線上用戶的貼圖可能是五花八門，從而導(dǎo)致意想不到的問題。

　　如何準(zhǔn)備基礎(chǔ)和存量數(shù)據(jù)

　　基礎(chǔ)和存量數(shù)據(jù)與線上環(huán)境越一致，測試中發(fā)現(xiàn)問題的概率可能就越高。一般來說，可以有下面的策略

　　全量+脫敏策略。直接定期把線上的數(shù)據(jù)做脫敏，導(dǎo)入到測試環(huán)境。這里脫敏是必選，數(shù)據(jù)泄漏導(dǎo)致的問題嚴(yán)重程度往往比普通的線上bug要嚴(yán)重得多。

　　定量+脫敏策略。只上一些線上數(shù)據(jù)，比如只在線上拉1000個商品，1000個用戶信息，然后做脫敏。這里技術(shù)實現(xiàn)難度會比較高，畢竟要把關(guān)聯(lián)表理順。

　　爬蟲策略。如果是新項目/產(chǎn)品的話，線上沒有存量數(shù)據(jù)可以導(dǎo)，那么可能要去友商那里爬一些數(shù)據(jù)，導(dǎo)到測環(huán)境做測試。比如做一個旅游站點，開始的時候是沒有用戶的游記的，這時候就要去類似站點爬一點來測試了。

　　生成動態(tài)數(shù)據(jù)。如果線上沒有數(shù)據(jù)，友商也沒有的爬，那么就要人肉或者自動化的方式去產(chǎn)生一些數(shù)據(jù)了。系統(tǒng)簡單的話可以用sql去跑，復(fù)雜點的話可能要調(diào)用接口或者用自動化的方式去生成。實在沒轍的時候也可以手動去造一些數(shù)據(jù)。

　　關(guān)于動態(tài)數(shù)據(jù)

　　大家在做自動化或者接口測試后往往會大量的去產(chǎn)生動態(tài)數(shù)據(jù)。那么問題就來了。

　　這些數(shù)據(jù)存在哪里？什么意思呢？如果我們需要用自動化的方式去創(chuàng)建一個商品，那么商品的信息，圖片地址該放在哪里呢？其實這是個持久化的問題了。

　　放文件里。文件格式有很多可以選的，比如xml/csv/json/yaml等。不過不推薦excel，畢竟是私有格式，沒有太強的擴展性。而且excel一升級，你的解析代碼和庫也可能要跟著改一次，嗯，強烈不推薦了。

　　放數(shù)據(jù)庫里。爬一些商品的信息存到數(shù)據(jù)庫里，然后讀數(shù)據(jù)庫也是很好的辦法，還能熟悉一下sql的用法，面試經(jīng)常問到，另外可以用數(shù)據(jù)庫的事務(wù)機制來清理測試數(shù)據(jù)

　　在代碼里動態(tài)生成。比如動態(tài)隨機生成用戶的姓名啊性別和年齡之類的

　　數(shù)據(jù)生成之后就面臨著一個清理的問題。清理問題實際上數(shù)據(jù)生命周期的問題，測試數(shù)據(jù)應(yīng)該有下面一些生命周期吧

　　短期數(shù)據(jù)。用例完了就刪掉的數(shù)據(jù)，一般線上做性能測試的數(shù)據(jù)都是這樣的短期數(shù)據(jù)

　　長期數(shù)據(jù)。用例跑出來的數(shù)據(jù)放在那里也沒事，可以一直存在。這種數(shù)據(jù)太多有時候會影響測試環(huán)境的性能

　　自動化測試跑出的數(shù)據(jù)建議做短期數(shù)據(jù)，跑出來想辦法清掉，因為自動化跑的頻率其實可以很高，每次都產(chǎn)生一堆數(shù)據(jù)的話數(shù)據(jù)的量級可能會在短期變得很大，對測試環(huán)境的性能造成影響。