一篇文章带你上手批量功能测试！

￡神魔★判官ぃ 2022-11-12 09:49 175阅读 0赞

## 前言 ##

初次接触批量测试的小伙伴一定一头雾水，不知从何下手。

批量交易是什么？它与联机交易有何不同？批量测试都要关注哪些内容？本文结合实际测试经验，详细介绍批量交易的概念、分类以及功能测试关注点，助力测试小伙伴迈出批量功能测试的第一步。

## 什么是批量交易？ ##

本文所称的批量交易，是与联机交易相对应的概念。联机交易具有实时、快速响应用户请求的特点，接收和处理请求都是实时的，处理完毕后立刻将结果返回客户。

批量交易则是在接收请求后，顺序处理，全部处理完毕后再将处理结果统一输出，因此具有处理数据量大，执行时间较长的特点。

一般而言，批量交易通过建立作业计划模板，以人工干预或系统自动调起程序的方式执行，模板中包含若干根据业务逻辑处理先后顺序进行排列的节点，节点可以调起对应的批量交易程序，对数据进行加工处理并输出结果。

下图举例了一个作业计划模板及其中节点之间的关系情况。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNDM0MzE4_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 批量交易的分类 ##

以银行系统为例，根据处理数据及结果的不同，批量交易包括账务处理类、统计报表类、状态修改类、数据清理类、生成历史数据类等类型。

1.  账务处理类批量，指根据业务规则进行记账等账务处理类型的批量，例如：收费、结息、明细加工等。
2.  统计报表类批量，指根据业务规则对数据进行加工生成报表的批量，例如：日报、月报、年报等。
3.  状态修改类批量，指根据业务规则在到达某个业务规定的时间后修改产品状态的批量，例如：透支形态转移、解口挂等。
4.  数据清理类批量，指根据业务规则或技术需要对表数据进行全部或部分清理的批量， 例如：LOADNULL或其它按时间清理的节点等。
5.  生成历史数据类批量，指根据业务规则或技术需要把当前表中满足条件的数据转移至历史表中，例如：将交易明细迁移到历史表等。

批量交易功能测试的共性关注点：

在进行上述每一类型的批量交易功能测试时，测试人员都要关注以下内容：

1.  关注批量节点的配置信息，比如：归属模板正确性，节点前、后续节点信息正确性，节点执行开始和结束位置参数的连续性和正确性等。
2.  批量节点处理的源和目的库、表的正确性。
3.  批量节点应处理记录数和抽样处理记录详细内容正确性。
4.  批量节点对会计日期进行校验的正确性。

## 不同类型批量的具体关注点： ##

上一部分我们谈到各个类型批量的共性关注点，这一部分我们来看看不同类型的批量还有哪些具体的关注点。

**1、账务处理类批量：**

主要关注数据来源表获取正确、数据处理结果正确、数据处理结果存放表正确。

对于自身功能：前序节点提供的全量等价类业务场景数据处理正确（数据处理的记录数、抽样数据各字段数据结果均正确）。

对于节点间功能：给后序节点提供的数据处理正确（含生成中间表或生成的文件内容和格式）。

**2、统计报表类批量：**

对于节点自身功能：报表名称、格式、内容的正确性（数据处理的记录数、抽样数据各字段数据结果均正确），报表文件发送功能正常（需专属的较完备的环境）。

对于节点间功能，数据消费系统对批量节点生成文件的接收、解析处理、存储、显示和打印功能正常（注意文件格式的检查，特别是文件中分隔符等的检查）。

**3、状态处理类批量：**

关注点同账务类批量。

**4、数据清理类批量：**

主要关注清理节点清理策略的验证，数据清理边界值处理准确（清理日及该日前的数据均被清理，清理日后的数据未被清理），最大量数据的清理时间不影响第二天的联机。

**5、生成历史数据类批量：**

关注点同数据清理类批量，只是需要增加验证清理表的数据是否全部和正确清理到历史表（记录数和抽样数据均需验证）。

如果对软件测试有兴趣，想了解更多的测试知识，解决测试问题,以及入门指导，帮你解决测试中遇到的困惑，我们这里有技术高手。如果你正在找工作或者刚刚学校出来，又或者已经工作但是经常觉得难点很多，觉得自己测试方面学的不够精想要继续学习的，想转行怕学不会的， 都可以加入我们==![在这里插入图片描述][20210713155305547.png_pic_center]  
=，群内可领取最新软件测试大厂面试资料和Python自动化、接口、框架搭建学习资料！

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNDM0MzE4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/f079ebb1c2154d51b50510cd4014e19a.png
[20210713155305547.png_pic_center]: /images/20221022/1a543b6bbd3345fa8f550f2bc29ab699.png