測試人員為了測試某個(gè)特定場景，往往需要在測試環(huán)境數(shù)據(jù)庫中插入特定的測試數(shù)據(jù)來滿足需求；

性能測試時(shí)，常需要在測試環(huán)境生成大量可用測試數(shù)據(jù)來支持性能測試；

建設(shè)持續(xù)集成持續(xù)交付體系時(shí)，我們往往也需要在測試環(huán)境生成測試數(shù)據(jù)來保障自動(dòng)化用例可以持續(xù)穩(wěn)定的運(yùn)行。

因此，如何在測試數(shù)據(jù)庫批量生成大量可用的測試數(shù)據(jù)就成為了測試領(lǐng)域一個(gè)關(guān)鍵而難解決的問題，本文就來講講測試數(shù)據(jù)批量生成工具的一種實(shí)現(xiàn)方案。

測試數(shù)據(jù)生成的難點(diǎn)

測試數(shù)據(jù)生成主要難點(diǎn)大致可以歸結(jié)為以下幾個(gè)方面：

<1>編寫大量的sql語句費(fèi)事耗力。

<2>由于主鍵、外鍵和業(yè)務(wù)本身的邏輯約束，很難通過寫sql一次性大批量插入測試數(shù)據(jù)，往往的情況是需要對sql的一些關(guān)鍵字段進(jìn)行一些修改，如對id字段進(jìn)行修改避免重復(fù)。

<3>造數(shù)sql腳本復(fù)用性差。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)生成工具的問題

傳統(tǒng)批量數(shù)據(jù)生成工具基本思路有兩大類：

方式1

通過程序隨機(jī)的生成測試數(shù)據(jù)，而實(shí)際的實(shí)現(xiàn)過程中，對隨機(jī)的方式?jīng)]有精準(zhǔn)的控制，往往造成以下結(jié)果，導(dǎo)致工具無法滿足實(shí)際需要：

<1>數(shù)據(jù)隨機(jī)性太大，造出來的數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)差別太大。

<2>隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)往往存在大量不可用的臟數(shù)據(jù)。

<3>很難解決多表關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)生成。

<4>生成的數(shù)據(jù)往往無法滿足特定場景的數(shù)據(jù)要求。

方式2

精準(zhǔn)的針對某個(gè)特定場景編寫代碼造數(shù)，這種方式的缺點(diǎn)也很明顯：

<1>代碼針對性太強(qiáng)，沒有通用性。

<2>對測試人員代碼能力要求高。

<3>業(yè)務(wù)邏輯或數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，需要修改代碼，成本高。

測試數(shù)據(jù)批量生成工具設(shè)計(jì)思路

能夠真正滿足實(shí)際需要的數(shù)據(jù)生成工具，應(yīng)當(dāng)滿足以下要求：

<1>有較好的通用性，不需要關(guān)心具體的業(yè)務(wù)或針對具體的系統(tǒng)。

<2>對數(shù)據(jù)隨機(jī)生成有精準(zhǔn)的控制能力，可以控制生成字段的長度、類型、能否重復(fù)、由什么字符組成等等。

<3>必須解決表關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)生成的問題。

<4>可配置化，不需要因?yàn)閿?shù)據(jù)需求修改而改動(dòng)程序代碼。

本文介紹的工具實(shí)現(xiàn)方案遵循的基本思路是：在數(shù)據(jù)庫造數(shù)歸根結(jié)底是針對數(shù)據(jù)表的每個(gè)字段進(jìn)行造數(shù)，需要設(shè)計(jì)一套配置方法，可以精準(zhǔn)的描述每一個(gè)表字段數(shù)據(jù)的生成規(guī)則和限制。然后通過工具解析規(guī)則，批量生成數(shù)據(jù)。

舉一個(gè)簡單的例子，有一張數(shù)據(jù)表的主鍵是一個(gè)長度固定為27位的數(shù)字，作為主鍵它不能重復(fù)。這時(shí)候?qū)τ谶@個(gè)字段的生成規(guī)則就有4條：

<1>長度是27；

<2>由純數(shù)字組成；

<3>不能重復(fù)；

<4>生成方式是隨機(jī)生成。

我們只需要將每一張表的每一個(gè)字段的數(shù)據(jù)生成規(guī)則都拆解成上邊例子一樣，然后用特定的格式描述出來，利用程序解析這些規(guī)則，就可以批量的生成符合要求的測試數(shù)據(jù)了。

實(shí)踐方案整體介紹

通過上一節(jié)的例子不難看出，按照本文介紹的方式設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)批量造數(shù)，核心重點(diǎn)在于如何用固定的，程序可解析的格式來描述數(shù)據(jù)生成的規(guī)則。下邊就詳細(xì)介紹一種方式。

我們使用以下的json結(jié)構(gòu)來描述整個(gè)數(shù)據(jù)生成的規(guī)則：

json配置文件最外層有3個(gè)字段：

connectionInfo：描述數(shù)據(jù)庫鏈接信息，將要造數(shù)的目標(biāo)數(shù)據(jù)信息寫在這里。

roles：這是一個(gè)json數(shù)據(jù)，用于描述多張表的數(shù)據(jù)生成規(guī)則，有幾張表，這個(gè)數(shù)組中就有幾個(gè)元素。

sqlScriptNmae：最終生成的sql腳本名稱，本文介紹的工具不是直接將生成的數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，而是將生成的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的insert語句，生成sql腳本，以便根據(jù)需要執(zhí)行。

下邊看下connectionInfo和roles的具體內(nèi)容：

connectionInfo包括數(shù)據(jù)庫類型、host、端口、用戶名、密碼、連接的數(shù)據(jù)庫名稱6個(gè)字段，用于描述造數(shù)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫鏈接信息。

再來看一下roles字段：

roles描述數(shù)據(jù)生成規(guī)則，roles是一個(gè)數(shù)組，數(shù)組中的每一項(xiàng)描述一張表的數(shù)據(jù)生成規(guī)則，roles中的每一項(xiàng)有3個(gè)字段：

tableName：當(dāng)前配置規(guī)則是哪張表的。

size：想要一次性批量生成數(shù)據(jù)的數(shù)量，如上圖一次為tableA表生成100條數(shù)據(jù)。

fields：一個(gè)json數(shù)據(jù)，里邊的每一項(xiàng)對應(yīng)tableA的一個(gè)字段，描述這個(gè)字段的詳細(xì)生成規(guī)則。

最后看一下fields中的每一項(xiàng)：

每一個(gè)字段的生成規(guī)則，都是用上圖中的12個(gè)字段進(jìn)行描述，字段說明如下：

字段規(guī)則詳細(xì)說明

上一節(jié)看到字段的生成方式總共有9種，本節(jié)詳細(xì)說明這9種生成方式和它們的配合字段如何描述生成規(guī)則。

<1>FIXED(固定值)

<2>RELATED(關(guān)聯(lián))

<3>RANDAM(隨機(jī))或RANDAM_UNIQUE(隨機(jī)不重復(fù))

<4>ENUM(枚舉)

<5>NUMRANGE(數(shù)字范圍)或NUMRANGE_UNIQUE(數(shù)字范圍不重復(fù))

<6>SQL(sql提取)或SQL_UNIQUE(sql提取不重復(fù))

總結(jié)

本文提出了一種通過配置字段生成規(guī)則來精準(zhǔn)批量的生成測試數(shù)據(jù)的方案。這種方案增加了數(shù)據(jù)生成的通用性，同時(shí)能在較大程度上滿足對測試數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性的要求。

但本文舉例的實(shí)踐方案也只是這種思路的一個(gè)具體實(shí)踐，相比較方案本身，筆者認(rèn)為這種規(guī)則配置的數(shù)據(jù)生成思路更加重要。希望這篇文章可以在批量測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方面為你和你的團(tuán)隊(duì)提供參考。

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