前两天在阿里技术嘉年华上分享了一个有关《报表类型的数据测试》的话题，发现很多人的遇到了我之前测试时候遇到的问题，我相信我们之前走过的弯路，以及后的解决方案和经验，可以帮助大家构建出更好的数据测试用例。

　　所以我决定写一系列关于数据测试的文章，帮助大家避免我们曾经遇到过的问题，建立起强壮的自动化测试用例。

　　这系列文章不是：

　　1. 我们不针对敏捷测试，不专门讲持续集成等战略上的概念，战略上讲，这些东西很重要，但是依然要落在每一个强壮和易维护的自动化测试用例上。

　　2. 我们不推荐框架，更多的讲思想和做法。因为我们在开始做这些工作之前，并没有在市面上找到合适的解决我们问题的框架，所以我们只能从头开始。好处是可以从很基本的方面理解我们的思想，坏处是没有现成可用的工具。不过不用担心，我们非常乐意把自己的框架开源出来，但是要整理一下。

　　3. 我们不讲UI的测试，因为我们的数据测试会更加专注于数据，如果你要测试UI上的数据，那么请先学习UI自动化测试框架，把这些数据获取好。

　　这系列文章会：

　　1. 用我们实际中的例子对数据测试进行系统的讲解。如果你可以从我的例子中找到平时工作的影子，那么你一定会有所收获。

　　2. 文章中不仅仅会涉及数据测试方面的内容，为了讲明白我为什么这么设计框架，我可能还会提及其他自动化测试方面的东西，略嫌?嗦请海涵。

　　那么言归正传，什么是数据测试呢?

　　数据测试不是一种测试方法，而是一种针对特定的被测对象所采取的一系列方法，提高这些被测对象测试效率的方法。

　　我定义我们的被测对象是：一切以数据计算和变化为过程的，可以以只对数据进行对比来测试的系统。

　　我和你一样讨厌晦涩的定义，我以几个例子来解释：

　　1. 我们团队的产品：量子恒道店铺统计，整体来说，因为有很多UI方面的测试，这些测试很多地方不能单靠数据来验证，所以整体来说量子店铺统计不是数据测试的被测对象;但是我们拆开来看，量子恒道的所有后台计算，都是数据测试的被测对象，因为他们从数据开始，经过计算，生成的都是数据。

　　2. 一个负责在网络集群之间传递消息的消息中间件，不是数据测试的被测对象。他们虽然输入是数据，输出依然是数据，也可能进行了数据的计算，但是测试重点在于网络的可用和稳定，数据测试不是我们的测试重点，所以不是。

　　3. Hadoop， hive， storm等平台本身不是我们的被测试对象，但是基于这些平台写的应用，全部可以是数据测试的被测试对象。

　　4. 某网站的OpenAPI，可以是数据测试对象，因为用户都是从http请求请求数据，经过数据库，然后通过http响应返回相应的数据。

　　5. 一个MVC架构的网站，除掉V之后的部分是吗?大部分情况，是的，但是如果这个网站的M和C层组成的是一套完整的增删改查业务体系的话，我并不推荐数据测试的方法，原因见文章：《用白盒的思想黑盒的测试》

　　6. 某银行的数据库搬迁服务，是数据测试对象。

　　总之一句话，当测试人员的关注点在于数据是否正确，而不是其他流程、UI、性能等地方的时候，那么你需要数据测试了。

　　不知道你有没有找到自己工作中的数据被测对象呢?