1,数据库测试的具体测试方法

1. 分别测试记录的新增、修改、删除等操作,以验证前台与后台数据的一致性为主。2. 测试记录的查找功能,检查返回的数据是否正确,并测试相关功能。3. 测试数据的不同显示方式。4. 测试有效和无效数据对数据库的影响。完成标准:???? ??所有的数据库访问方法和进程都按照设计的方式运行,数据没有遭到损坏。
可以再建3张表,结构和s一样,分别为s1,s2,s3.其中:s1表中随便插入20条数据,姓名为姓(如:赵,钱,孙,李...)学号随意s2表中随便插入20条数据,姓名为名(第二字,如:宝,德,杰,雅..),学号随意。s3表中随便插入25条数据,姓名为名(第三字,如:刚,强,铁,汉..),学号随意。这样,就可以用笛卡尔积实现少量数据产生大量数据。(20*20*25= 10000)如:insert into s(姓名,学号) select s1.姓名+s2.姓名+s3.姓名,s1.学号+s2.学号+s3.学号 from s1,s2,s3得到如赵宝刚之类的10000个姓名。

数据库测试的具体测试方法

2,如何对一个数据库进行测评都要做哪些工作

1.生成数据2.在生成的数据上执行增删改操作3.在生成的数据上执行典型查询操作 这个“典型查询”与你的数据库和应用相关,即应该模拟应用程序的查询过程4.结果评估
2008年最热门的职业根据专家的预测和中国人民大学大学生就业研究所的调查结果来看,今后几年具有热门就业岗位需求的产业有: 1.信息产业。包括计算机硬件和软件业、通讯器械生产业、通讯服务业、网络服务业及其他信息技术业等。 2.经贸行业。包括国内贸易业、对外贸易业、物流业、广告业,以及各类经济服务业(如经济信息、会展等)。 3.现代生活产品制造业。包括汽车、家用电器、时装服饰、家具、工艺美术与艺术收藏品等各种现代生活用品的制造业。 4.建设行业。包括居民住宅业、大型设施建筑业、房地产开发业、建筑装饰行业等。 5.基础产业。其主要发展方向包括钢铁、材料、能源、化工、城市公用事业等。 6.金融业。包括银行、证券、保险三大行业,并进一步扩大到风险投资、资本运作、金融理财等领域。 7.教育产业。包括幼儿学前教育、正规学校教育、职业资格教育与就业技能培训、在职培训、继续教育、远程教育、网上学校等。 8.社会服务业。包括各类社会生活与民事服务、社区服务业、物业管理、法律服务等。 9.医药行业。包括医疗卫生业、生物工程、制药业与保健品生产业等。 10.健康产业。包括保健行业、体育行业以及心理咨询行业等。 11.文化与生活休闲业。包括出版业、大众传播业、旅游业、餐饮业、宾馆业、娱乐业等。 12.老年产业。包括老年用品制造、老年生活服务、老年医疗、托老所、老年教育、老年休闲等诸多领域。 13.环境行业。包括环境保护行业、资源再利用行业、节能行业、新材料与新能源业等。 14.社会管理业。主要指政府机构以及相关的公共服务和社会工作。
:查询输入: (1)分别对单条件进行精确查询 (2)输入长度的检验,输入允许的最长值进行查询,是

如何对一个数据库进行测评都要做哪些工作

3,如何测试数据仓库

分析源文件  与其它项目一样,测试数据仓库部署时,通常都会有一份相关的说明文件。虽然这些文件对于创建基本的测试策略非常有用,但经常会缺少一些关于测试开发与执行的详细资料。有时会有一些其它文件解释技术上的细节问题,即从源到目标的转化(source-to-target  开发策略和测试计划  分析了各种各样的源文件后,就要开始创建测试策略。我发现从生命周期和质量的角度来看,增量测试是测试数据仓库的最好办法。这从本质上意味着开发团队会从开发过程的早期开始,将各种小组件交付给测试团队。这个办法的主要优点是避免交付让人吃惊的“大块”组件,可以从早期开始检验缺陷,并使调试变得简单。此外,这个方法还有助于在开发与测试周期中建立详细的过程。具体到数据仓库测试,即是对数据获取分段表,然后是增量表、基本的历史表格、BI视图等的测试。  另一个制定数据仓库测试策略的主要问题是基于分析(analysis-based)的测试方式和基于查询(analysis-based)的测试方式的选择。纯基于分析的方法是让测试分析师通过分析目标数据和相关标准计算出预期结果。基于查询的方法有相同的基本分析步骤,但更进一步,用SQL查询语言编写预期结果。这为将来建立回归测试过程节省了很大精力。如果测试是一次性的,那么用基于分析的方式就足够了,因为通常这种方式较快一些。反之,如果企业对回归测试有持续的需求,那么基于查询的方式会更为合适。  测试的开发与执行  不管在测试执行过程之前还是之后进行测试的开发,要根据上行需求的稳定性和分析过程决定。如果情况变动比较频繁,那么早期进行的测试开发可能大部分都会被废弃。这种场合,实时进行的整合的测试开发和执行过程通常会更有效果。不管怎样,在设计测试开发和执行过程的框架时,参考一下测试分类总是有用的。比如,一些数据仓库的测试分类可能有:  记录计数(预期与实际对比)  副本记录  参考数据有效性  参照完整性  错误与异常逻辑  增量过程与历史过程  控制栏值与默认值  除这些分类外,还可以参考缺陷分类学,比如Larry Greenfield的分类。  测试执行时,准确的状态报告过程是经常被忽略的一个方面。在确定团队里的其他人明白你的方法的前提下,测试分类和测试进度可以保证他们对测试状态也有一个清楚的概念。有了详细的规划并坚持到底,以及良好的沟通,就能建立一个数据仓库测试过程,帮助项目团队取得满意的成果。
当然是数据仓库啦

如何测试数据仓库


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