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测试数据是程序员在做软件测试的时候会得到的一系列分析结果，我们可以通过从测试数据进行反推来找到测试漏洞或者是错误的地方，下面我们就通过案例分析来简单了解一下，测试数据重要性分析。
1、测试数据为什么重要
1.浅显的道理：说白了测试用例的执行工作主要是做一些输入操作，然后观察输出。测试数据就是输入的内容，没有测试数据，你咋执行用例?
2.测试数据是测试设计的重要组成部分，测试用例的有效性严重依赖测试数据的选取或者设计，要记住测试的本质是抽样，样品的选取其实是一门深奥的科学，有学过统计学的同学会深切明白这个道理。
3.没有把测试数据这一块儿理顺，良好的自动化测试简直是空谈。试想，测试自动化采取的普遍默模式就是“录制-回放”模式，如果搞不定数据，回放基本上会失败，自动化验证自然也就无法有效完成了。
4.测试数据能够启发测试设计。做测试多的同学都会有过选取一组测试用例后来了感觉发现自己思如泉涌的经历。
5.如果是已上线系统，或者生命周期较长的系统，从生产系统上log下来的数据可以很好的指导测试。(通过一些统计可以帮助识别那些业务重要，为能够制定正确的测试策略提供重要信息;对数据做pattern分析的话可以用于补充测试场景、用例，同样十分有益;这些数据还可以在测试中进行复用)。
2、测试数据的分类
我们可以从多个维度对测试数据进行分类，下面讲一下我的分类方式：
2.1、从测试数据的生命周期角度划分
可以将测试数据分为：稳定和数据、可消耗的数据和混合类型数据
稳定的数据：在一轮/多轮测试执行过程中几乎不会发生变化的数据，如常见的电商系统中的一些基础数据--城市，邮政编码，一些商品的属性，如衣服尺寸码等。
可消耗数据：测试执行完某个步骤后，数据发生不可逆改变，或者发生逆转操作需要耗费大量精力的改变。这类数据的例子有：商品的库存，票务系统里的票，要被
混合类型数据：某些数据是复合型数据，如XML结构或者Json结构的某些数据，一条数据中的一部分是稳定的数据，另一部分是可消耗数据，这样的例子其实很常见，一般这样的数据会被当做可消耗数据来处理。
2.2、从业务角度来看数据划分
可以分为：合规数据、非合规数据、Fuzz数据
合规数据：望文生义，就是符合业务规则的数据，如能够通过校验的身份证号。
非合规数据：显然就是不符合业务规则的数据，当你被要求输入注册邮箱的时候，你给出这样的输入显然不会合规。
Fuzz数据：Fuzz数据主要是利用一些工具生成的乱七八糟的数据，主要用于系统稳定性测试和安全测试。
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2024-01-12
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