Backend-testøvelse (eksempler)

Af: Thomas Hamilton Thomas Hamilton
Hours Opdateret

⚡ Smart opsummering

Backend-testning er en testmetode, der kontrollerer serversiden og databasen i en applikation og bekræfter, at lagrede data forbliver korrekte og fri for defekter såsom deadlock, datakorruption og datatab.

  • 🗄️ Definition: Backend-testning, også kaldet databasetestning, verificerer database- og serverlaget bag brugergrænsefladen.
  • 🎯 Mål: Det forhindrer fejl såsom fastlåsning, datakorruption og datatab i de lagrede data.
  • 🛠️ Nærme sig: Testere springer den grafiske brugergrænseflade over og validerer skemaer, tabeller, nøgler, lagrede procedurer og triggere ved hjælp af SQL-forespørgsler.
  • 🧪 typer: Databasetestning er grupperet i strukturel, funktionel og ikke-funktionel testning.
  • 🧰 Værktøjer: Værktøjer som DbVisualizer og SolarWinds Database Performance Analyzer hjælp til at forespørge på og overvåge databaser.
  • 🤖 AI-hjælp: AI og GitHub Copilot kan generere testdata og udarbejde SQL-valideringsforespørgsler.
Læs mere

Backend-testvejledning: Sådan tester du databasen og serversiden med eksempler

Backend-testning kontrollerer den del af en applikation, som brugerne aldrig ser direkte: databasen og server-side-logikken, der lagrer og flytter deres data. Denne side forklarer, hvad backend-testning er, hvordan det udføres, dets hovedtyper, de værktøjer, der understøtter det, og dets vigtigste fordele.

Hvad er backend-test?

Backend-testning er en testmetode, der kontrollerer serversiden eller databasen i webapplikationer eller software. Backend-testning har til formål at teste applikationslaget eller databaselaget for at sikre, at webapplikationen eller softwaren er fri for databasefejl som deadlock, datakorruption eller datatab.

Backend-testning er også kendt som databasetestning. De data, der indtastes i frontend'en, gemmes i backend-databasen. Databasen kan være SQL Server, MySQL, Oracle, DB2 og lignende systemer. Dataene er organiseret i tabeller som poster og bruges til at understøtte sidens indhold.

Database- eller backend-testning er vigtig, fordi hvis det ikke udføres korrekt, kan det forårsage alvorlige komplikationer såsom dødvande, datakorruption og datatab.

Sådan laver du backend-test

Databasetestning omfatter primært validering af følgende:

  • Planlæg
  • Database tabeller
  • Kolonner
  • Nøgler og indeks
  • Gemte procedurer
  • Udløser
  • Database server valideringer
  • Dataduplikering

I backend-testning er det ikke nødvendigt at bruge den grafiske brugergrænseflade. Du kan sende anmodningen direkte gennem en browser med de parametre, der kræves til funktionen, og få et svar i et standardformat, f.eks. XML eller JSON. Du skal også oprette direkte forbindelse til databasen og verificere dataene ved hjælp af SQL forespørgsler. Fejlfinding kan udføres via logfiler.

Der er forskellige faser i backend-testning. Det første trin er at indhente designspecifikationerne for en databaseserver. Det næste trin er at teste specifikationsdesignet, efterfulgt af implementering af testene i dette design med SQL-kode. Diagrammet nedenfor viser, hvordan backend-testning foregår bag frontend'en af ​​en applikation.

Diagram, der viser backend-testning, der kontrollerer databasen og serveren bag frontend-grænsefladen

Typer af databasetest

Typerne af databasetestning omfatter strukturel, funktionel og ikke-funktionel testning:

  • Strukturel test: Validerer databaseobjekter, der lagrer data og ikke manipuleres direkte af brugerne, såsom tabeller, kolonner, skemaer, nøgler og visninger, sammen med server-side elementer som lagrede procedurer og triggere.
  • Funktionel testning: Bekræfter, at databasen opfører sig korrekt fra brugerens synspunkt, og kontrollerer, at handlinger som indsættelse, opdatering, sletning og hentning fungerer som forventet og holder dataene konsistente.
  • Ikke-funktionel testning: Dækker belastning, stress, ydeevne, sikkerhed og konfigurationstjek og sikrer, at databasen forbliver hurtig, pålidelig og sikker under virkelige forhold.

RELATEREDE ARTIKLER

Værktøjer brugt til databasetest

Nogle af de nyttige værktøjer, der bruges til databasetestning, inkluderer følgende.

1) DbVisualizer

DbVisualizer er et universelt databaseværktøj til udviklere, analytikere og databaseadministratorer. Det tilbyder funktioner til at skrive SQL for at forespørge og visualisere dine data, sammen med design- og udviklingsfunktioner til at administrere dine databaser, tabeller, relationer, indekser, triggere og brugere. DbVisualizer er blevet downloadet over 5 millioner gange og bruges i over 143 lande.

Funktioner:

  • Gratis version tilgængelig
  • Gratis evaluering af Pro-versionen
  • På tværs af platforme
  • Forespørgselsoptimering med en forklarende planfunktion
  • Visuel forespørgselsbygger ved hjælp af træk og slip
  • Fleksibel SQL-scriptudførelse med parameterunderstøttelse
  • SQL formatering
  • Kommandolinjegrænseflade til hovedløs udførelse

2) Database Performance Analyzer

SolarWinds Database Performance Analyzer er et værktøj til overvågning og analyse af ydeevne for databaseadministratorer. Det finder også årsagerne til flaskehalse og reducerer de samlede omkostninger ved databasedrift.

Funktioner:

  • Overvåg kapacitetsbegrænsninger, forespørgsler og serversundhedsydelse
  • Ekspertdatabase- og SQL-forespørgselstuningrådgivere
  • Find hurtigt årsagen til komplekse problemer
  • Identificer databaseproblemer i realtid
  • Understøttelse af databaser på tværs af leverandører fra en enkelt grænseflade
  • Lav overhead på overvågede databaser
  • Blokerings- og fastlåsningsanalyse
  • Analyser alle faktorer, der påvirker SQL Server-udførelse
  • Overvåg databaser i hybridmiljøer, on-premise, virtualiserede og i skyen
  • Proaktivt finjustere forespørgsler, så applikationer kan reagere hurtigere

Fordele ved backend-testning

Backend-testning tilbyder flere fordele:

  • Backend-testning er ikke som black box-testning, så testere kan se og målrette de underliggende data og logik.
  • Det giver fuld kontrol over testdækning og -dybde.
  • I den tidlige udviklingsfase kan mange fejl effektivt findes og rettes.

For at udføre backend-testning forventes testeren at have en stærk baggrund inden for databaseserver og kendskab til struktureret forespørgselssprog. For et dybere kig på forberedelse og validering af data, se denne vejledning om data test.

Ofte Stillede Spørgsmål

Frontend test kontrollerer brugergrænsefladen og alt, hvad brugeren ser, mens backend-test kontrollerer serveren, databasen og forretningslogikken under den. Frontend-test kræver en GUI, hvorimod backend-test fungerer direkte med databaser, API'er og SQL-forespørgsler.

De overlapper hinanden, men er ikke identiske. Databasetest fokuserer på selve databasen, herunder skema, tabeller, lagrede procedurer og dataintegritet. Backend-test er bredere og dækker også server-side logik og API'er. Fordi databasen er central, bruges termerne ofte i flæng.

Ja. Gentagne SQL-tjek, datasammenligninger og regressionstest kan automatiseres med SQL-scripts og testværktøjer. Automatisering fremskynder validering af store data og passer ind i CI-pipelines, selvom komplekse, udforskende tjek stadig drager fordel af manuel testning.

API-testning verificerer de anmodninger og svar, der udveksles mellem applikationen og serveren, ofte i JSON eller XML. Det er en vigtig del af backend-testning, fordi API'er overfører data til og fra databasen uden at involvere den grafiske brugerflade.

Almindelige udfordringer omfatter udarbejdelse af realistiske testdata, håndtering af store datamængder, skrivning af komplekse SQL-forespørgsler, håndtering af skemaændringer og reproduktion af samtidighedsproblemer såsom deadlocks. Begrænset adgang til produktionslignende databaser kan også gøre grundig backend-testning vanskelig.

Et typisk eksempel er at indtaste en post via frontend og derefter køre en SQL-forespørgsel for at bekræfte, at den blev gemt korrekt i den rigtige tabel. Testere verificerer også begrænsninger og triggere og kontrollerer, at sletning af data fjerner dem alle de forventede steder.

AI og maskinlæring hjælper med at generere realistiske testdata, foreslå og optimere SQL-forespørgsler og finde uregelmæssigheder i store resultatsæt eller logfiler. Værktøjer som f.eks. SolarWinds Database Performance Analyzer Brug maskinlæring til at opdage problemer med databaseydelse, før de påvirker brugerne.

Ja. GitHub Copilot kan udarbejde SQL-forespørgsler, lagrede procedurer og valideringsscripts fra en kort kommentar og fuldføre dem, mens du skriver. Gennemgå altid den genererede SQL, før du kører den mod en database, da forespørgsler kan ændre eller slette data.

Opsummer dette indlæg med: