Vodič za testiranje pozadine (primjeri)

By: Thomas Hamilton Thomas Hamilton
Hours Ažurirano

⚡ Pametni sažetak

Backend testiranje je metoda testiranja koja provjerava poslužiteljsku stranu i bazu podataka aplikacije, potvrđujući da pohranjeni podaci ostaju ispravni i bez nedostataka poput zastoja, oštećenja podataka i gubitka podataka.

  • 🗄️ Definicija: Backend testiranje, koje se naziva i testiranje baze podataka, provjerava sloj baze podataka i poslužitelja iza korisničkog sučelja.
  • 🎯 Cilj: Sprječava nedostatke poput zastoja, oštećenja podataka i gubitka podataka u pohranjenim podacima.
  • 🛠️ Pristup: Testeri preskaču GUI i validiraju shemu, tablice, ključeve, pohranjene procedure i okidače pomoću SQL upita.
  • 🧪 vrste: Testiranje baze podataka dijeli se na strukturno, funkcionalno i nefunkcionalno testiranje.
  • 🧰 Alati: Alati poput DbVisualizera i SolarWinds Database Performance Analyzer pomoć u upitima i praćenju baza podataka.
  • 🤖 Pomoć umjetne inteligencije: AI i GitHub Copilot mogu generirati testne podatke i izrađivati ​​SQL upite za validaciju.
Pročitaj više

Vodič za testiranje pozadinske infrastrukture: kako testirati bazu podataka i poslužiteljsku stranu s primjerima

Backend testiranje provjerava dio aplikacije koji korisnici nikada ne vide izravno: bazu podataka i logiku na strani poslužitelja koja pohranjuje i premješta njihove podatke. Ova stranica objašnjava što je backend testiranje, kako se izvodi, njegove glavne vrste, alate koji ga podržavaju i njegove ključne prednosti.

Što je backend testiranje?

Backend testiranje je metoda testiranja koja provjerava poslužiteljsku stranu ili bazu podataka web aplikacija ili softvera. Backend testiranje ima za cilj testirati sloj aplikacije ili sloj baze podataka kako bi se osiguralo da web aplikacija ili softver ne sadrže nedostatke u bazi podataka poput zastoja, oštećenja podataka ili gubitka podataka.

Backend testiranje poznato je i kao testiranje baze podataka. Podaci uneseni u frontend pohranjuju se u backend bazu podataka. Baza podataka može biti SQL Server, MySQL, Oracle, DB2 i slični sustavi. Podaci su organizirani u tablice kao zapisi i koriste se za podršku sadržaju stranice.

Testiranje baze podataka ili pozadinskog sustava je važno jer, ako se ne provede pravilno, može uzrokovati ozbiljne komplikacije poput zastoja, oštećenja podataka i gubitka podataka.

Kako napraviti backend testiranje

Testiranje baze podataka uglavnom uključuje validaciju sljedećeg:

  • Shema
  • Tablice baze podataka
  • Kolumne
  • Ključevi i indeksi
  • Pohranjeni postupci
  • okidači
  • Validacije poslužitelja baze podataka
  • Dupliciranje podataka

U backend testiranju nije potrebno koristiti GUI. Zahtjev možete izravno proslijediti pregledniku s parametrima potrebnim za funkciju i dobiti odgovor u nekom zadanom formatu, na primjer XML ili JSON. Također se morate izravno povezati s bazom podataka i provjeriti podatke pomoću SQL upiti. Otklanjanje pogrešaka može se obaviti putem datoteka zapisnika.

Postoje različite faze u backend testiranju. Prvi korak je prikupljanje specifikacija dizajna za poslužitelj baze podataka. Sljedeći korak je testiranje dizajna specifikacija, nakon čega slijedi implementacija testova u ovom dizajnu pomoću SQL koda. Dijagram u nastavku prikazuje kako backend testiranje stoji iza prednjeg dijela aplikacije.

Dijagram koji prikazuje backend testiranje koje provjerava bazu podataka i poslužitelj iza front-end sučelja

Vrste testiranja baze podataka

Vrste testiranja baze podataka uključuju strukturno, funkcionalno i nefunkcionalno testiranje:

  • Strukturno ispitivanje: Validira objekte baze podataka koji pohranjuju podatke i kojima korisnici ne manipuliraju izravno, kao što su tablice, stupci, sheme, ključevi i prikazi, zajedno s elementima na strani poslužitelja poput pohranjenih procedura i okidača.
  • Funkcionalno ispitivanje: Provjerava da li se baza podataka ispravno ponaša s korisničke točke gledišta, provjeravajući rade li operacije poput umetanja, ažuriranja, brisanja i dohvaćanja kako se očekuje i održavaju li podaci konzistentnima.
  • Nefunkcionalno testiranje: Obuhvaća provjere opterećenja, stresa, performansi, sigurnosti i konfiguracije, osiguravajući da baza podataka ostane brza, pouzdana i sigurna u stvarnim uvjetima.

POVEZANI ČLANCI

Alati koji se koriste za testiranje baze podataka

Neki od korisnih alata koji se koriste za testiranje baze podataka uključuju sljedeće.

1) DbVizualizer

DbVizualizer je univerzalni alat za baze podataka za razvojne programere, analitičare i administratore baza podataka. Pruža značajke za pisanje SQL-a za upite i vizualizaciju vaših podataka, zajedno sa značajkama dizajna i razvoja za upravljanje vašim bazama podataka, tablicama, relacijama, indeksima, okidačima i korisnicima. DbVisualizer je preuzet više od 5 milijuna puta i koristi se u više od 143 zemlje.

Značajke:

  • Dostupna besplatna verzija
  • Besplatna procjena Pro verzije
  • Cross-platforma
  • Optimizacija upita sa značajkom objašnjenja plana
  • Vizualni alat za izradu upita koristeći povlačenje i ispuštanje
  • Fleksibilno izvršavanje SQL skripti s podrškom za parametre
  • SQL formatiranje
  • Sučelje naredbenog retka za bezglavo izvršavanje

2) Database Performance Analyzer

SolarWinds Database Performance Analyzer je alat za praćenje i analizu performansi za administratore baza podataka. Također pronalazi razloge uskih grla i smanjuje ukupne troškove rada baze podataka.

Značajke:

  • Pratite ograničenja kapaciteta, upite i radnu izvedbu poslužitelja
  • Stručni savjetnici za podešavanje baza podataka i SQL upita
  • Brzo pronaći uzrok složenih problema
  • Identificirajte probleme s bazom podataka u stvarnom vremenu
  • Podrška baze podataka različitih dobavljača iz jednog sučelja
  • Niski troškovi nadziranih baza podataka
  • Analiza blokiranja i zastoja
  • Analizirajte svaki čimbenik koji utječe na izvođenje SQL Servera
  • Pratite baze podataka u hibridnim okruženjima, lokalnim, virtualiziranim i u oblaku
  • Proaktivno podešavanje upita kako bi aplikacije mogle brže odgovarati

Prednosti backend testiranja

Backend testiranje nudi nekoliko prednosti:

  • Backend testiranje nije poput testiranja crne kutije, tako da testeri mogu vidjeti i ciljati temeljne podatke i logiku.
  • Pruža potpunu kontrolu nad pokrivenošću i dubinom testiranja.
  • U ranoj fazi razvoja, mnoge greške se mogu učinkovito pronaći i ispraviti.

Za provođenje backend testiranja, od testera se očekuje da ima bogato iskustvo u radu s poslužiteljem baze podataka i znanje strukturiranog jezika upita. Za detaljniji pregled pripreme i validacije podataka, pogledajte ovaj vodič o testiranje podataka.

Pitanja i odgovori

Testiranje sučelja provjerava korisničko sučelje i sve što korisnik vidi, dok backend testiranje provjerava poslužitelj, bazu podataka i poslovnu logiku ispod njega. Frontend testiranje zahtijeva GUI, dok backend testiranje radi izravno s bazama podataka, API-jima i SQL upitima.

Preklapaju se, ali nisu identični. Testiranje baze podataka fokusira se na samu bazu podataka, uključujući shemu, tablice, pohranjene procedure i integritet podataka. Backend testiranje je šire i pokriva logiku na strani poslužitelja i API-je. Budući da je baza podataka centralna, pojmovi se često koriste naizmjenično.

Da. Ponavljajuće SQL provjere, usporedbe podataka i regresijski testovi mogu se automatizirati pomoću SQL skripti i alata za testiranje. Automatizacija ubrzava validacije velikih podataka i uklapa se u CI cjevovode, iako složene, istraživačke provjere i dalje imaju koristi od ručnog testiranja.

API testiranje provjerava zahtjeve i odgovore razmijenjene između aplikacije i poslužitelja, često u JSON-u ili XML-u. To je ključni dio backend testiranja jer API-ji prenose podatke u bazu podataka i iz nje bez uključivanja grafičkog sučelja.

Uobičajeni izazovi uključuju pripremu realističnih testnih podataka, rukovanje velikim količinama podataka, pisanje složenih SQL upita, upravljanje promjenama sheme i reprodukciju problema s konkurentnošću poput zastoja. Ograničeni pristup bazama podataka sličnim produkcijskim također može otežati temeljito testiranje pozadine.

Tipičan primjer je unos zapisa putem front-enda, a zatim pokretanje SQL upita kako bi se potvrdilo da je ispravno pohranjen u odgovarajućoj tablici. Testeri također provjeravaju ograničenja i okidače te provjeravaju uklanjaju li se brisanjem podataka svugdje gdje se očekuje.

Umjetna inteligencija i strojno učenje pomažu u generiranju realističnih testnih podataka, predlaganju i optimizaciji SQL upita te uočavanju anomalija u velikim skupovima rezultata ili zapisnicima. Alati poput SolarWinds Database Performance Analyzer koristiti strojno učenje za otkrivanje problema s performansama baze podataka prije nego što oni utječu na korisnike.

Da. GitHub kopilot Može izraditi SQL upite, pohranjene procedure i skripte za validaciju iz kratkog komentara i dovršiti ih dok tipkate. Uvijek pregledajte generirani SQL prije nego što ga pokrenete u bazi podataka, budući da upiti mogu promijeniti ili izbrisati podatke.

Sažmite ovu objavu uz: