Handledning för backendtestning (exempel)

By: Thomas Hamilton Thomas Hamilton
Hours Uppdaterad

⚡ Smart sammanfattning

Backend-testning är en testmetod som kontrollerar serversidan och databasen i en applikation och bekräftar att lagrad data förblir korrekt och fri från defekter som dödläge, datakorruption och dataförlust.

  • 🗄️ Definition: Backend-testning, även kallad databastestning, verifierar databasen och serverlagret bakom användargränssnittet.
  • 🎯 Mål: Det förhindrar defekter som dödläge, datakorruption och dataförlust i lagrade data.
  • 🛠️ Närma sig: Testare hoppar över det grafiska gränssnittet och validerar scheman, tabeller, nycklar, lagrade procedurer och triggers med hjälp av SQL-frågor.
  • 🧪 typer: Databastestning grupperas i strukturell, funktionell och icke-funktionell testning.
  • 🧰 Verktyg: Verktyg som DbVisualizer och SolarWinds Database Performance Analyzer hjälpa till att fråga och övervaka databaser.
  • 🤖 AI-hjälp: AI och GitHub Copilot kan generera testdata och utarbeta SQL-valideringsfrågor.
Läs mer

Handledning för backend-testning: hur man testar databasen och serversidan med exempel

Backend-testning kontrollerar den del av en applikation som användarna aldrig ser direkt: databasen och serversidans logik som lagrar och flyttar deras data. Den här sidan förklarar vad backend-testning är, hur det utförs, dess huvudtyper, de verktyg som stöder det och dess viktigaste fördelar.

Vad är Backend-testning?

Backend-testning är en testmetod som kontrollerar serversidan eller databasen för webbapplikationer eller programvara. Backend-testning syftar till att testa applikationslagret eller databaslagret för att säkerställa att webbapplikationen eller programvaran är fri från databasfel som dödläge, datakorruption eller dataförlust.

Backend-testning är även känt som databastestning. Data som matas in i frontend lagras i backend-databasen. Databasen kan vara SQL Server, MySQL, Oracle, DB2 och liknande system. Informationen organiseras i tabeller som poster och används för att stödja sidans innehåll.

Databas- eller backend-testning är viktigt eftersom det, om det inte görs korrekt, kan orsaka allvarliga komplikationer som dödläge, datakorruption och dataförlust.

Hur man gör Backend-testning

Databastestning omfattar huvudsakligen validering av följande:

  • Schema
  • Databastabeller
  • Kolonner
  • Nycklar och index
  • Lagrade procedurer
  • triggers
  • Valideringar av databasserver
  • Dataduplicering

Vid backend-testning behöver du inte använda det grafiska gränssnittet. Du kan skicka begäran direkt via en webbläsare med de parametrar som krävs för funktionen och få ett svar i något standardformat, till exempel XML eller JSON. Du måste också ansluta direkt till databasen och verifiera data med hjälp av SQL frågor. Felsökning kan göras via loggfiler.

Det finns olika faser i backend-testning. Det första steget är att erhålla designspecifikationerna för en databasserver. Nästa steg är att testa specifikationsdesignen, följt av att implementera testerna i denna design med SQL-kod. Diagrammet nedan visar hur backend-testning ligger bakom frontend-delen av en applikation.

Diagram som visar backend-testning som kontrollerar databasen och servern bakom frontend-gränssnittet

Typer av databastestning

Typerna av databastestning inkluderar strukturell, funktionell och icke-funktionell testning:

  • Strukturell testning: Validerar databasobjekt som lagrar data och som inte direkt manipuleras av användare, såsom tabeller, kolumner, scheman, nycklar och vyer, tillsammans med serversideselement som lagrade procedurer och triggers.
  • Funktionell testning: Verifierar att databasen fungerar korrekt ur användarens synvinkel och kontrollerar att åtgärder som infoga, uppdatera, ta bort och hämta fungerar som förväntat och håller data konsekventa.
  • Icke-funktionell testning: Täcker belastnings-, stress-, prestanda-, säkerhets- och konfigurationskontroller, vilket säkerställer att databasen förblir snabb, tillförlitlig och säker under verkliga förhållanden.

RELATERADE ARTIKLAR

Verktyg som används för databastestning

Några av de användbara verktyg som används för databastestning inkluderar följande.

1) DbVisualizer

DbVisualizer är ett universellt databasverktyg för utvecklare, analytiker och databasadministratörer. Det tillhandahåller funktioner för att skriva SQL för att fråga och visualisera dina data, tillsammans med design- och utvecklingsfunktioner för att hantera dina databaser, tabeller, relationer, index, triggers och användare. DbVisualizer har laddats ner över 5 miljoner gånger och används i över 143 länder.

Funktioner:

  • Gratis version tillgänglig
  • Gratis utvärdering av Pro-versionen
  • Plattformsoberoende
  • Fråga optimering med en förklara plan funktion
  • Visuell frågebyggare med dra och släpp
  • Flexibel SQL-skriptkörning med parameterstöd
  • SQL-formatering
  • Kommandoradsgränssnitt för huvudlös exekvering

2) Database Performance Analyzer

SolarWinds Database Performance Analyzer är ett verktyg för prestandaövervakning och analys för databasadministratörer. Det hittar också orsakerna till flaskhalsar och minskar den totala kostnaden för databasdrift.

Funktioner:

  • Övervaka kapacitetsbegränsningar, frågor och prestanda för serverns hälsa
  • Expertdatabas- och SQL-rådgivare för justering av frågor
  • Hitta snabbt orsaken till komplexa problem
  • Identifiera databasproblem i realtid
  • Databasstöd från flera leverantörer från ett enda gränssnitt
  • Låg omkostnad på övervakade databaser
  • Blockerings- och dödlägesanalys
  • Analysera varje faktor som påverkar SQL Server-exekveringen
  • Övervaka databaser i hybridmiljöer, lokalt, virtualiserat och i molnet
  • Proaktivt justera frågor så att applikationer kan svara snabbare

Fördelar med backend-testning

Backend-testning erbjuder flera fördelar:

  • Backend-testning är inte som black box-testning, så testare kan se och rikta in sig på underliggande data och logik.
  • Det ger full kontroll över testets täckning och djup.
  • I det tidiga utvecklingsstadiet kan många buggar effektivt hittas och åtgärdas.

För att utföra backend-testning förväntas testaren ha en gedigen bakgrund inom databasservern och kunskap om strukturerat frågespråk. För en djupare titt på hur man förbereder och validerar data, se den här guiden om datatestning.

Vanliga frågor

Frontend-testning kontrollerar användargränssnittet och allt som användaren ser, medan backend-testning kontrollerar servern, databasen och affärslogiken under den. Frontend-testning behöver ett grafiskt gränssnitt, medan backend-testning fungerar direkt med databaser, API:er och SQL-frågor.

De överlappar varandra men är inte identiska. Databastestning fokuserar på själva databasen, inklusive schema, tabeller, lagrade procedurer och dataintegritet. Backend-testning är bredare och täcker även serversideslogik och API:er. Eftersom databasen är central används termerna ofta omväxlande.

Ja. Repetitiva SQL-kontroller, datajämförelser och regressionstester kan automatiseras med SQL-skript och testverktyg. Automatisering snabbar upp stora datavalideringar och passar in i CI-pipelines, även om komplexa, utforskande kontroller fortfarande gynnas av manuell testning.

API-testning verifierar de förfrågningar och svar som utväxlas mellan applikationen och servern, ofta i JSON eller XML. Det är en viktig del av backend-testning eftersom API:er transporterar data till och från databasen utan att involvera det grafiska gränssnittet.

Vanliga utmaningar inkluderar att förbereda realistiska testdata, hantera stora datamängder, skriva komplexa SQL-frågor, hantera schemaändringar och reproducera samtidighetsproblem som dödlägen. Begränsad åtkomst till produktionsliknande databaser kan också försvåra grundlig backend-testning.

Ett typiskt exempel är att mata in en post via användargränssnittet och sedan köra en SQL-fråga för att bekräfta att den lagrades korrekt i rätt tabell. Testare verifierar också begränsningar och utlösare och kontrollerar att borttagning av data tar bort den överallt som förväntas.

AI och maskininlärning hjälper till att generera realistiska testdata, föreslå och optimera SQL-frågor och upptäcka avvikelser i stora resultatmängder eller loggar. Verktyg som SolarWinds Database Performance Analyzer använda maskininlärning för att upptäcka problem med databasens prestanda innan de påverkar användarna.

Ja. GitHub Copilot kan utarbeta SQL-frågor, lagrade procedurer och valideringsskript från en kort kommentar och slutföra dem medan du skriver. Granska alltid den genererade SQL-frågan innan du kör den mot en databas, eftersom frågor kan ändra eller ta bort data.

Sammanfatta detta inlägg med: