Посібник з тестування серверної частини (приклади)

⚡ Розумний підсумок

Бекенд-тестування — це метод тестування, який перевіряє серверну частину та базу даних програми, підтверджуючи, що збережені дані залишаються правильними та не містять дефектів, таких як блокування, пошкодження даних та втрата даних.

🗄️ Визначення: Бекенд-тестування, яке також називають тестуванням бази даних, перевіряє рівень бази даних та сервера, що знаходиться за користувацьким інтерфейсом.
🎯 Мета: Це запобігає таким дефектам, як глухий кут, пошкодження даних та втрата даних у збережених даних.
🛠️ Підхід: Тестери пропускають графічний інтерфейс та перевіряють схеми, таблиці, ключі, збережені процедури та тригери за допомогою SQL-запитів.
🧪 типи: Тестування баз даних поділяється на структурне, функціональне та нефункціональне тестування.
🧰 Інструменти: Такі інструменти, як DbVisualizer та SolarWinds Database Performance Analyzer допомагати у запитуванні та моніторингу баз даних.
🤖 Допомога ШІ: Штучний інтелект та GitHub Copilot можуть генерувати тестові дані та створювати запити для перевірки SQL.

Детальніше

Бекенд-тестування перевіряє ту частину програми, яку користувачі ніколи не бачать безпосередньо: базу даних та логіку на стороні сервера, яка зберігає та переміщує їхні дані. На цій сторінці пояснюється, що таке бекенд-тестування, як воно виконується, його основні типи, інструменти, що його підтримують, та його ключові переваги.

Що таке Backend Testing?

Бекенд-тестування – це метод тестування, який перевіряє серверну частину або базу даних веб-додатків чи програмного забезпечення. Бекенд-тестування має на меті перевірити рівень додатка або рівня бази даних, щоб переконатися, що веб-додаток або програмне забезпечення не містить дефектів бази даних, таких як блокування, пошкодження даних або втрата даних.

Бекенд-тестування також відоме як тестування бази даних. Дані, введені у фронтенд, зберігаються у бекенд-базі даних. База даних може бути SQL Server, MySQL, Oracle, DB2 та подібних систем. Дані організовані в таблицях як записи та використовуються для підтримки вмісту сторінки.

Тестування бази даних або серверної частини важливе, оскільки, якщо його не виконати належним чином, це може спричинити серйозні ускладнення, такі як блокування, пошкодження даних та втрату даних.

Як виконати бекенд-тестування

Тестування бази даних в основному включає перевірку наступного:

схема
Таблиці баз даних
Колони
Ключі та індекси
Збережені процедури
Тригери
Перевірки сервера баз даних
Дублювання даних

Під час бекенд-тестування вам не потрібно використовувати графічний інтерфейс. Ви можете безпосередньо передати запит через браузер з параметрами, необхідними для функції, та отримати відповідь у певному форматі за замовчуванням, наприклад, XML або JSON. Вам також потрібно безпосередньо підключитися до бази даних та перевірити дані за допомогою SQL запити. Налагодження можна виконувати через файли журналів.

Існує кілька фаз тестування серверної частини. Перший крок – отримання специфікацій проекту для сервера бази даних. Наступний крок – тестування проекту специфікації, а потім реалізація тестів у цьому проекті за допомогою коду SQL. На діаграмі нижче показано, як тестування серверної частини знаходиться за фронтендом програми.

Види тестування баз даних

Типи тестування баз даних включають структурне, функціональне та нефункціональне тестування:

Структурне тестування: Перевіряє об'єкти бази даних, які зберігають дані та не змінюються безпосередньо користувачами, такі як таблиці, стовпці, схеми, ключі та подання, а також елементи на стороні сервера, такі як збережені процедури та тригери.
Функціональне тестування: Перевіряє правильність роботи бази даних з точки зору користувача, перевіряючи, чи такі операції, як вставка, оновлення, видалення та отримання, працюють належним чином і чи зберігаються дані узгодженими.
Нефункціональне тестування: Охоплює перевірки навантаження, стресу, продуктивності, безпеки та конфігурації, забезпечуючи швидкість, надійність та безпеку бази даних у реальних умовах.

Інструменти, що використовуються для тестування бази даних

Деякі корисні інструменти, що використовуються для тестування баз даних, включають наступне.

1) DbVisualizer

DbVisualizer – це універсальний інструмент для роботи з базами даних, призначений для розробників, аналітиків та адміністраторів баз даних. Він надає функції для написання SQL для запитів та візуалізації даних, а також функції проектування та розробки для керування базами даних, таблицями, зв'язками, індексами, тригерами та користувачами. DbVisualizer був завантажений понад 5 мільйонів разів і використовується в понад 143 країнах.

Особливості гри:

Доступна безкоштовна версія
Безкоштовна оцінка Pro-версії
Крос-платформенний
Оптимізація запитів із функцією пояснення плану
Візуальний конструктор запитів за допомогою перетягування
Гнучке виконання SQL-скриптів з підтримкою параметрів
Форматування SQL
Інтерфейс командного рядка для безголового виконання

2) Database Performance Analyzer

SolarWinds Database Performance Analyzer – це інструмент моніторингу та аналізу продуктивності для адміністраторів баз даних. Він також знаходить причини вузьких місць та знижує загальну вартість операцій з базою даних.

Особливості гри:

Відстежуйте обмеження ємності, запити та працездатність сервера
Експертні консультанти з налаштування баз даних і запитів SQL
Швидко знаходити причину складних проблем
Виявлення проблем з базою даних у режимі реального часу
Підтримка баз даних різних виробників з єдиного інтерфейсу
Низькі накладні витрати на контрольовані бази даних
Аналіз блокування та глухих блокувань
Проаналізуйте кожен фактор, який впливає на виконання SQL Server
Моніторинг баз даних у гібридних середовищах, локальних, віртуалізованих та хмарних сховищах
Проактивно налаштовуйте запити, щоб програми могли реагувати швидше

Переваги бекенд-тестування

Бекенд-тестування пропонує кілька переваг:

Бекенд-тестування не схоже на тестування чорної скриньки, тому тестувальники можуть бачити та орієнтуватися на базові дані та логіку.
Це дає повний контроль над покриттям та глибиною тестування.
На ранній стадії розробки багато помилок можна ефективно знайти та виправити.

Для проведення бекенд-тестування від тестувальника очікується наявність глибоких знань про сервер баз даних та знання структурованої мови запитів. Для глибшого ознайомлення з підготовкою та перевіркою даних див. цей посібник. тестування даних.

Поширені запитання

Тестування інтерфейсу перевіряє інтерфейс користувача та все, що бачить користувач, тоді як бекенд-тестування перевіряє сервер, базу даних та бізнес-логіку під ним. Фронтенд-тестування потребує графічного інтерфейсу, тоді як бекенд-тестування працює безпосередньо з базами даних, API та SQL-запитами.

Вони перетинаються, але не є ідентичними. Тестування бази даних зосереджується на самій базі даних, включаючи схему, таблиці, збережені процедури та цілісність даних. Бекенд-тестування є ширшим і також охоплює логіку на стороні сервера та API. Оскільки база даних є центральною, ці терміни часто використовуються як взаємозамінні.

Так. Повторювані SQL-перевірки, порівняння даних та регресійні тести можна автоматизувати за допомогою SQL-скриптів та інструментів тестування. Автоматизація пришвидшує перевірку великих обсягів даних та вписується в конвеєри неперервної інтеграції (CI), хоча складні, дослідницькі перевірки все ще виграють від ручного тестування.

Тестування API перевіряє запити та відповіді, якими обмінюються застосунок і сервер, часто у форматі JSON або XML. Це ключова частина бекенд-тестування, оскільки API передають дані до бази даних і з неї без залучення графічного інтерфейсу.

До поширених проблем належать підготовка реалістичних тестових даних, обробка великих обсягів даних, написання складних SQL-запитів, керування змінами схеми та відтворення проблем паралельності, таких як взаємоблокування. Обмежений доступ до баз даних, подібних до робочих, також може ускладнити ретельне тестування серверної частини.

Типовим прикладом є введення запису через фронтенд, а потім виконання SQL-запиту для підтвердження його правильного збереження у потрібній таблиці. Тестери також перевіряють обмеження та тригери й перевіряють, чи видалення даних видаляє їх усюди, де очікується.

Штучний інтелект та машинне навчання допомагають генерувати реалістичні тестові дані, пропонувати та оптимізувати SQL-запити, а також виявляти аномалії у великих наборах результатів або журналах. Такі інструменти, як SolarWinds Database Performance Analyzer використовувати машинне навчання для виявлення проблем продуктивності бази даних, перш ніж вони вплинуть на користувачів.

Так. Копілот GitHub може створювати SQL-запити, збережені процедури та сценарії перевірки з короткого коментаря та завершувати їх під час введення. Завжди перевіряйте згенерований SQL-запит перед його запуском у базі даних, оскільки запити можуть змінювати або видаляти дані.