解剖SQLSERVER 第六篇 ?對OrcaMDF的系統測試里避免regressions?(譯)
http://improve.dk/avoiding-regressions-in-orcamdf-by-system-testing/
當我繼續添加新功能和新的數據結構支持進去OrcaMDF軟件的時候, bug的風險 不斷增加
特別是當我開發一個很大的未知功能時,我不能預估結構和該結構的關聯,為了降低風險,測試是很有必要的
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單元測試
單元測試 是在面向對象編程里測試源代碼某一個功能的最小一部分的測試。一個測試的例子是 SqlBigInt數據類型 解析類,
他應該長這個樣子
using System; using NUnit.Framework; using OrcaMDF.Core.Engine.SqlTypes; namespace OrcaMDF.Core.Tests.Engine.SqlTypes { [TestFixture] public class SqlBigIntTests { [Test] public void GetValue() { var type = new SqlBigInt(); byte [] input; input = new byte [] { 0xFF , 0xFF , 0xFF , 0xFF , 0xFF , 0xFF , 0xFF , 0x7F }; Assert.AreEqual( 9223372036854775807 , Convert.ToInt64(type.GetValue(input))); input = new byte [] { 0x82 , 0x5A , 0x03 , 0x1B , 0xD5 , 0x3E , 0xCD , 0x71 }; Assert.AreEqual( 8200279581513702018 , Convert.ToInt64(type.GetValue(input))); input = new byte [] { 0x7F , 0xA5 , 0xFC , 0xE4 , 0x2A , 0xC1 , 0x32 , 0x8E }; Assert.AreEqual( - 8200279581513702017 , Convert.ToInt64(type.GetValue(input))); } [Test] public void Length() { var type = new SqlBigInt(); Assert.Throws <ArgumentException>(() => type.GetValue( new byte [ 9 ])); Assert.Throws <ArgumentException>(() => type.GetValue( new byte [ 7 ])); } } }
這個測試包含了SqlBigInt 類的主入口點,測試long?bigint 數據類型是否會造成上溢或下溢的情況,也包含長度檢查。
對于像SqlBigInt這樣簡單的類型單元測試會工作得很好。有時候單元測試會很復雜當相關聯的類需要調用相應方法,類等支持他運行的底層結構的時候( mock測試 )
雖然這是一個工作策略,測試需要不斷進行,特別在項目早期階段,整個架構都是動態的
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系統測試
在測試范圍上,我們需要更大的范圍測試 -系統測試。系統測試旨在測試系統作為一個整體,基本上忽略系統內部工作原理
如果要分類的話可以被分為 黑盒測試。對于OrcaMDF,我估計可以捕獲90%的所有的regressions?只使用10%的時間,
相比起單元測試使用更多時間只捕獲少量的regressions 。
因此,這是一個很好的方法在開發期間的測試,同時可以引入關鍵的單元測試和集成測試。
例如我想測試DatabaseMetaData 類里面的用戶表名字的解析,我可以模擬SysObjects的值列表,同時對于DatabaseMetaData 類
的構造函數也能模擬MdfFile 所必須的參數,為了做到這一點,我必須從MdfFile 提取出一個接口并且在上面使用mocking framework
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系統測試的方法執行以下流程:
1、連接到SQLSERVER實例
2、在 測試固件(Test fixture) 里創建測試架構
3、分離數據庫
4、運行OrcaMDF 并加載分離的數據庫驗證結果
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一個測試樣例,創建兩個用戶表并且驗證DatabaseMetaData類的輸出
using System.Data.SqlClient; using NUnit.Framework; using OrcaMDF.Core.Engine; namespace OrcaMDF.Core.Tests.Integration { public class ParseUserTableNames : SqlServerSystemTest { [Test] public void ParseTableNames() { using ( var mdf = new MdfFile(MdfPath)) { var metaData = mdf.GetMetaData(); Assert.AreEqual( 2 , metaData.UserTableNames.Length); Assert.AreEqual( " MyTable " , metaData.UserTableNames[ 0 ]); Assert.AreEqual( " XYZ " , metaData.UserTableNames[ 1 ]); } } protected override void RunSetupQueries(SqlConnection conn) { var cmd = new SqlCommand( @" CREATE TABLE MyTable (ID int); CREATE TABLE XYZ (ID int); " , conn); cmd.ExecuteNonQuery(); } } }
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在實際的真實生活場景里這樣可以非常快速的進行測試。想測試轉發記錄的解析?只需要簡單地創建一個新的測試
編寫TSQL代碼來生成目標數據庫狀態然后驗證掃描到的表數據
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系統測試的缺點
不幸的是系統測試不是萬能藥,它也有它的缺點。最明顯的一個缺點是性能。
單元測試通常需要運行非常快,基本上允許您在每個文件保存后在后臺運行它們。從綁定CPU開始到運行 ,每一個這樣的系統測試都需要半秒
幸運的是,它們可以并行運行沒有問題。在一臺四核的機器能讓我每分鐘運行480個測試。這能夠讓一個完整的測試集合控制在合理的時間,
同時依然保持測試子集能夠很快運行。通常代碼的更改不會對測試造成太多的影響
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第六篇完
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