摘要: 一. 关于后台数据逻辑的测试分析 （一）基于业务场景的分析 1. 背景分析 用户角色：数据的使用者，属于什么岗位，什么角色，关注点是什么。 应用场景：数据在哪些前端业务系统中使用，业务关系是怎 ...
| 一. 关于后台数据逻辑的测试分析 （一）基于业务场景的分析 1. 背景分析 用户角色：数据的使用者，属于什么岗位，什么角色，关注点是什么。 应用场景：数据在哪些前端业务系统中使用，业务关系是怎样的。 使用目的：使用这些数据的目的是什么，能够为业务带来怎样的效益。 2. 业务场景分解 统计维度：针对每个维度的粒度，层次和成员等。 统计口径：针对哪个时间段的数据进行统计 统计指标：每个指标的定义及情景细分 计算逻辑：维度和指标的计算逻辑 更新频率：数据更新的频率。 3. 关于历史数据的考量 比如新增字段，历史数据是否需要补数。 （二）基于程序设计的分析 1. 存储过程 所在包名 调用方式：通常是定时程序，数据库job或java quartz 功能说明：初始化逻辑和增量更新逻辑。 改动方式：新增或修改 入参出参 目标表 2. 数据表 结果表：表结构是否满足业务统计要求 中间表：a.用途；b.更新或删除的机制 源表：a.源数据是否能满足需求；b.源数据的分布；c.源表之间的关联关系 3. Java逻辑 接口类型：通常是查询接口 接口名称 改动方式：新增或修改 入参返回 实现逻辑 4. 存储过程和java接口的调用时机 存储过程的调用顺序和执行时间。 Java接口的调用时机和触发条件。 5. 初始化数据，增量更新数据，实时处理数据 初始化数据：对当前所有数据的处理结果。 增量更新数据：对每日变化数据的处理结果。 实时处理数据：业务系统产生业务数据的同时进行数据处理的结果。 注意：除了测试初始化数据以外，还需要模拟增量更新数据的处理和需要实时处理的数据。 |
