[发明专利]一种数据流测试方法及系统

权利要求书

1.一种数据流测试方法，其特征在于，包括：

根据测试需求定义数据模型结构，并按照所述数据模型结构生成测试数据；

查找与所述测试需求对应的数据逻辑模型；

利用所述测试数据以及所述数据逻辑模型运算得到预期结果

获取与所述测试需求相对应的实时实际结果；

比较所述预期结果与实时实际结果是否相同，得到比较结果。

2.根据权利要求1所述的数据流测试方法，其特征在于，

所述按照所述数据模型结构生成测试数据，包括：

利用默认规则生成测试数据；

当使用默认规则时，数据值的生成真实结构，以避免产品程序对数据进行超出预期的处理，影响测试结果；

当使用默认规则时，id和code类型的值，通过对uuid二次处理的方式获取，每种id的格式、长度、大小写字母及数字组合与真实数据一致；

当使用默认规则时，剩余类型的数据值，通过数据字典的方式获取，爬取真实线上数据作为本地数据集，随机选取数据集中的值；

当使用默认规则时，部分字段的值在数据字典中进行分组，达到随机选取时联动的效果；

当使用默认规则时，测试数据集中在测试专用的通道和app中，以实现数据隔离，避免了对线上数据污染；

当使用默认规则时，部分id字段加入了自定义标识，对测试数据进行了进一步隔离，也实现测试数据口径的精准选取；自定义标识在工程中为全局设置，每个使用者可以定义自己的标识，也可以共用标识。

3.根据权利要求2所述的数据流测试方法，其特征在于，

所述按照所述数据模型结构生成测试数据，包括：

利用自定义规则生成测试数据；

当使用自定义规则时，每种数据模型的每个字段都可以自行定义，以满足各种测试需求；

数据生成以原始数据驱动，即json文件，每个字段默认值为null，则默认规则生成，否则会读取自定义规则的值。

4.根据权利要求2所述的数据流测试方法，其特征在于，

所述测试数据生成以命令行的方式执行，指定某一原始数据文件，或指向某一文件夹，读取文件夹下所有原始数据；同时支持手动立即触发和定时任务模式；

测试数据生成数量以如下两种方式配置：每个原始数据文件中有count参数，即生成一组值完全一样的数据；在命令行执行时指定，即生成一组原始数据规则一致的数据，两个count参数乘积的结果作为数据生成数量；

测试数据生成后自动发送给产品上报服务，同时发送给ElasticSearch进行存储。

5.根据权利要求1至4任一项所述的数据流测试方法，其特征在于，

所述测试数据，还包括：公共数据、配置数据；

所述公共数据、配置数据通过爬虫工具从流量项目服务端接口中爬取应用通道信息，app信息，埋点信息，并存入ElasticSearch；

所述爬虫工具爬取数据以异步方式进行，将爬取的数据存储在本地ElasticSearch，以避免对线上环境的额外压力，也提高了测试执行效率。

6.一种数据流测试系统，其特征在于，包括：

测试数据生成模块，用于根据测试需求定义数据模型结构，并按照所述数据模型结构生成测试数据；

数据逻辑查找模块，用于查找与所述测试需求对应的数据逻辑模型；

预期结果运算模块，用于利用所述测试数据以及所述数据逻辑模型运算得到预期结果

实时结果获取模块，用于获取与所述测试需求相对应的实时实际结果；

结果比较模块，用于比较所述预期结果与实时实际结果是否相同，得到比较结果。