最近产品出现一个漏测问题，具体错误为查询展示界面，某指标结果的值为数字时正确，为空和字符时错误，数据库存储该数据字段类型为varchar且可以为空。
粗略思考
在做测试数据准备时，应该从测试数据有效性即开始考虑，包括但不限于字段类型所规定的所有值。如果字段为varchar，则至少包括数字、汉字、特殊字符。
首先保证数据全面覆盖测试，再根据此测试数据设计相应的逻辑用例，以此避免实际数据与测试数据差异导致的数据bug。
数据设计不是说任何数据都要进行设计，而是在理解业务基础上，结合数据库的字段类型进行设计，不切实际的数据不用考虑，但是业务可能出现的数据，都需要进行考虑。
细化用例
当掌握了基础的等价类边界值之后，其实可以解决很多基础的用例设计了，但是实际中会有很多不好设计的复杂场景，此时需要一些更高效的设计方案。
设计场景
先说一个简单的场景：
学生，成绩（边界值，等价类数据）
查询学生：姓名，成绩区间（边界值，等价类条件）
此场景下需要根绝学生成绩对学生进行筛选，测试这个功能，首先成绩区间的边界值进行设计，考虑实际情况是分数1-100，浮点数型，所以用例设计的入参会有-1 0 20 100 105五个边界值分数。
如果是区间也可以同样根据五个边界值设置区间，设置完这些之后就结束了吗？
不是的，这时候需要根据条件对数据进行设计，数据最少要有10，0，30，100四个分数。
至于为什么，其跟等价类的是一样的，0和100作为边界，而10和30作为20的左右点，20作为满足点。
同样，当设置0或者100时，也保证能够查出来数据以及有其他不满足的数据，保证每一个用例是从众多不同情况的值中正确筛选出了正确的值，这样设计的用例才满足了某条件下从不同数据中，筛选出对应的值，而某条件就包括用例设计的那些条件。
即从逻辑（条件）到数据的设计模式，数据和逻辑的关系是结合的，逻辑决定了数据的设计方法，而数据的丰富度验证了逻辑。
那么抛开数据和逻辑的角度来说，数据本身又要经过设计，比如50和50.5的区分，因为分数存在小数目，于是最后的成绩应该是10，0，30，50，50.5，100这么多分数，条件应该是= -1,0,20,50,50.5,100这么多情况，如此便验证了根据某分数查找的一基础查询。
增加条件
那么如果增加条件呢，根据姓名+成绩的方式去查询学生呢？
由于姓名又需要设计出等价类，假设姓名有五种情况，那么正常情况应该是刚才的组合*5，也就是30个情况，而数据设计也需要同样多的倍数。
这样就大大降低了测试效率，于是我引入了独立设计法。即假设各单元测试点之间是没有交叉关系的，姓名的查找不影响成绩的查找，即单纯使用姓名查找没问题，单纯使用成绩查找没问题，姓名的一种情况+成绩的一种情况查找没问题，那么我就认为成绩+姓名的所有组合查找都没有问题。
实际上这是不科学的，但是这样确实可以最大化保证最少的用例实现最高的保证。
即a的各种逻辑正确，b的各种逻辑正确，那么a且b的组合逻辑就不需要考虑a和b内部的详细情况了。
如果觉得不合理可以使用正交来解决这种情况也可以，自然是更科学一些，具体根据实际来决定，我个人很少用正交。
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