数据老化测试经验总结

       目前商业应用的管理类软件，系统存储的数据管理的要求比较高，大量的客户数据量不可能直接删除或是清理掉，都会有一个保留的周期；那么对于这类管理系统，数据老化可能有多种老化的方式，目前我所遇到的老化方式有delete/copy/归档/转移到磁带机等等处理的方法。在测试系统的时候，超过一定周期的保留数据也要进行老化处理。

 

     xxx管理系统，对于后台处理的数据一般都会有几张表进行数据的存储，正式表/中间表/历史表，而前台功能所关联使用的表都是使用正式表，数据的处理规则就是正式表的数据在经过一个周期之后，批量启动程序后会自动插入到中间表，在中间表保留一定周期之后，数据会插入到历史表，这时历史表的数据基本上就是很久很久之前的数据了，大部分都做查询备用，历史表的数据在保留几年之后会被清理或是转移到磁带机保存；我们系统历史表的处理是将数据清理掉；

 

  对于这种老化的规则，相对来说还是比较简单的，那么测试的时候可以从3个方面入手；

 

1，代码检查法：根据我所测试的系统，数据老化程序都是写的存储过程，找到对应的存储过程，根据软需上的逻辑介绍，我们可以找一些关键字的地方检查是否写的正确，比如依据的老化字段，老化的时间是取大于等于还是小于等于，where后面的条件取值是否正确等等；有些时候开发人员笔误可能会写错某个字段名，或者是等于忘掉了，这些通过代码都是能检查出来的，降低了后续数据验证的错误率；

 

2，数据老化控制表检查：一个系统中需要老化的数据表，会有一张数据老化控制表对这些表进行配置，表名，老化条件，老化字段列，老化周期，老化方式，有效标志，where条件列等等，这张表中的控制是方便批量程序的调用，在测试的时候我们可以先检查这张表中的配置是否正确，这次我在测的系统，因某些功能的改变，数据老化的字段进行了变更，由以前的xx确认时间更改为xxxx驱动因素确认时间，在检查这张配置表的时候，发现老化字段列还是配置的原字段名，后来提醒开发时，她说是漏改了这里的配置脚本；

 

3，准备多条符合不符合条件的老化数据，调用批量处理的老化程序，然后在对应的几张表中查看数据进表是否正确，该清理的数据是否不存在该表等；

 

  通过以上几个步骤的测试，这部分功能是不会有遗漏的，实践证明：经过这样的测试方法和步骤，在生产上没有出现过问题，达到了系统的要求。