性能测试成熟模型数据模型

数据模型是指模拟系统在上线后的生产环境中的数据准备情况，包括当前的数据，也包括未来年度规划的数据情况，通过不同的方式来进行数据的准备，使系统的数据情况符合系统生产运行时的情况，以此作为性能测试方案实施的重要依据。

数据建模作为性能测试方案的重要组成部分之一，其目的是在实施性能测试时更加真实地模拟生产环境数据情况下系统的运行状态，以便在真实用户使用系统时，系统能够在性能方面提供稳定的服务能力。其核心目的是在数据方面保障压测时的真实性。

数据建模的两个核心内容

数据模型的内容主要包括两大部分，第一部分为基础数据，也叫存量数据;第二部分为测试数据，也是压测过程中脚本使用的数据。

一、基础数据

基础数据是指被测系统在实际生产上数据库中的数据，它包括整个数据量的规模和系统涉及的关键表的数据情况。尽量保持压测任务涉及的关键表的数据库接近生产环境，避免数据量差异过大造成压测结果与真实环境的性能表现存在偏差。基础数据的准备工作一般由运维部门和项目组负责。

基础数据包括数据库的数据和缓存数据(如Redis中存储的数据)，它分为两个部分，第一部分是整体数据量，第二部分是系统涉及的关键表的数据量，具体如下。

整体数据量规模;整体数据库存储为20GB，Redis缓存使用5GB，20万条记录。

关键表数据量规模：客户信息表=500万条记录；用户信息表=600万条记录；账单信息表=1000万条记录；SIM卡数据总表=200万条记录；号码数据总表=1亿条记录；业务操作记录表=5亿条记录等。

二、测试数据

业务测试数据是指业务模型中各个功能点所需要使用的执行数据，这些数据必须尽可能模拟生产上的实际情况，以满足用户使用情况下的数据要求。业务测试数据的准备工作一般由运维部门和项目组负责，较多情况下也会由测试部门进行准备。下面看几个数据准备的示例。

(1)功能一：存款功能

测试数据量=10万条记录

约束1:从各市客户中随机选取

约束2:可用状态等其他方面的要求

(2)功能二：取款功能

测试数据量=15万条记录

约束1:从各市客户中随机选取

约束2:可用状态等其他方面的要求

(3)功能三：用户登录

测试数据量=100万条记录

约束1：用户登录80%数据已缓存

约束2：用户返回信息大小不一致等其他方面的要求

性能测试数据建模的优缺点有哪些？

性能测试数据建模是指在进行软件系统性能测试之前，对用于测试的数据进行规划和设计的过程。它确保了测试过程中使用的数据能够真实地反映实际应用情况，从而得到准确可靠的性能测试结果。

以下是性能测试数据建模的一些优缺点：

数据建模的优点主要有：

提高测试准确性：通过精心设计的测试数据，可以更准确地模拟真实世界的使用场景，有助于发现潜在的性能瓶颈。

增强测试覆盖率：良好的数据模型可以帮助覆盖更多的测试场景，包括边界条件、异常情况等，以全面评估系统的稳定性。

可重复性与一致性：定义好的数据模型保证了每次运行性能测试时的一致性和可重复性，有利于长期跟踪性能变化趋势。

便于维护与扩展：随着业务需求的变化或系统升级，基于清晰的数据模型更容易调整现有测试用例或者添加新的测试内容。

促进团队沟通：一个明确的数据模型文档促进了开发人员、测试工程师以及相关利益者之间的交流理解。

数据建模的缺点主要有：

初期投入成本较高：构建高质量的数据模型需要时间和资源投入，尤其是在复杂的应用环境中。

过度工程化风险：如果对于简单场景也采用过于复杂的建模方法，则可能会导致不必要的工作量增加。

难以完全复制现实：虽然可以通过建模来近似实际环境下的数据特征，但总是存在一定的局限性，比如无法完全预见所有用户行为模式。

数据准备时间长：根据特定需求生成足够量级且符合要求的数据集可能耗时较长。

维护难度随时间增长：随着项目的发展，原有的数据模型可能不再适用，需要定期更新以保持其有效性，这增加了持续性的维护负担。

综上，在实施性能测试数据建模时，应权衡上述因素，并结合具体项目的实际情况来决定最佳策略。正确运用性能测试数据建模能有效提升软件质量及用户体验，但同时也需要注意控制好相应的成本与复杂度。

如有收获，您的关注，点赞，转发分享，在看评论是对我最大支持！！！