解剖 SQLSERVER 第六篇 对OrcaMDF的 系统 测试 里 避免 regressions(译) http://improve.dk/avoiding-regressions-in-orcamdf-by-system-testing/ 当我继续添加新功能和新的数据结构支持进去OrcaMDF软件的时候,bug的风险不断增加 特别是当我开发一个很大
解剖SQLSERVER 第六篇 对OrcaMDF的系统测试里避免regressions (译)
http://improve.dk/avoiding-regressions-in-orcamdf-by-system-testing/
当我继续添加新功能和新的数据结构支持进去OrcaMDF软件的时候,bug的风险不断增加
特别是当我开发一个很大的未知功能时,我不能预估结构和该结构的关联,为了降低风险,测试是很有必要的
单元测试
单元测试是在面向对象编程里测试源代码某一个功能的最小一部分的测试。一个测试的例子是SqlBigInt数据类型解析类,
他应该长这个样子
<span>using</span><span> System; </span><span>using</span><span> NUnit.Framework; </span><span>using</span><span> OrcaMDF.Core.Engine.SqlTypes; </span><span>namespace</span><span> OrcaMDF.Core.Tests.Engine.SqlTypes { [TestFixture] </span><span>public</span> <span>class</span><span> SqlBigIntTests { [Test] </span><span>public</span> <span>void</span><span> GetValue() { </span><span>var</span> type = <span>new</span><span> SqlBigInt(); </span><span>byte</span><span>[] input; input </span>= <span>new</span> <span>byte</span>[] { <span>0xFF</span>, <span>0xFF</span>, <span>0xFF</span>, <span>0xFF</span>, <span>0xFF</span>, <span>0xFF</span>, <span>0xFF</span>, <span>0x7F</span><span> }; Assert.AreEqual(</span><span>9223372036854775807</span><span>, Convert.ToInt64(type.GetValue(input))); input </span>= <span>new</span> <span>byte</span>[] { <span>0x82</span>, <span>0x5A</span>, <span>0x03</span>, <span>0x1B</span>, <span>0xD5</span>, <span>0x3E</span>, <span>0xCD</span>, <span>0x71</span><span> }; Assert.AreEqual(</span><span>8200279581513702018</span><span>, Convert.ToInt64(type.GetValue(input))); input </span>= <span>new</span> <span>byte</span>[] { <span>0x7F</span>, <span>0xA5</span>, <span>0xFC</span>, <span>0xE4</span>, <span>0x2A</span>, <span>0xC1</span>, <span>0x32</span>, <span>0x8E</span><span> }; Assert.AreEqual(</span>-<span>8200279581513702017</span><span>, Convert.ToInt64(type.GetValue(input))); } [Test] </span><span>public</span> <span>void</span><span> Length() { </span><span>var</span> type = <span>new</span><span> SqlBigInt(); Assert.Throws</span><argumentexception>(() => type.GetValue(<span>new</span> <span>byte</span>[<span>9</span><span>])); Assert.Throws</span><argumentexception>(() => type.GetValue(<span>new</span> <span>byte</span>[<span>7</span><span>])); } } }</span></argumentexception></argumentexception>
这个测试包含了SqlBigInt 类的主入口点,测试long bigint 数据类型是否会造成上溢或下溢的情况,也包含长度检查。
对于像SqlBigInt这样简单的类型单元测试会工作得很好。有时候单元测试会很复杂当相关联的类需要调用相应方法,类等支持他运行的底层结构的时候(mock测试)
虽然这是一个工作策略,测试需要不断进行,特别在项目早期阶段,整个架构都是动态的
系统测试
在测试范围上,我们需要更大的范围测试 -系统测试。系统测试旨在测试系统作为一个整体,基本上忽略系统内部工作原理
如果要分类的话可以被分为 黑盒测试。对于OrcaMDF,我估计可以捕获90%的所有的regressions 只使用10%的时间,
相比起单元测试使用更多时间只捕获少量的regressions 。
因此,这是一个很好的方法在开发期间的测试,同时可以引入关键的单元测试和集成测试。
例如我想测试DatabaseMetaData 类里面的用户表名字的解析,我可以模拟SysObjects的值列表,同时对于DatabaseMetaData 类
的构造函数也能模拟MdfFile 所必须的参数,为了做到这一点,我必须从MdfFile 提取出一个接口并且在上面使用mocking framework
系统测试的方法执行以下流程:
1、连接到SQLSERVER实例
2、在测试固件(Test fixture)里创建测试架构
3、分离数据库
4、运行OrcaMDF 并加载分离的数据库验证结果
一个测试样例,创建两个用户表并且验证DatabaseMetaData类的输出
<span>using</span><span> System.Data.SqlClient; </span><span>using</span><span> NUnit.Framework; </span><span>using</span><span> OrcaMDF.Core.Engine; </span><span>namespace</span><span> OrcaMDF.Core.Tests.Integration { </span><span>public</span> <span>class</span><span> ParseUserTableNames : SqlServerSystemTest { [Test] </span><span>public</span> <span>void</span><span> ParseTableNames() { </span><span>using</span>(<span>var</span> mdf = <span>new</span><span> MdfFile(MdfPath)) { </span><span>var</span> metaData =<span> mdf.GetMetaData(); Assert.AreEqual(</span><span>2</span><span>, metaData.UserTableNames.Length); Assert.AreEqual(</span><span>"</span><span>MyTable</span><span>"</span>, metaData.UserTableNames[<span>0</span><span>]); Assert.AreEqual(</span><span>"</span><span>XYZ</span><span>"</span>, metaData.UserTableNames[<span>1</span><span>]); } } </span><span>protected</span> <span>override</span> <span>void</span><span> RunSetupQueries(SqlConnection conn) { </span><span>var</span> cmd = <span>new</span> SqlCommand(<span>@"</span><span> CREATE TABLE MyTable (ID int); CREATE TABLE XYZ (ID int);</span><span>"</span><span>, conn); cmd.ExecuteNonQuery(); } } }</span>
在实际的真实生活场景里这样可以非常快速的进行测试。想测试转发记录的解析?只需要简单地创建一个新的测试
编写TSQL代码来生成目标数据库状态然后验证扫描到的表数据
系统测试的缺点
不幸的是系统测试不是万能药,它也有它的缺点。最明显的一个缺点是性能。
单元测试通常需要运行非常快,基本上允许您在每个文件保存后在后台运行它们。从绑定CPU开始到运行 ,每一个这样的系统测试都需要半秒
幸运的是,它们可以并行运行没有问题。在一台四核的机器能让我每分钟运行480个测试。这能够让一个完整的测试集合控制在合理的时间,
同时依然保持测试子集能够很快运行。通常代码的更改不会对测试造成太多的影响
第六篇完

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。

MySQL不是一门编程语言,但其查询语言SQL具备编程语言的特性:1.SQL支持条件判断、循环和变量操作;2.通过存储过程、触发器和函数,用户可以在数据库中执行复杂逻辑操作。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。


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