基于大数据的软件测试分析

王丽青张晓威李成

陕西长岭电子科技有限责任公司陕西省721000

摘要：现如今，随着我国经济水平不断提升，促使高新技术产业迅速崛起。在这一形势下，软件测试任务难度也逐渐加剧。因此，本文以大数据为研究背景，对大数据时代软件测试过程中出现的问题进行了简单的分析。随后论述了基于大数据的软件测试方法优化方案。最后对大数据时代软件测试方法应用情况进行了进一步分析。

关键词：大数据；软件测试

引言

随着大数据概念的提出，以及在各行各业中的广泛应用，人们越来越深刻的认识到大数据时代最重要的不是掌握了多么庞大的数据信息，而是能否对已经掌握的数据进行专业有效的处理。大数据表现出数据总量多，数据类型复杂以及实际价值分散等多重特点，对数据处理的速度要求越来越高，与传统的数据技术存在非常明显的区别。相应的，在数据时代下的软件形态也出现多样化的变化，人们在进行软件测试过程中注重的重点以及具体开展的方式也在不断变化。

1大数据背景下软件测试面对的挑战

（1）数据用户需求减慢了软件测试的发展速度。由于生活水平的不断提升，人们对于产品的功能需求也是越来越高。基于大数据框架的应用和研究成果，在一定程度上降低了密集数据处理的复杂程序，以编程框架来说，作为大数据主体的运算，以及大量数据读写应用设备的最好操作工具。数据用户只要简单地掌握和运用，就可以完成分布式程序的各种任务和工作，使用起来非常地方便。但是，这样简单操作的同时，也在一定程度上遏制了软件测试的发展前景，能够进行测试的系统功能越来越少，逐渐淡化了软件测试的作用，使软件测试作用效果不明显，可施展的空间不多，逐渐失去了在市场领域的主导地位。（2）落后的软件测试平台没有达到处理大规模数据的标准。在信息量高度发达的今天，用户们使用的数据也在不断地增多，产业了大量的数据需要进行检测。落后的软件测试平台，是依靠控制器来向服务器输送响应请求来作为压力源，同时又对测试服务器进行一系列的压力测试软件。相对来说，这类软件无法应对大规模的数据检测工作。如今服务器数量随着用户量级需求的变化而不断变化，对于较小的应用系统来说，只需满足几百或几千量级的用户需求，这么小的容纳量是无法进行正常运作的。而在大数据时代的背景下，用户在使用过程中生成的数据在呈现上涨趋势，其所代表的用户需求也在不断地增加，这在一定程度上导致系统服务器的访问量和访问频次也随之上升。面临如此庞大的数据用户浏览量，无形之中给服务系统产生很大的压力，并且会导致服务系统出现全面停滞的问题。这些问题都是软件测试无法解决的，给传统软件测试带来了极大的挑战。

2基于大数据下软件测试优化策略

2.1不断调整与优化数据库的数据缓存区

一般来说，Oracle数据库内存区主要由SGA以及PGA两个板块组成，其中SGA板块主要属于缓冲区，用来实现数据库的数据缓冲以及共享，具体内部区域的划分直接影响到整个数据库系统性能的好与坏。数据缓存区是用来存储索引数据的区域，在软件测试过程中，相关操作对数据库发出的请求数据如果已经存储在缓冲区，那么数据会直接反馈给用户，中间检索的时间大大缩短，而如果数据请求并没有储存在缓冲区，那么系统需要在数据库中先进行检索读取，然后再缓存到数据缓存区，反馈给用户，这中间用户检索的时间大大增加。为了确保系统运行速度，方便用户能够更快速的获取数据库中的数据，需要不断提高对数据库的数据操作性能。

2.2丰富测试技术的方式

总体而言，在进行软件测试的过称中，多样化的测试方式会使最后的测试结果加上一层保障，这是相对于过去只用一种测试方式而言的。对于软件的功能，单凭一种方式测评在很大程度上是有缺陷的，它难以把控或是检测出软件存在的问题，并且最终得出的结果也是不具有整体的代表性的，尤其是在面对大量的急需检验的产品时。所以，多样化的测试技术的丰富是必需的，这是一种技术的改进，在众多的方法进行测试以后获得数据会具有准确性，同时多种技术的运用，在无形之中会发现软件本身存在的小缺陷，加大了监管的力度，使得最终产品质量上能得到改进。

2.3数据库中的碎片整理

在软件测试过程中也会对数据库的中数据进行调用，因此数据库中的信息数据一直都随着软件操作的开展进行变化，在这个过程中会存在磁盘碎片。通常来看，磁盘碎片可以细分为空间级碎片，索引碎片及以及表级碎片三个等级。针对空间级主要是通过操作命令导出数据后借助TRUNCATE操作删除空间数据，再通过IMPORT程序导入相关数据，从而有效清理空间磁盘碎片。针对所以索引级碎片，考虑到表空间中的索引数量在不断减少，而创建索引主要借助的变化频率的列开展，可以通过开展索引重建的形式来控制索引磁盘碎片的产生。对于表级磁盘随便，可以借助软件系统的数据来对已经存在的不同的数据板块进行设置，利用PCTFREE等数据参数的重新设置来对磁盘碎片的产生进行预防。

3大数据背景下软件测试的展望

（一）提高测试数据的准确在数据的接收过程中，数据的准确性是相当重要的。用户在使用过程时，往往会出现数据存储的模糊认识和发送重复无用请求的信息出现，进而降低了数据信息的准确性，影响了软件测试的效果。因此，在数据库开始使用之前，相关的科研人员就要对数据库的应用软件进行反复的测试检查，尽量把错误信息的出现频率降到最低，全面提高数据信息的准确性。通过这种方式，在源头上杜绝问题数据的发生，保持测试数据的准确性，为用户提供更优质的服务。（二）实现测试技术的改进在过去传统的测试人员主要使用非常单一的测试方式来进行软件性能的测试。测试方法存在着许多的不足之处。比如，由于软件测试产品应该是面向行业内全部的产品进行测试，单一的测试方法就非常容易产生比较片面的测试结果，这对测试软件的测试结果提出了很大的挑战。而现在我们改进软件测试方法，可以采用多元化的测试方法。通过将技术和方法的有效结合，并从过往的经验教训中改良测试方法。将理论和实践联系起来，取其精华，减少对于软件测试的单方面认识。除此之外，还要加强改进后软件产品的检测与监督力度，杜绝各种小漏洞的产生，抓好质量关，实现测试软件产品的全方位管理工作。（三）应用智能化技术传统的软件测试技术已经无法满足正常的数据接收，采用智能化技术才是最好的方式。在软件的测试当中，智能化技术的功能主要分为以下两种：（1）界定输入数据的同时规范数据的属性要求，要达到相应的检测标准，更好地满足用户的使用要求。（2）要充分认识到各种不确定因素的发生，包括数据大小的检测、样本的制作方案以及输出数据的评判标准等。在大规模数据产生的背景下，智能化技术能够有效地解决输入与输出数据流的差异问题，进一步规范输出和输入数据之间的转换，使软件测试发挥出更大的优势和特点，达到更好的使用效果，造福于广大数据用户。

结语

综上所述，在大数据的背景下，使软件测试方式发生了一定程度的变化，如果仍然以单一的方法，对软件进行测试，很难达到预期中的效果。所以，应将软件测试方法联合到一起应用，相互弥补自身的不足，以此来提高软件测试结果的准确性，这对于推动我国软件行业的发展具有重要的现实意义。

参考文献

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[2]沈海波，朱雄泳.互联网时代背景下基于软件测试的软件工程特色专业建设研究[J].现代计算机，2018（1）：55-58.

[3]王京.大数据背景下软件测试技术研究[J].信息与电脑（理论版），2018（7）：26-27.