Щоб Тестування Продуктивності було максимально репрезентативним нерідко систему потрібно заповнювати великою кількістю виробничих даних.
Заповнюючи наші тести даними, нам потрібно їх звідкись брати❓ Логічно ❓ Чи не так ❓
До цього питання можна підходити по-різному…
Існує 2 способи :
Використати існуючі дані (вилучити їх)
Щоб Тестування Продуктивності було максимально репрезентативним нерідко систему потрібно заповнювати великою кількістю виробничих даних.
Дані потрібні у відносно невеликій кількості => тоді невелику підмножину для проведення функціонального тестування можна попросити у бізнесу.
Дані потрібні навпаки у великій кількості та ще й щоб відповідали критеріям необхідним для запуску тесту — ось це те, якраз що робить життя тестувальника продуктивності складним і надзвичайно цікавим.
Що означає робота з даними у Jmeter❓
- Робота з файлами файли .jmx .csv — останні широко використовуються для введення параметрів даних у тести. Здавалося б вони гнучкі, їх легко конфігурувати між threads and thread groups, щоб підтримувати навіть найскладніші тести.
- Робота зі змінними — перевикористанням даних. Погодьтеся автоматична генерація скриптів і завантаження даних куди веселіше ніж вбивання даних руками. В JMeter є можливість створювати випадкові дані, які відповідають будь-якій кількості правил (Dates, Random Strings or Integers, Values from Arrays, Value from any number, or 3rd party, function libraries).
- Робота із Базами Даних — це запити до Баз Даних тестованої програми чи будь-яких баз даних додатків, щоб отримати корисні дані за допомогою SQL
- JDBC Request — Sampler, відкриває нам доступ у будь-яку базу даних, яка підтримує протокол JDBC.
Цим постом ми намагались продемонструвати:
Як проводити набагато складніші та різноманітніші тести дані для роботи.
Тести можна організовувати гнучкими та інформативними без чіткої прив’язки до середовища яке нам надає наш тестований ресурс.
