回答

问题的历史：

自动化测试与创建和维护可预测、可重现的测试数据的需求密切相关。手动测试可以使用任意数据，但自动化场景需要对数据库或环境中数据的状态进行精确控制。应用程序的规模、微服务的工作以及隐私要求使得测试数据管理的任务变得更加复杂。

问题：

没有可管理的测试数据，测试会变得不稳定，其结果也不会具有代表性。经常出现以下情况：

• 测试因数据库中的更改而中断
• 数据被多个测试同时使用
• 发生冲突和复杂依赖关系

此外，使用真实数据可能会违反安全性或隐私政策。

解决方案：

现代方法包括：

• 准备“固定装置”（在测试前加载并在测试后删除的数据集）
• 动态生成唯一的测试数据
• 使用单独的测试环境
• 对外部服务进行模拟或使用存根
• 应用数据迁移和回滚工具（如Liquibase、Flyway）

关键特性：

• 完全控制环境状态的能力
• 快速恢复数据到基准状态
• 使用专门的测试数据存储

带陷阱的问题。

可以使用来自生产环境的真实数据进行自动化测试吗？

不可以。这可能导致数据泄漏、违反法规，并且由于生产系统的持续变化，测试也可能不稳定。

仅仅在测试之间清除所有数据是否足以保证测试的稳定性？

不够。重要的是不仅要清除数据，还要正确准备数据到所需状态。此外，大规模清理可能会影响并行执行的测试或服务。

为所有团队提供一个测试环境是否足够？

不够，这会导致不同团队的测试之间发生冲突和冲突。最佳做法是使用隔离环境或容器化（Docker测试套件、临时环境）。

常见错误和反模式

• 在“实时”数据上进行自动化
• 缺乏清理和环境准备
• 在并行测试中使用相同数据

生活中的例子

负面案例

测试团队使用一个测试数据库，其中既有自动化测试也有手动测试。由于手动删除或更改数据，自动化测试经常失败，导致长时间调试和时间损失。

优点：

• 基础设施成本低
• 易于访问所有数据

缺点：

• 测试不稳定
• 经常出现“损坏”的环境
• 难以分析测试失败的原因

正面案例

公司实施了短暂环境的基础设施：每个测试在通过Docker展开的数据库的单独副本上运行。固定装置通过迁移脚本自动加载。

优点：

• 测试的绝对隔离性
• 数据的透明性和可重复性
• 快速恢复环境

缺点：

• 维护工具和隔离环境的成本
• 启动复杂测试所需的时间更长