这里的“数据流测试”，不是指的百度出来的，比较多讲到的结构性测试。
这里的“数据流测试”，指的是，通过写sql，检查数据在数据库中流转的测试。
数据流测试的好处
- 由表入里，知其然，知其所以然，理清逻辑，思路更清晰
- 通过写sql，执行sql，只关注筛选出来的数据，不用在表里面挨个挨个找，效率更高
- sql是可以多次复用的，节约bug回归时重复找数据的时间，排查更快
- 发现数据层面的bug，提高测试覆盖度
适用场景
有哪些常见功能会用到数据流测试呢？
- 查询
展现到界面上的数据，是如何从数据库中一层一层抽取查出来的。
每个表格字段，对应了数据库哪张表的哪个字段。
其中的数据转换逻辑和规则是怎样的。
这些都是数据流测试的范畴。其实这在一些公司称为“ETL测试”。 - 流程
显而易见，流程必然伴随着数据的流转。
每个流程节点，数据都有相应的变化。 - 增删
比较常规的测试，增加后数据存哪了，删除后改动了哪些数据，逻辑删除还是物理删除。
一般在功能测试用例中，也有体现的。 - 算法
算法其实质就是对数据的运算处理。
跟踪数据变化，能一步步复现算法步骤。
测试步骤
- 新建sql窗口
- 根据业务，找表找字段
- 写sql，写注释
- 保存sql文件
小技巧
- 找表找字段，有条件的话，可以捞应用sql，或直接看开发源码，更快速
- 不用把sql全部写到一个，join成一个大段sql，可以拆分成小步骤，每个步骤写段sql，手动传值，提高查询性能
产出物
做完数据流测试后，应产出一堆sql文件。
文件内容记录了查表比数的sql和注释。
注意事项
- 做好sql的注释，方便查看，不然一堆sql在那，看字母都要看半天。
- 不要一来就做数据流测试，而应先做黑盒功能测试，在功能测试过程中或之后进行数据流测试较好。因为数据流测试相对来说更费时，关注的是较底层的数据，需要理解数据含义。如果一开始就跟踪数据，看了半天，结果功能都跑不通，就因小失大了。