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自动化实践-全量Json对比在技改需求提效实践

1 背景 随着自动化测试左移实践深入,越来越多不同类型的需求开始用自动化测试左移来实践,在实践的过程中也有了新的提效诉求,比如技改类的服务拆分项目或者BC流量拆分的项目,在实践过程中,这类需求会期望不同染色环境在相同的配置条件下,拆分后的代码和基准release代码的接口响应response有全量对比结果才能更好达到需求验证点。 2 实践成果 在这种需要对接口返回response做全量json对比的背景下,商家域新的自动化平台新增了json全量对比的组件。在多个技改项目,比如服务拆分和BC流量拆分项目中这种比较大,花费人日比较多的项目测试中,应用了json全量对比验证。在实践过程中,比如原来要先写自动化,把响应结果挨个验证,或者在不同染色请求跟拆分前代码分别执行再对比结果。 在这种技改需求诉求下,全量json对比组件很好地满足了需要验证大量的服务拆分前接口和服务拆分后的接口返回json值全量对比。以商家服务拆分技改为例,技改跨几个迭代,需要回归大量的接口(目前该技改测试的接口已过千,还在跨迭代测试中)。测试过程利用全量json对比组件,不光测试一轮极大提高了测试效率,在二轮还可以用自动...

GaussDB的行存表与列存表的选择

目录 一、前言 二、行列存储表的概念 1、定义 2、优势与劣势 三、行列存储表的逻辑介绍 1、行存表与行存表在硬盘上的存储方式 2、列存表与列存表在硬盘上的存储方式 四、行列存储表的使用建议和场景 1、行存表使用场景及GaussDB SQL示例 2、列存表使用场景及GaussDB SQL示例 五、小结 一、前言 行存表和列存表是数据库中两种常见的数据存储方式。随着信息技术的飞速发展,数据存储和管理以及如何高效地存储和处理大量的数据已经成为了我们的一大挑战。 为了解决这个问题,行存表与列存表应运而生,它们以其独特的优势在各个场景得到了高效的应用。GaussDB支持行、列存储,本文将简单给大家介绍一下行列存储在GassuDB数据库中的应用。 二、行列存储表的概念 1、定义 行存表(Row-Based Table)是一种以行为单位进行数据的存储方式,每个记录都有一个唯一的行标识符。 列存表(Column-Based Table)是以列为单位进行数据的存储方式,每个记录都有一个唯一的列标识符。 2、优势与劣势 1)行存表的优势在于其结构简单,易于理解和操作。由于数据按照行进行存储,因此在查询某...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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