数据报表类系统测试
前段时间
测试了一个数据报表类系统-VOC系统
VOC：Voice Of Customer, 根据每天的电话求助量，机器人咨询量、人工咨询量、云客服咨询量等数据出发，关联到具体问题、产品、部门等信息上分析并展现出会员最大痛点。
VOC 的数据报表的最终展现分为两个过程
1、获取源数据并整合数据为最终表
2、数据关联到问题、产品、部门后进行分析展现
针对这两个过程，测试方法也分别两个步骤
一、 获取源数据并整合数据为最终表-ETL过程
实现方式：云梯、hive脚本、datax
开发跟进业务需求了解原始表结构，编写hive脚本，“在云端”平台上运行，获取最终表，使用dataX工具将数据导入到线上
数据库
平台：在云端(内部系统)
Datax：离线同步工具
对应的测试方法
1、最终表的正确性
常见的测试方式：测试中间表的正确性、抽样或全量数据比对、hive脚本review
因为voc对应的最终表的获取逻辑相对简单，所以选择的测试方式是hive脚本review，前提条件是要先了解各个源数据表的含义及结构，对原始数据表非常了解就很容易发现问题，尤其是一些特殊值的处理
举个例子
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create table if not exists r_yunong_rest ( #新建一个中间表
report_date string,
prd_code string,
question_code string,
date_type string,
value_type string,
base_value string,
gmt_create string,
gmt_modified string
) partitioned by (pt string)
row format delimited fields terminated by '\"'
lines terminated by '\n'
STORED AS TEXTFILE;
insert overwrite table r_yunong_test #表数据插入
PARTITION (pt='$env.lastPartition')
select report_date,
prd_code,
question_code,
'D' as date_type,
'01'as value_type
count(case when sid is not null then sid when caseid is not null then caseid else null end) as base_value， #特殊字段的处理，验证重点
'$env.date' as gmt_create,
'$env.date' as gmt_modified
from r_test #从另一个已创建的中间表r_voc_fact_question获取数据
where pt='$env.lastPartition'
and question_code <>'unknown'
group by report_date,prd_code,question_code;
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这个过程中需要关注的问题
1、 数据不完整
2、 数据不准确
3、 某些数据需要特殊处理，比如为null、为0的情况
4、 发现原始表数据质量不理想，需要进行处理
二、数据关联到问题、产品、部门等进行分析展现—逻辑代码
平台实现了将传入的参数组装成一条复杂的sql语句，将源数据关联到产品数据、问题点数、时间数据后的数据结果输出。
所以验证的是报表数据的正确性，简单来说就是验证一条复杂sql写的对不对，采用的测试方式是根据业务理解测试整理出对应sql，输出数据，和系统输出的数据进行对比
测试要点
1、表结构设计决定业务拓展性 例 测试过程中发现有些元数据表必须是唯一性的
2、对整个数据库设计非常了解，明确每个表的业务定位
举个栗子
某业务 测试验证sql
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select f.date_id,d.issue_name,sum(f.all_qz_cnt)
from voc_tb_*** f,
voc_issue_*** d,
bi_time_*** t,
voc_prd_*** v
where d.issue_code = f.issue_codes
and v.id = f.prd_id_sk
and t.date_id = f.date_id
and v.prd_id=711
and t.day = 20140316
group by f.issue_code
order by sum(f.all_qz_cnt) desc
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开发sql
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SELECT bi_time_***.day,voc_prd_***.prd_id,voc_issue_***.issue_code,sum(voc_tb_***.all_qz_cnt) as index_135
FROM voc_tb_*** LEFT JOIN voc_issue_*** ON voc_tb_***.issue_code = voc_issue_***.issue_code and voc_issue_***.flow_step=voc_tb_***.dim7
LEFT JOIN voc_prd_*** ON voc_tb_***.prd_id_sk = voc_prd_***.id
LEFT JOIN bi_time_*** ON voc_tb_***.date_id = bi_time_***.date_id
WHERE voc_prd_***.prd_id=711 and bi_time_***.day=20140316
GROUP BY bi_time_***.day,voc_prd_***.prd_id,voc_issue_***.issue_code
ORDER BY index_135 desc
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发现的问题：表voc_issue_***中的issue_code不是唯一值，LEFT JOIN的特性使非唯一issue_code的sum(f.all_qz_cnt)值翻倍了，解决方案是，表voc_issue_***的的业务定位修改，作为issue_code的元数据表
这个过程中需要关注的问题
1、数据多样性评估不完整，导致部分数据未被统计
2、表定位错误，比如上面的例子说明的问题
三、综述
1、数据是否可以提取极大的依赖于原始数据本身的健壮性，原始数据质量很大程度上决定分析数据的效果
2、对于这类数据产品，测试侧重点主要是：数据完整性、数据准确性、数据有效性、业务合理性
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