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本文为万里开源数据库测试组在构建测试平台的过程中，对于探索阶段进行的阶段性总结。
撰稿时间仓促，如有错误疏漏，烦请诸位读者指正。
传说中有三个问题能直击灵魂：“你是谁？从哪来？到哪去？”
对于测试人员来说，“你是谁”这个问题已经解决了，剩下两个问题也随之变成了“测什么”和“怎么测”。
作为本系列的第一篇，我们先来聊一聊传统单机数据库。
如果从代码开始，由内而外进行总结的话，单机数据库的测试，可以分为以下层次。
| 序号 | 测试项 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | 代码静态检查 | 根据所选择的开发语言，可以根据已制定的开发规范选择相应的自动化检查工具，在代码合并到主仓库之前完成检查 |
| 1 | 基于编译器的检查，sanitizers | 无论是传统一些的valgrind，还是现在开始流行的google sanitizers，都能够在产品走向生产环境之前，暴露出一些内存、线程等相关问题。 严格来讲这些问题的暴露是需要和丰富的测例库配合的，但由于sanitizers需要在编译时打开相关的选项，所以笔者选择将其放在紧挨着代码静态检查的地方。 |
| 2 | 单元测试 | 这是最贴近代码的测试形式，能一定程度保证被测试单元的质量，减少低级错误所引发的bug。 |
| 3 | Assert | 如果说单元测试保证的是零件的质量，合理并必要的Debug Assert则能够通过检查关键变量是否为合理值，从而尽早地检查出零件组合之后存在的问题。 |
| 4 | 基本功能测试（冒烟测试） | 这个阶段的测试内容，主要是保证数据库能够像一个数据库一样运行，能够像一个数据库一样对用户的操作作出反应。 |
| 5 | SQL 逻辑测试 | 一般而言，SQL逻辑测试是数据库测试的重中之重，因为如果SQL语句执行的结果有问题，数据库其他特性做得再好也没有意义了。 可以说数据库领域的新人和新产品是十分幸运的，因为市面上有很多成熟的开源数据库，在开源了代码的同时也开源了它们的海量测例，后来者可以直接用测例来验证自己的数据库产品 |
| 6 | SQL 混淆测试 | 混淆测试即Fuzz测试，算是SQL逻辑测试的延伸，主要思路是通过分析语法树自动生成大量随机的SQL语句，对数据库解析器的解析能力进行考验。 现在主要有两种思路：一种是不关心语句执行结果，只检查解析器是否存在可能导致崩溃的bug；另一种则是按照特定的算法生成语句，能够根据算法推断出语句的执行结果，再跟数据库实际返回的结果做比较。 |
| 7 | 压力测试 | 无故障场景下的稳定性测试，测试的手段一般都很简单，基本是通过其他工具程序模拟出长时间、高并发、高频率的客户端动作。 具体可以大致分为CPU资源紧张、磁盘资源紧张、内存资源紧张等几个测试方向，重点观察数据库在一般压力情况下和高压情况下，是否会出现语句执行结果出错、非预期的死锁、性能相关指标变化不符合预期等问题。 |
| 8 | 故障模拟测试 | 在没有数据副本的情况下，故障模拟测试一般都围绕着数据安全性进行，确认故障发生时已提交的事务数据不丢失，未提交的数据不能生效。 故障形式一般以通过kill命令杀死数据库进程为主。 |
| 9 | 性能测试 | 固定场景下测试并记录数据，待新版本发布时进行回归对比。 |
| 10 | 事务属性相关测试 | 事务的ACID四个属性，其中ACD三个属性都很好测试验证，剩下的I则无论是测试难度还是对数据库的重要性，都是四个属性中最高的。 基于传统的ANSI标准定义的隔离级，RC和Serializable的定义清晰，相对比较容易设计测例编写测试工具；但RR隔离级则含糊得很，需要开发与测试人员共同参考一些比较新的论文，共同确认所研发的数据库RR隔离级具体能避免哪些问题，不能避免哪些问题。 |
或者具体地说，我们需要编写怎样的测试工具。
| 序号 | 说明 |
|---|---|
| 0到3，甚至到4 | 一般情况下更应该成为开发规范和开发流程的一部分，不需要专门由测试部门完成 |
| 5 | 有很多开源数据库都拥有成熟的测试方案与工具，通用的思路是分别记录测试语句与正确的执行结果，然后通过程序自动化对比实际在数据库上执行的结果与正确结果是否存在差异。相比于数量庞大的测例库本身，这类测试工具的开发成本就显得十分小了。 |
| 6 | 单纯生成随机SQL的工具，老一些的有RQG（Random Query Generator），比较新的有Sqlsmith，具体生成语句的规则不太相同，需要根据实际情况来进行选择或者基于某一个进一步开发。 可以验证SQL逻辑的工具，目前主要是SQLancer，它的作者还发表了几篇论文讲解了原理。 |
| 7 | sysbench和Jmeter都是很常用很成熟的压测工具，根据具体的测试需求和测试条件，选择合适的测试工具。 |
| 8 | 单机环境的故障模拟是一件相对不复杂的事情，主要的工作难点基本集中于，如何自动化地判断故障发生时到再恢复之后，数据库的状态是否符合预期，数据是否正确。 而对于这个难点，不同的数据库产品之间也很难做出一套通用的方案，只能进行一些定制化的开发。 |
| 9 | 现在主要的开源性能测试工具，基本都集中在测试逻辑本身（比如sysbench，benchmarksql）。 而在性能测试中，测试人员实际上还需要记录的系统监控信息、数据库的状态等，这些信息再加上性能测试数据，都是在新版本发出之后进行新旧版本对比的。 所以我们最终需要的是从测试逻辑出发，能够完成监控并记录，最终进行图形化展示与对比的一整套方案。 |
| 10 | 事务隔离级现在开源社区中已经有了一些比较好的测试方案，比如由著名混沌测试工具Jepsen的作者编写的elle，但作为测试人员我们需要思考的是，我们自己的数据库产品到底需不需要用这样的工具。 不同的数据库产品有不同的目标客户群体，而不同的目标客户群体也有着不同的业务模型，不同的业务模型对事务隔离级的要求也是千差万别的。事实上RC隔离级别已经能满足非常多用户的需求，而更高的隔离级别无论是从开发难度还是测试难度都有很大的提升。 所以测试人员应该和开发人员一同对自己的数据库产品进行量体裁衣，明确具体的测试需求，避免浪费不必要的人力。 |
其实传统单机数据库需要测试的内容，也是分布式数据库必须测试的内容，并且在分布式数据库测试工作中占比很大。
本期笔者简单整理了单机数据库的测试内容与测试思路，下一期将从单机数据库的数据副本到分布式数据库，以递进的形式整理新时代数据库测试工作中，增加与变化的内容。
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