軟件測試--數據庫基礎知識
一、為什么要學習數據庫
能夠反作用于業務和快速分析定位問題
在軟件開發中會遇到很多問題,追根究底它就是一個數據庫里數據的問題,就比如說我們要去驗證注冊來源對不對,如果我們不去查庫的話,我不知道有這個字段的存在,雖然它需求里面說了這么一段話,但實際我從頁面上去做功能測試的時候,我并不能看到這個注冊來源到底存得對不對,所以我們要去看數據庫。
二、常見數據庫
1、關系型數據庫
關系型數據庫:關系型數據庫的官方解釋比較難理解,其實簡單點來講,關系型數據庫就是以行和列的形式儲存數據的組織結構,這里體現為二維結構的表,而且多個表之間可能會存在一些關系。
1)Oracle
Oracle是美國oracle公司(甲骨文)提供的以分布式數據庫為核心的一組軟件產品,oracle數據庫的特點是安全、高速、穩定、并發性好,這些特點都使得很多大企業都選擇數據庫的時候毫不猶豫的選擇了oracle。
早些年的時候,世界500強幾乎100%都是oracle的用戶。但是oracle是收費的,而且不便宜,這也使得很多初創公司或者中小型企業是完全沒有能力去負擔這筆開支,而放棄使用oracle,轉而選擇簡便易用,更輕量級且免費開源的MySQL。
2)MySQL
MySQL是一種開發源代碼的關系型數據庫管理系統,并且因為其速度,可靠性和適用性備受中小型企業的青睞。雖然早期版本不支持事物操作、子查詢、外鍵、存儲過程和視圖等功能。
但是從02年發布的4.0beta版以來,MySQL外使用innoDB作為默認引擎,對事物處理能力及數據緩存能力又來極大的提高,05年的5.0版本有添加了存儲過程、服務端游標、觸發器、查詢優化以及分布式事物功能。
3)MariaDB
MariaDB數據庫是MySQL的一個分支,由開源社區在維護,開發MariaDB有一部分原因是因為擔心甲骨文收購MySQL后,會有將MySQL閉源的意圖,因此社區采用分支的方式來避開這個風險。
MariaDB完全兼容MySQL,包括API和命令行,是MySQL的完美替代品,儲存引擎方面,MariaDB使用的是xtraDB替代了MySQL的InnoDB。
4)Sqlserver
Sqlserver是由Microsoft開發和推廣的數據庫,它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-tate三家公司共同開發的,并于1988年推出了第一個OS/2版本。
Ms SQL server主要面向中小型企業。其最大的優勢是在于集成了Ms公司的各類產品及資源,提供了強大的可視化界面、高度集成的管理開發工具,在快速構建商業智能(BI)方面頗有的建樹。
2、非關系型數據庫
非關系型數據庫:非關系型數據庫的數據結構跟關系型的完全不同,它主要是以鍵值對的形式去存儲數據。
1)Memcached
Memcached是以livejournal旗下Danga Interactive 公司的Brad Fitzpatric為首開發的一款軟件,它的出現很好的解決一系列數據庫瓶頸問題,因為在web應用中頻繁,集中的訪問數據庫,就會帶來高并發帶來的一系列問題。
比如導致數據庫負擔加重、響應惡化、網站顯示延遲等重大影響這些問題,而有了memcached提供的數據緩存機制,這些問題就都不是問題了。
2)Redis
Redis是一個key-value存儲系統。和memcached類似,它支持存儲的value類型相對更多,包括string(字符串)、list(鏈表)、set(集合)、和hash(哈希類型)等。Redis是一個高性能的key-value數據庫。
Redis的出現,很大程度補償了memcached這類key/value儲存的不足,在部分場合可以對關系數據庫起到很好的補充作用。
3)MongoDB
MongoDB是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品,是非關系數據庫當中功能最豐富,最像關系數據庫的。他支持的數據結構非常松散,是類似json的bson格式,因此課程儲存比較復雜的數據庫類型。
Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大,其語法有點類似于面向對象的查詢語言,幾乎都可以實現類似關系數據庫表單查詢的絕大部分功能,而且還支持對數據庫建立索引。
三、如何學習數據庫
1)創建/刪除庫、創建/刪除表、查看庫、查看表
2) 備份、還原數據
3)存儲過程 、視圖
4)導入、導出數據
5)數據庫基礎配置 :修改密碼、添加用戶等
6)數據庫鏈接工具:如 WorkBench Navicat phpMyAdmin 等
7)基本的增刪改查 語句
8) 稍微復雜點的SQL :多表查詢、子查詢 等等
9) 至少得知道常見的數據庫:Mysql MSSQL Oracle Memcached Redis Mongodb
10) 數據庫的安裝、部署:你至少得會自己在服務器或自己電腦上安裝個數據庫
接口測試和接口文檔生成工具:apipost
數據庫 自動化測試
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