组合测试设计的重要性

负责任的 QA 工程师知道测试数据在开发高效测试自动化框架中的重要性。框架中管理良好的测试数据是围绕测试覆盖率高的策略构建的。但是，如果考虑了许多测试数据输入怎么办？如果您在手动或自动化测试过程中没有时间测试测试数据输入的几种组合怎么办？你怎么能测试更少的测试用例并且仍然测试“正确”？

好吧，这就是组合测试设计来拯救的时候。它有助于设计一组优化的测试用例（基于一组测试数据变量），神奇地确保 100% 的测试覆盖率！反过来，高质量的测试设计 CTD 结果可以作为输入提供给自动化测试工具，从而加快质量分析阶段的交付。

什么是组合测试设计 - CTD 背后的数学背景

组合测试设计是一种技术，可帮助计划测试数据作为手动或自动化测试过程的输入，根据测试套件的测试数据输入的几种组合确保 100% 的测试覆盖率。“正交阵列”的数学概念是组合测试设计的基础。一位名叫田口的数学家教授创造了数学算法术语，正交阵列。

CTD 如何加强现有的测试数据驱动测试技术

考虑将测试数据存储在 excel 文件中的场景。您可能正在手动测试应用程序或使用测试自动化工具。在这种情况下，您可以将测试数据输入提供给 CTD 工具，以帮助您生成测试数据输入交互的组合。这组改进的测试数据作为手动测试或自动化测试过程的输入。许多研究人员将 OA 概念用于世界各地许多领域的工业实验。

CTD 场景示例

例如，假设有一个简单的测试来验证应用程序在多种类型的浏览器和设备上的登录功能。以下是变量：用户名、密码和浏览器。请注意下表中变量的值：

在上述情况下，如果您计划以多维模式测试所有测试组合，则需要 27 个测试才能设计完整的测试覆盖！

3 X 3X 3 = 27 次测试

但是，在 CTD 的情况下，如果您使用基于 OA 概念的工具，它可以帮助您基于变量的 N 对交互推导测试，同时确保完全覆盖，只需少量测试！测试的 N 维维度旨在测试 N 个变量值的所有随机组合的所有可能性。

下面显示的表格是变量值的两对交互的结果。结果中只有九个测试用例！

CTD 结果列出了最终的测试用例，最终找到了一个涵盖完整覆盖范围的小型测试计划。请注意，两对意味着找到的每个变量都将与两对集中的另一个变量配对。

以上是由变量的两对交互构建的正交数组。在这里，您会注意到每个变量至少与所有其他变量配对一次！

例如，“无密码”至少在一个测试用例中被一对覆盖，变量为 -

“用户名变量”值是——正确的用户名、错误的用户名、无用户名。

“浏览器变量”值是 – Mozilla、Safari、Firefox。

正交阵列计算仅得出 9 个测试，而 27 个测试的全对组合值仍然确保测试设计规划中的完全覆盖！即便如此，测试的覆盖率为 100%，具有两对交互级别！

CTD的优势

CTD 有几个优点。即——

确保 100% 覆盖率的优化测试子集

生成的测试用例的较低子集仍可确保 100% 的覆盖率。

发现高优先级缺陷的机会更高——最终缺陷可以在到达客户之前及早修复。毕竟，早期的优质产品会让客户满意！

当 CTD 结果作为测试自动化工具的输入时，最终节省了测试设计和测试执行的时间

这个概念不仅需要应用于多个测试领域。它可以用于多个领域，软件，硬件等。

CTD 如何帮助敏捷和 DevOps

DevOps 鼓励所有形式的自动化，而这正是 CTD 工具通过帮助 QA 工程师准确提供的。它通过使用自动化方式生成高效的测试设计，从而使团队成为可能。使用 CTD 工具，您可以快速构建一组优化的测试用例集，作为测试自动化场景的输入。

与手动计划的测试设计方法相比，自动化测试可以提供快速的结果和快速的反馈。它最终还可以节省时间并避免较长的反馈周期。所有这些都鼓励了敏捷的工作方式。因此，可以尽早和持续地交付优质产品。

帮助构建 CTD 场景的自动化工具。

IBM FOCUS是用于测试计划的许可 CTD 工具。它可以读取测试数据输入，分析测试数据覆盖率，选择测试子集，并生成一个新的测试计划以确保全范围。

成对测试工具还为测试设计解决方案提供了全成对解决方案，为 QA 工程师提供了可视化的测试覆盖视图。

还有更多！

由于上述工具而产生的测试场景结果可以反过来作为测试自动化工具的输入，从而加快测试设计过程。

包起来

组合学领域已经走过了漫长的道路，CTD 是帮助 QA/QC 团队在许多方面帮助他们为产品构建高效测试设计的分支之一。构建 CTD 设计不需要任何编码技能。表格结果很容易理解。因此，这有助于在讨论业务需求时帮助 QA 和业务分析师团队之间的沟通。考虑到它通过帮助节省时间和帮助发现高质量缺陷而具有高投资回报率，应该高度依赖这样的数学方法。特别是在涉及大量测试依赖变量的大型项目的情况下，CTD可以帮助组织很多。

审核编辑：郭婷