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测试数据管理规范

1. 基本原则

1.1 数据安全

禁止使用生产环境真实数据
敏感数据必须脱敏处理
测试数据定期清理
数据访问权限控制

1.2 数据质量

数据必须具有代表性
数据必须符合业务规则
数据必须保持一致性
数据必须可重复使用

1.3 数据维护

定期更新测试数据
及时清理无效数据
保持数据最小集
版本控制管理

2. 测试数据分类

2.1 基础数据

系统必需的基础配置
数据字典项
常量数据
枚举值数据

2.2 功能测试数据

正常业务场景数据
异常业务场景数据
边界条件数据
特殊场景数据

2.3 性能测试数据

压力测试数据
负载测试数据
并发测试数据
容量测试数据

3. 数据准备规范

3.1 数据生成

使用自动化工具生成
遵循数据格式规范
覆盖各类测试场景
保证数据可重复性

3.2 数据导入

使用标准导入工具
记录导入过程日志
验证导入数据完整性
支持批量导入处理

3.3 数据清理

定义清理策略
自动化清理流程
保留必要的基础数据
记录清理操作日志

4. 数据使用规范

4.1 数据获取

统一的数据获取接口
数据访问权限控制
数据使用记录追踪
避免重复获取数据

4.2 数据修改

禁止直接修改数据库
使用标准接口修改
记录数据修改日志
保持数据一致性

4.3 数据共享

定义数据共享规则
避免数据互相干扰
控制数据使用范围
记录数据共享情况

5. 测试数据集管理

5.1 基础数据集

系统初始化数据
常用测试场景数据
回归测试数据集
验收测试数据集

5.2 专项测试数据集

性能测试数据集
安全测试数据集
接口测试数据集
自动化测试数据集

5.3 数据集维护

定期更新数据集
验证数据集有效性
删除过期数据集
优化数据集结构

6. 数据备份和恢复

6.1 备份策略

定期备份测试数据
增量备份机制
备份文件加密存储
备份记录管理

6.2 恢复机制

快速恢复机制
选择性恢复支持
恢复过程验证
恢复操作记录

7. 注意事项

7.1 安全性

数据脱敏要求
访问权限控制
敏感信息保护
数据泄露预防

7.2 性能

控制数据量大小
优化数据结构
合理使用索引
避免数据冗余

7.3 可维护性

数据命名规范
数据结构文档
变更记录管理
问题跟踪机制