一、为什么要做数据级测试？
在软件测试从业过程中，你会发现数据级的测试非常缺乏，或是说人员能力的缺乏导致了无法开展日常性的数据测试。为什么需要专业的数据级测试呢？
- 确保数据的完整性
- 确保数据的有效性
- 确保数据存储的性能
- 确保数据处理相关应用程序的正常
二、在数据级测试过程中，我们要注意哪些？
在数据存储层，需要注意测试以下几个方面：
- 要验证数据的约束关系
- 要验证数据存储字段的长度
- 要验证存储过程
- 注意数据入库时的长度要匹配
- 要验证索引对性能的影响
- 其他等等
三、需要验证数据库的哪些连接类型？
在数据级测试中，必须掌握数据库的连接类型，并在实际测试过程中进行验证，要掌握的数据库的连接类型有：
- 内连接
- 外连接：分为左连接、右连接
- 交叉连接
- 联合连接
四、需要掌握哪些数据库索引类型？
在数据库中，索引能加快数据库的查询速度，验证字段是否有索引是必须进行一个日常性测试工作。下面看下有哪些索引类型：
- B-Tree索引
- Bitmap索引
- Clustered索引
- Covering索引
- Non-unique索引
- unique索引
五、数据级测试过程中需要了解哪些大数据测试理念、技术？
以下不分框架、技术、工具、原理，一锅烩。
- hadoop
- spark
- flink
- map reduce
- HDFS
- Hive
- HBase
- ZooKeeper
- 等等 都需要去了解、理解、甚至具备一定的技术实现能力
六、怎么去对数据级进行测试呢？
从测试和技术上来讲
1. 首先要掌握一门编程语言，我推荐Python
2. sql是必备的技能
3. 测试框架是必须掌握的例如junit、pyunit这类的基础框架
4. 持续集成、交付工具，jenkins这类的是必须会的，最好掌握jenkins2 pipeline理念
5. 经典的测试方法论是必须的，把经典的测试方法论融入到数据级测试来是一定要的
其他的暂时不写了
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