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白盒测试工具

对代码进行分析，不需要运行代码，也不需要对代码编译链接，生成可执行文件。

黑盒测试工具

利用脚本的录制/回放，模拟用户的操作，然后将被测系统的输出记录下来同预先给定的标准结果比较。

自动化测试工具

可以覆盖绝大多数的软件开发技术，简单，并具备测试用例可重用的特点。

性能测试工具

通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题。

问1：软件测试和Java大数据哪个更好?

答：1、软件测试工作即为测试人员，所需要做的就是将程序员写出的程序进行各种测试案例的测试，流程测试、自动化测试都是测试人员应该掌握的技能

2、Java大数据，感觉对于没有3-5年工作经验的人来说的话属于谈空话了，这个设计的技能比较高深，而且得根据实际需求来进行分析与制定相应的开发策略

请问什么是大数据测试和疲劳强度测试?

大数量测试，其实就是用大批量数据来进行测试，我们需要用一定的脚本代码或者是工具，帮我们生成大量可用的测试数据。比如说：编写sql脚本(存储过程)在数据库端直接生成、编写程序代码生成(实际上也是要写sql)、使用批量数据生成工具(DataFactory、PL/SQL

Developer、TOAD等都可以)、使用工具录制业务参数化之后长时间运行来生成。举个例子：你需要测试一个注册功能，需要提供手机号码以及注册名以及密码，那么你如果要做大数据量测试，要提前准备好很多有效的手机号以及注册名、密码，较少是数据。这个我们柠檬班有专门讲百万测试数据的公开课，欢迎关注!专门教大家如何去准备大批量的测试数据。

疲劳强度测试隶属于压力测试范畴，指的的是服务器在长时间下持续接受大批量的用户请求操作。这个设计到软件和服务器的稳定性。

问2：大数据技术在APP测试上面如何应用?

答：都说现在是大数据时代，各行各业在运用大数据上获得效率提升或者度提升，可是测试仿佛还是老样子，在APP测试行业有没有我不了解的大数据应用呢。

数据获取手段、数据处理技术的改进导致"大数据"爆发。测试行业对于大数据的应用也是很多的，比如TestBird在做测试时是基于大量的数据基础的，对于测试的分析和bug探索效果都能有很大的提升。

当然，在测试技术上，也有很好的大数据运用例子。比如你可以通过大数据统计点来写测试用例。产品需要迭代，又要增加版本质量不下降，就必须做到测试的用例精简。

也就是统计用户行为预埋下的点，用户使用次数的数据稳健并且有迹可循，测试路径就非常的清晰明朗。

问3：如何建立自己的大数据库进行大数据测试?

答：数据的建立不是短时间内就能完成的，它需要一个长期的数据积累、沉淀、分析等形成一个庞大的数据库，它是一个很大的概念。

问4：Hibernate进行大数据量性能怎么测试?

答：在项目中使用Hibernate进行大数据量的性能测试，有一些总结，

1)

在处理大数据量时，会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中，这缓存大太时会严重显示性能，所以在使用Hibernate处理大数据量的，可以使用session.clear()或者session.

Evict(Object)在处理过程中，清除全部的缓存或者清除某个对象。

2)对大数据量查询时，慎用list()或者iterator()返回查询结果，

1.使用List()返回结果时，Hibernate会所有查询结果初始化为持久化对象，结果集较大时，会占用很多的处理时间。

2.

而使用iterator()返回结果时，在每次调用iterator.next()返回对象并使用对象时，Hibernate才调用查询将对应的对象初始化，对于大数据量时，每调用一次查询都会花费较多的时间。当结果集较大，但是含有较大量相同的数据，或者结果集不是全部都会使用时，使用iterator()才有优势。

3.对于大数据量，使用qry.scroll()可以得到较好的处理速度以及性能。而且直接对结果集向前向后滚动。

3)

对于关联操作，Hibernate虽然可以表达复杂的数据关系，但请慎用，使数据关系较为简单时会得到较好的效率，特别是较深层次的关联时，性能会很差。

4)对含有关联的PO(持久化对象)时，若default-cascade="all"或者

"save-update"，新增PO时，请注意对PO中的集合的赋值操作，因为有可能使得多执行一次update操作。

5)

在一对多、多对一的关系中，使用延迟加载机制，会使不少的对象在使用时方会初始化，这样可使得节省内存空间以及减少的负荷，而且若PO中的集合没有被使用时，就可减少互数据库的交互从而减少处理时间。

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