【数据管理平台测试文档】
数据管理平台测试文档
（基于性能目标设计）
一、测试方法
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数据管理类型测试
• 方法：验证系统是否支持卫星数据、测站数据、异常上报信息等10类数据类型的存储、分类及关联管理。• 场景：
◦ 模拟卫星遥测数据（JSON格式）、测站结构化数据（XLS）、用户信息（数据库表）等混合数据导入。
◦ 检查数据标签（如异常现象标签、问题类型）的关联性及典型案例的检索逻辑。
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数据接入格式测试
• 方法：验证JPG、PNG、XLS、TXT、XML、Word、PDF等7类格式的解析能力。• 场景：
◦ 上传高分辨率卫星图像（JPG/PNG）及结构化报告（Word/PDF），检查元数据提取准确性。
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数据存储容量测试
• 方法：◦ 压力测试：批量插入100万条数据（含混合类型），监测存储稳定性及索引性能。
◦ 扩展性测试：验证多节点部署下主从同步效率及横向扩展能力（总容量≥24TB）。
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数据服务与检索性能测试
• 方法：◦ 功能测试：验证增删改查操作的完整性及事务一致性。
◦ 性能测试：
◦ 基本类型查询：从TXT/Word中解析整型、字符串等数据，测试响应时间≤1s。 ◦ 复杂类型查询：从JSON/XML中解析数组、对象，响应时间≤15s。◦ 多条件检索：按卫星型号、时间范围、关键字组合查询，验证关联逻辑。
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数据库管理功能测试
• 方法：验证备份（全量/增量）、迁移（跨节点）、容灾恢复等操作的可靠性。
二、评估指标
| 测试项 | 评估指标 | 目标值 |
|---|---|---|
| 数据类型支持 | 支持类型数量、标签关联准确率 | 10类，准确率≥99% |
| 数据接入格式 | 格式兼容性、解析成功率 | 7类，成功率100% |
| 存储容量 | 单表容量、总容量、扩展节点数 | 单表2GB，总≥24TB，节点≥3 |
| 基本类型查询速度 | 平均响应时间（TXT/Word解析） | ≤1s |
| 复杂类型查询速度 | 平均响应时间（JSON/XML解析） | ≤15s |
| 数据库维护 | 备份耗时、迁移成功率 | 备份≤30min，迁移成功率100% |
| 系统稳定性 | 7×24小时持续运行无故障 | 无宕机、无数据丢失 |
三、测试数据设计
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数据类型与格式覆盖
• 卫星数据：模拟遥测数据（JSON，含时间戳、轨道参数、传感器状态）。• 异常上报信息：XML格式，含故障代码、优先级、关联案例ID。
• 典型案例：Word/PDF文档，含问题描述、排查步骤、解决方案。
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容量测试数据
• 基础数据：生成100万条测站数据（CSV/TXT），每条含整型、浮点型、布尔型字段。• 复杂数据：JSON文件（嵌套数组、对象），模拟侦察任务数据（含多维坐标集合）。
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性能测试数据
• 查询负载：◦ 基本类型：10万条整型/字符串数据（TXT）。
◦ 复杂类型：1万条嵌套JSON（含卫星型号、时间序列、故障标签）。
四、数据采集方式
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自动化工具
• 数据注入：使用脚本（Python/Shell）批量生成并导入测试数据。• 性能监控：通过Prometheus采集查询响应时间、CPU/内存占用率。
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手动验证
• 功能检查：人工验证数据标签关联性、典型案例检索结果准确性。• 容灾测试：模拟节点故障，手动触发备份恢复流程并记录耗时。
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日志分析
• 记录数据库操作日志（如索引重建、主从同步状态），分析异常事件。
五、引用说明
• 数据类型管理参考功能测试策略及数据质量验证方法。
• 性能测试方法结合中国信通院稳定性测试标准及复杂数据解析逻辑。
• 容量扩展方案参考多节点部署实践。
注：具体测试用例及工具配置需根据实际环境调整，建议结合混沌测试工具（如故障注入）验证高负载场景下的系统鲁棒性。