摘要：数据测试（Data Testing）是指对系统中与数据相关的功能和流程进行测试，确保数据的完整性、准确性、一致性和安全性。
什么是数据测试？
数据测试（Data Testing）是指对系统中与数据相关的功能和流程进行测试，确保数据的完整性、准确性、一致性和安全性。
它在数据库开发、大数据平台建设、数据仓库、ETL（提取、转换、加载）、报表系统、数据中台等项目中非常常见。
简单来说，就是要保证“数据没丢”、“数据没错”、“数据没重复”、“数据没乱”。
数据测试和功能测试的区别
功能测试关注的是“功能是否实现”，而数据测试关注的是“数据是否准确”。
功能测试一般是通过点击操作来观察系统反应，而数据测试主要是通过查看数据库、报表、接口数据等，判断数据是否准确传输和转换。
为什么要做数据测试？
做数据测试的原因可以归结为以下几点：
确保数据质量：数据错误会导致业务决策错误，比如一个销售报表数据出错，可能影响公司战略。满足合规要求：很多行业（金融、医疗、政府）对数据质量有非常严格的规定。验证系统逻辑：一些复杂的业务逻辑，最终反映在数据上，比如积分规则、优惠计算等。避免脏数据传播：数据一旦入库，就会被多个系统引用，错误的数据可能“一传十，十传百”。数据测试的类型
1. 数据库测试
检查数据是否成功写入数据库检查字段格式是否正确（如手机号是11位、日期格式是YYYY-MM-DD）检查字段是否允许为空、唯一检查新增、修改、删除是否按预期执行2. ETL测试（提取、转换、加载）
验证原始数据是否正确提取验证转换逻辑是否正确（比如字段合并、单位转换）验证加载是否成功（数据量一致、无重复）检查转换过程中是否有异常数据被过滤或丢失3. 数据仓库测试
校验维表、事实表数据是否准确验证主键、外键是否匹配验证不同维度组合是否合理（如产品+时间+地区）4. 报表测试
检查前端展示数据和数据库数据是否一致检查图表中的统计逻辑（求和、均值、分组）是否准确检查指标口径是否正确（例如“月活跃用户”如何定义）5. 接口返回数据测试
验证接口返回的数据结构验证接口数据是否与数据库一致验证分页、排序、筛选是否正确数据测试的常用方法
1. SQL语句校验
最基础也是最重要的方法。要会写基本的SQL，比如：
SELECT 查询数据COUNT(*) 统计数量GROUP BY 按维度聚合JOIN 多表关联验证WHERE 条件筛选例如验证订单表中是否有重复订单：
SELECT order_id, COUNT(*)FROM ordersGROUP BY order_idHAVING COUNT(*) > 1;两张表的数据是否一致，是数据测试中常见的需求，比如：
比对源系统和目标系统的数据数量比对字段值是否完全相同可以通过SQL，也可以导出到Excel或使用Python进行自动化比对。
有些数据量非常大，没法全部验证，可以用抽样的方法检查部分数据的准确性，比如：
2. 自动化测试脚本
对于经常需要重复测试的数据场景，可以编写Python脚本来自动化测试，例如使用pandas对比两个Excel数据、使用requests验证接口返回数据。
3. 对账类测试
对账类测试是把两边的数据进行汇总后比较总数、金额、笔数。例如支付系统和银行流水对账、用户余额与交易记录对账。
数据测试注意事项
先了解业务逻辑：数据从哪里来、去哪里、怎么变，必须搞清楚，否则无法判断数据是否正确。验证口径是否统一：不同系统、不同报表对同一指标（如“活跃用户”）的定义可能不一样，必须确认。字段名和表名容易混淆：同一个字段在不同系统中可能名字不同，要确认是否同义。关注边界数据：比如0、空、负数、极大值等，这些往往容易出错。写测试用例：数据测试也要写清晰的用例，列明预期值、验证方式、来源表名等。备份数据：测试前后尽量备份数据，避免误删、误改。控制测试数据范围：不建议直接在生产库做测试，应有专门的测试环境。数据测试用例怎么写？
常用工具
常见问题
初学者建议
掌握SQL基础：熟练写查询、过滤、分组、排序、连接等语句。了解数据库结构：表的字段、数据类型、主外键。学习ETL流程：数据从源头到报表的完整路径。熟悉数据测试场景：多做项目、多写用例。进阶自动化工具：学习Python和pandas进行数据处理。掌握数据分析思维：逻辑清晰，善于发现问题和验证假设。✔️加入【软件测试训练营】，你将解决升职加薪，转型转岗，职业规划等多款问题，案例项目+实战演练，轻松应对职场
来源：山东省成人高考
