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

• 可以到我的个人号：atstudy-js，看完整版内容

• 这里有10W+ 热情踊跃的测试小伙伴们，一起交流行业热点、测试技术各种干货，一起共享面试经验、跳槽求职各种好用的。        

• 多行业测试学习交流群，内含直播课+实战+面试资料

• AI测试、 车载测试、自动化测试、银行、金融、游戏、AIGC.

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：

• 抽取100条数据，人工核对

• 用LIMIT语句取前几条快速验证

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。