Sammanhang: I detta dokument presenteras ett tillvägagångssätt för att välja regressionstestfall i samband med storskaliga databastillämpningar. Vi fokuserar på en svart-box (specification-based) metod, som bygger på klassificering träd modeller för att modellera indatadomänen i systemet under test (SUT), för att få en mer praktisk och skalbar lösning. Vi utför en industriell fallstudie där SUT är en stor databasapplikation i Norges skatteavdelning. Mål: Vi undersöker användningen av likhetsbaserade testfall val för att stödja svart box regressionstestning av databasapplikationer. Vi har utvecklat ett praktiskt tillvägagångssätt och verktyg (DART) för funktionell svart-box regressionstestning av databasapplikationer. För att göra regressionstestmetoden skalbar för stora databasapplikationer behövde vi en strategi för urval av testfall som minskar kostnaderna för testgenomförandet och analysarbetet. Vi använde klassificering trädmodeller för att partitionera indatadomänen för SUT för att sedan välja testfall. I stället för att välja testfall slumpmässigt från varje partition, införlivade vi ett likhetsbaserat testfall val, hypotes att det skulle ge en högre feldetekteringsfrekvens. Metod: Ett experiment utfördes för att fastställa vilken likhetsbaserad urvalsalgoritm som var mest lämplig för att välja testfall i stora regressionstestssviter, och om likhetsbaserat urval var ett värdefullt och praktiskt alternativ till enklare lösningar. Resultat: Resultaten visar att en kombination av likhetsmätning och partitionsbaserat urval av testfall, genom att använda likhetsbaserat urval av testfall inom varje partition, kan ge en förbättrad feldetekteringshastighet jämfört med enklare lösningar när specifika villkor uppfylls för partitionerna. Slutsatser: Under de förhållanden som rådde i försöket var förbättringarna marginella. En detaljerad analys visar dock att den likhetsbaserade urvalsstrategin bör tillämpas när ett stort antal testfall finns i varje partition och det finns betydande variationer inom partitionerna. Om dessa villkor inte är närvarande, innehåller likhetsåtgärder är inte värt, eftersom vinsten är försumbar över ett slumpmässigt urval inom varje partition.
Rogstad m.fl. REF beaktade transaktionsaspekten av en DB, men ur perspektivet för modeller med svarta lådor med klassificeringsträd baserat på likheten mellan testfallen.
Test case selection for black-box regression testing of database applications
{'venue': 'Inf. Softw. Technol.', 'journal': 'Inf. Softw. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}