正交试验测试用例设计

正交试验理论

正交试验设计法是从大量的试验点中挑选出适量的、有代表性的点，应用一句伽罗瓦理论导出的“正交表”，合理地安排试验的一种科学的试验设计方法，是研究多因素，多水平的一种设计方法。它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些代表性的点具有“均匀分散、齐整可比”的特点，正交试验是一种基于正交表的，高效率、快速、经济的试验设计方法。
正交试验分析法包括以下常用术语：
（1）指标：通常把判断试验结果优劣的标准叫做试验的指标
（2）因子：是指所有影响试验指标的条件
（3）因子的状态：是指影响试验因子的因素，也称之为因子的水平
正交表的表示形式：Lr（mⁿ）
（1）n表示因子数，正交表中列的个数
（2）m表示水平数，也称为状态，单个因子能取得的值最大个数
（3）r表示行数，正交表中行的数量，也是测试用例的个数
行数r=(m-1)*n+1，这是等水平正交表，如L4(2³)
代表测试用例4=(2-1)*3+1，对于非等水平的正交表，表示形式为Lr(mⁿ,p^q)，
行数r=(m-1)*n+(p-1)*q+1

正交试验设计过程

正交试验分析法的步骤如下：
（1）提取功能说明，构造因子——状态表
分析需求说明书，通过需求说明书提取影响该功能的因子以及每个因子可能取值的最大数，即因子状态
（2）加权筛选，生成因素分析表
计算各因子和状态的权值，删去一部分权值较小即重要性较小的因子或状态，使最后生成的测试用例集缩减到允许范围（此步骤很重要）
（3）画出布尔图
如果各个因子的状态数是不统一的，几乎不可能出现均匀的情况，必选先用逻辑命令来组合各因子的状态，作出布尔图
（4）查找最接近的相应阶数的正交表
根据布尔图选择最接近的相应阶数的正交表，实际的测试工作中，因子和因子状态很难与正交表完全符合，所以只能选择一个阶数最接近的正交表
（5）将实际的因子和状态带入正交表中，得到最终的正交表
选择好正交表后，应该将实际的因子和因子水平带入正交表中，此时可能出现以下三种情况：
第一种：因子的状态数正好和正交表的状态数相等，那么此时只需要直接替换正交表中的值即可
第二种：因子的状态数多于正交表中的状态数，那么此时需要先将多余的状态合并，代入正交表中，然后再将合并的中间状态展开
第三种：因子的状态数少于正交表中的状态数，那么只要将正交表中多出来的状态，使用实际状态中的任意值替换即可
(6)利用正交表每行数据构造测试用例
在使用实际因子和状态替换过的正交表中的每一行，选择数据构造测试用例即可

举个例子：一个数据库查询系统的测试
步骤一：构造因子——状态表

状态\因子	A查询类别	B查询方式	C元胞类别	D打印方式
1	功能	简单	门	终端显示
2	结构	组合	功能块	图形显示
3	逻辑符合	条件		行式打印

步骤二：加权筛选
将打印方式和查询类别中的逻辑符合删掉，不进行分析，加权筛选后的表如下

状态\因子	A查询类别	B查询方式	C元胞类别
1	功能	简单	门
2	结构	组合	功能块
3		条件

使用字母表示因素分析表中各种因子和状态如下

状态\因子	A查询类别	B查询方式	C元胞类别
1	A1	B1	C1
2	A2	B2	C2
3		B3

步骤三：画出布尔图

步骤四：选择正交表
根据因子与状态数，选择L4(2³)，把21，22，23作为因子，代入正交表如图

状态\因子	21	22	23
1	A1	31	C1
2	A2	31	C2
3	A1	B3	C2
4	A2	B3	C1

将中间结点展开如图

状态\因子	21	22	23
1	A1	B1	C1
2	A1	B2	C1
3	A2	B1	C2
4	A2	B2	C2
5	A1	B3	C2
6	A2	B3	C1

步骤五：根据每行写出测试用例，不详细描述了

正交试验的优缺点

正交试验与等价类的优缺点很像，优点都是用部分有代表性的点去覆盖需求，避免穷举产生大量用例；缺点则是因为牺牲了一定的覆盖率；但是在时间不充分，相同逻辑的用例庞大时，采取这种高效率的方式是性价比最高的

通过正交试验发现过的BUG

使用正交试验发现过的BUG就是在后台系统大量的组合搜索时，部分组合没有生效导致的BUG，不值一提

个人心得

正交试验很少使用，一般是用在后台系统的搜索列表中，因为后台的搜索往往搜索条件很多，需要测试组合搜索，但是排列组合非常多，因此采用正交试验是最好选择。因为正交试验是牺牲一定覆盖率的，所以进行步骤二（加权筛选）时，十分重要，要对这个业务有一定的理解，从而剔除一些少用的搜索条件，不要减少权重高的组合条件，这样即使上线后发现的BUG也是无需过分的紧张的

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