问1：软件测试和Java大数据哪个更好?

答：1、软件测试工作即为测试人员，所需要做的就是将程序员写出的程序进行各种测试案例的测试，流程测试、自动化测试都是测试人员应该掌握的技能

2、Java大数据，感觉对于没有3-5年工作经验的人来说的话属于谈空话了，这个设计的技能比较高深，而且得根据实际需求来进行分析与制定相应的开发策略

请问什么是大数据测试和疲劳强度测试?

大数量测试，其实就是用大批量数据来进行测试，我们需要用一定的脚本代码或者是工具，帮我们生成大量可用的测试数据。比如说：编写sql脚本(存储过程)在数据库端直接生成、编写程序代码生成(实际上也是要写sql)、使用批量数据生成工具(DataFactory、PL/SQL Developer、TOAD等都可以)、使用工具录制业务参数化之后长时间运行来生成。举个例子：你需要测试一个注册功能，需要提供手机号码以及注册名以及密码，那么你如果要做大数据量测试，要提前准备好很多有效的手机号以及注册名、密码，最少是百万级数据。这个我们柠檬班有专门讲百万测试数据的公开课，欢迎关注!专门教大家如何去准备大批量的测试数据。 疲劳强度测试隶属于压力测试范畴，指的的是服务器在长时间下持续接受大批量的用户请求操作。这个设计到软件和服务器的稳定性。

问2：大数据技术在APP测试上面如何应用?

答：都说现在是大数据时代，各行各业在运用大数据上获得效率提升或者精确度提升，可是测试仿佛还是老样子，在APP测试行业有没有我不了解的大数据应用呢。

数据获取手段、数据处理技术的改进导致"大数据"爆发。测试行业对于大数据的应用也是很多的，比如TestBird在做测试时是基于大量的数据基础的，对于测试的分析和bug探索效果都能有很大的提升。

当然，在测试技术上，也有很好的大数据运用例子。比如你可以通过大数据统计点来写测试用例。产品需要快速迭代，又要保证版本质量不下降，就必须做到精准测试的用例精简。

也就是统计用户行为预埋下的点，用户使用次数的数据稳健并且有迹可循，测试路径就非常的清晰明朗。

问3：如何快速建立自己的大数据库进行大数据测试?

答：数据的建立不是短时间内就能完成的，它需要一个长期的数据积累、沉淀、分析等形成一个庞大的数据库，它是一个很大的概念。

问4：Hibernate进行大数据量性能怎么测试?

答：在项目中使用Hibernate进行大数据量的性能测试，有一些总结，

1) 在处理大数据量时，会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中，这缓存大太时会严重显示性能，所以在使用Hibernate处理大数据量的，可以使用session.clear()或者session. Evict(Object) 在处理过程中，清除全部的缓存或者清除某个对象。

2) 对大数据量查询时，慎用list()或者iterator()返回查询结果，

1. 使用List()返回结果时，Hibernate会所有查询结果初始化为持久化对象，结果集较大时，会占用很多的处理时间。

2. 而使用iterator()返回结果时，在每次调用iterator.next()返回对象并使用对象时，Hibernate才调用查询将对应的对象初始化，对于大数据量时，每调用一次查询都会花费较多的时间。当结果集较大，但是含有较大量相同的数据，或者结果集不是全部都会使用时，使用iterator()才有优势。

3. 对于大数据量，使用qry.scroll()可以得到较好的处理速度以及性能。而且直接对结果集向前向后滚动。

3) 对于关联操作，Hibernate虽然可以表达复杂的数据关系，但请慎用，使数据关系较为简单时会得到较好的效率，特别是较深层次的关联时，性能会很差。

4) 对含有关联的PO(持久化对象)时，若default-cascade="all"或者 "save-update"，新增PO时，请注意对PO中的集合的赋值操作，因为有可能使得多执行一次update操作。

5) 在一对多、多对一的关系中，使用延迟加载机制，会使不少的对象在使用时方会初始化，这样可使得节省内存空间以及减少的负荷，而且若PO中的集合没有被使用时，就可减少互数据库的交互从而减少处理时间。

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