测试是提高软件健壮性、加速迭代进程的不二法宝。本文将会介绍如何为 Databend 添加不同种类的测试。
单元测试
Databend 的单元测试组织形式有别于一般的 Rust 项目，是直接一股脑放在 tests/it 目录下的。同时，在各个 crate 的 Cargo.toml 中，也针对性地禁用了 doctest 和 bin/lib test 。
优点：
- 减少需要构建的测试目标，提高测试编译/链接速度。
- 当需要添加新单元测试时（不修改 src），只需要编译对应的 it(test) ，节省时间。
缺点：
- tests/it 会把需要测试的 crate 当作一个外部对象，所有待测试的内容都需要被设定为 pub 。不利于软件设计上的分层，整个项目结构会迅速的被破坏，需要引入编码规范并更加依赖开发者的主动维护。
编写
可以简单地将单元测试分为两类，一类是不需要外部文件介入的纯 Rust 测试，一类是 Golden Files 测试。
Rust 测试
与平时编写 Rust 单元测试相同，只是待测试的内容需要设为 pub ，且引用待测试 crate 需要使用该 crate 的名字。
Databend 提供一些用于模拟全局状态的函数，如 create_query_context 等，可能会有助于编写测试。
#[tokio::test(flavor = "multi_thread", worker_threads = 1)]
async fn test_credits_table() -> Result<()> {
let ctx = crate::tests::create_query_context().await?;
let table = CreditsTable::create(1);
let source_plan = table.read_plan(ctx.clone(), None).await?;
let stream = table.read(ctx, &source_plan).await?;
let result = stream.try_collect::>().await?;
let block = &result[0];
assert_eq!(block.num_columns(), 3);
Ok(())
}
上面示例来自 credits_table 的测试，先构建 read_plan 读取新建的 CreditsTable 表，再对列数进行断言。
Golden Files 测试
Golden File Testing are like unit tests, except the expected output is stored in a separate file. -- Max Grigorev at ZuriHac
Golden Files 测试是一种常用的测试手段，相当于是一类快照测试，如果执行情况和预期结果存在差异则认为测试失败。
Databend 使用 goldenfile 这个 crate 来编写 Golden Files 测试。目前 Databend 有计划用此替代 assert_blocks 系列断言
#[test]
fn test_expr_error() {
let mut mint = Mint::new("tests/it/testdata");
let mut file = mint.new_goldenfile("expr-error.txt").unwrap();
let cases = &[
r#"5 * (a and ) 1"#,
r#"a + +"#,
r#"CAST(col1 AS foo)"#,
r#"1 a"#,
r#"CAST(col1)"#,
r#"G.E.B IS NOT NULL AND
col1 NOT BETWEEN col2 AND
AND 1 + col3 DIV sum(col4)"#,
];
for case in cases {
run_parser!(file, expr, case);
}
}
编写 Golden Files 测试时需要指定挂载的目录和对应预期结果的文件。
在执行测试的主体部分（如上面示例中的 run_parser! 宏），除了封装运行测试的必要逻辑外，还需要定义输出时的格式。
测试文件必须按指定格式编写。或者，使用 REGENERATE_GOLDENFILES=1 生成。
下面 Golden File 的例子节选自 common/ast 模块测试的 testdata/expr-error.txt，Output 对应解析 5 * (a and ) 1 的预期结果。
---------- Input ----------
5 * (a and ) 1
---------- Output ---------
error:
--> SQL:1:12
|
1 | 5 * (a and ) 1
| - ^ expected more tokens for expression
| |
| while parsing expression
运行
单元测试的运行可以运行 make unit-test 或者是 cargo test --workspace 。
二者的区别在于 make unit-test 封装了 ulimit 命令控制最大文件数和栈的大小以确保测试能够顺利运行，如果使用 MacOS 则更建议使用 make unit-test 。
通过过滤机制，可以轻松指定运行名字中具有特定内容的测试，例如 cargo test test_expr_error 。
排查
Rust 测试
同其他项目中的 Rust 测试一样，可以根据友好的错误提示轻松定位出现故障的测试。如果需要详细的 Backtrace ，可以在运行测试命令时添加环境变量 RUST_BACKTRACE=1。
failures:
---- buffer::buffer_read_number_ext::test_read_number_ext stdout ----
Error: Code: 1046, displayText = Cannot parse value:[] to number type, cause: lexical parse error: 'the string to parse was empty' at index 0.
thread 'buffer::buffer_read_number_ext::test_read_number_ext' panicked at 'assertion failed: `(left == right)`
left: `1`,
right: `0`: the test returned a termination value with a non-zero status code (1) which indicates a failure', /rustc/cd282d7f75da9080fda0f1740a729516e7fbec68/library/test/src/lib.rs:185:5
note: run with `RUST_BACKTRACE=1` environment variable to display a backtrace
Golden Files 测试
Golden Files 测试的执行命令与 Rust 测试相同，但在错误提示方面有所差异。得益于 goldenfiles 引入了 similar-assert ，可以轻松识别 diff ：
Differences (-left|+right):
---------- Output ---------
'I'm who I'm.'
---------- AST ------------
Literal {
span: [
- QuotedString(0..18),
+ QuotedString(0..16),
],
lit: String(
"I'm who I'm.",
),
}
.cargo/git/checkouts/rust-goldenfile-6352648ef139d984/16c5783/src/differs.rs:15:5
note: run with `RUST_BACKTRACE=1` environment variable to display a backtrace
上面示例中，+ 对应测试实际结果，- 对应测试预期结果，其他为相关的上下文。
上面示例中，+ 对应测试实际结果，- 对应测试预期结果，其他为相关的上下文。
goldenfiles 的报错可能会涉及多个测试文件，受限于长文本支持和空格显示，排查仍可能存在不便。
这里提供一个相对友好的排查思路：
- 确保之前的更改都已经提交，然后运行 REGENERATE_GOLDENFILES=1 cargo test -p
--test it 重新生成对应的测试。 - 执行 git diff 来显示前后 goldenfiles 文件的差异。
- 仔细辨别问题出现原因，确定是否存在预期外的问题。
功能测试
功能测试暂时出现两种方案并行的情况，除了旧有的 stateless/stateful 测试方案外，还引入了全新的 SQL 逻辑测试，后续 stateless 测试会过渡到 SQL 逻辑测试上。从本质上讲，这两类功能测试流程相同：
- 启动 databend 实例。
- 使用对应的客户端/驱动执行查询。
- 对比查询情况和预期行为之间的差异，判断测试是否通过。
但是，在设计上，SQL 逻辑测试可以提供更全面的能力：
- 拓展比较结果文件的方式到其他协议（涵盖 http handler）。
- 提示每个语句的结果。
- 提供错误处理的能力。
- 支持排序、重试等测试逻辑。
编写
stateless/stateful 测试
stateless/stateful 测试放在 tests/suites 目录下：
- 输入是一系列 sql 语句，对应目录中的 *.sql 文件。
SELECT '==Array(Int32)==';
CREATE TABLE IF NOT EXISTS t2(id Int null, arr Array(Int32) null) Engine = Fuse;
INSERT INTO t2 VALUES(1, [1,2,3]);
INSERT INTO t2 VALUES(2, [1,2,4]);
INSERT INTO t2 VALUES(3, [3,4,5]);
SELECT max(arr), min(arr) FROM t2;
SELECT arg_max(id, arr), arg_min(id, arr) FROM (SELECT id, arr FROM t2);
- 输出对应查询结果（含报错），如果没有输出则需要置空，对应目录中的 *.result 文件。
==Array(Int32)==
[3, 4, 5] [1, 2, 3]
3 1
测试可以覆盖 SQL 执行过程中遇到预期错误的情况，有两种方式：
- 沿用上面的方法，在 result 文件中标注具体报错信息。
- 也可以采用 ErrorCode 注释的方式，此时无需在 result 文件中添加对应内容。
SELECT INET_ATON('hello');-- {ErrorCode 1060}
SQL 逻辑测试
SQL 逻辑测试放在 tests/logictest 目录下。语句规范在 sqlite sqllogictest 的基础上进行拓展，可以分成以下几类：
- statement ok ：SQL 语句正确，且成功执行。
- statement error
：SQL 语句输出期望的错误。 - statement query
：SQL语句成功执行并输出预期结果。
statement query B label(mysql,http)
select count(1) > 1 from information_schema.columns;
---- mysql
1
---- http
true
上面的例子展示了如何对 mysql 和 http 分别设计对应的输出结果。其中 B 表示结果为布尔类型，label 用来标记协议。SQL 逻辑测试同样支持测试集生成 python3 gen_suites.py 。
运行
由于 stateless/stateful 测试和 sqllogictest 测试均由 Python 编写，在运行前请确保你已经安装全部的依赖。
这几类测试都有对应的 make 命令，并支持集群模式测试：
- stateless 测试：make stateless-test & make stateless-cluster-test 。
- stateful 测试：make stateful-test & make stateful-cluster-test 。（一般在 CI 中运行，本地需要正确配置 MINIO 环境）。
- sqllogictest 测试：make sqllogic-test & make sqllogic-cluster-test 。
排查
stateless/stateful 测试
目前 stateless/stateful 测试能够提供文件级的报错和 diff ，但无法确定报错是由哪一条语句产生。
02_0057_function_nullif: [ FAIL ] - result differs with:
--- /projects/datafuselabs/databend/tests/suites/0_stateless/02_function/02_0057_function_nullif.result
+++ /projects/datafuselabs/databend/tests/suites/0_stateless/02_function/02_0057_function_nullif.stdout
@@ -3,7 +3,7 @@
1
1
NULL
-a
+b
b
a
NULL
Having 1 errors! 207 tests passed. 0 tests skipped.
The failure tests:
/projects/datafuselabs/databend/tests/suites/0_stateless/02_function/02_0057_function_nullif.sql
sqllogictest 测试
sqllogictest 测试能提供精准到语句的报错，并提供更多有效的上下文帮助排查问题。
AssertionError: Expected:
INFORMATION_SCHEMA
default
Actual:
INFORMATION_SCHEMA
db_12_0003
default
Statement:
Parsed Statement
at_line: 77,
s_type: Statement: query, type: T, query_type: T, retry: False,
suite_name: gen/02_function/02_0005_function_compare,
text:
select * from system.databases where name not like '%sys%' order by name;
results: [(, 83, 'INFORMATION_SCHEMA\ndefault')],
runs_on: {'mysql', 'clickhouse', 'http'},
Start Line: 83, Result Label:
make: *** [Makefile:82: sqllogic-test] Error 1
提示
- stateless/stateful 超时类错误（Timeout!）的默认时间限制为 10 分钟。为方便排查，可以将 databend-test 文件中的 timeout 改短。
- 移除 databend-query-standalone-embedded-meta.sh 等脚本中的 nohup 有助于在测试时同时输出日志到终端，可能同样有助于排查。
关于 Databend
Databend 是一款开源、弹性、低成本，基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注，一起探索云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。
文章首发于公众号：Databend