这是无量测试之道的第194篇原创
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多套测试环境，如何做基线的数据库级别的同步更新？
应用场景
工作中测试环境有多套时，为保证基础环境配置的一致性，就需要所有测试环境的数据库结构保持一致。
例如：A需求在 beta1 环境进行测试，且A需求提测单中有新增表的 sql，B需求在 beta2 环境进行测试，由于A需求比B需求先发布上线，此时在B需求测试过程中发布时需要将主干的代码合并到当前需求分支(集成测试的需要，可以提前检测出已上线的需求是否对当前在测的需求有影响)，代码合并后对应的相关配置也得跟上，否则程序运行时会报错，所以就需要在 beta2 环境更新 beta1 环境A需求新增表的sql。
因为每一次的发布上线都会做数据库级别的同步更新，如果只是两、三个测试环境，使用人工来手动更新也是可以的，如果测试环境多且数据库更新的内容量大，依然使用人工手动更新，效率就会十分低下，同时也会造成一些人为操作的错误。这时自动化同步更新数据库就显得犹为重要了。在效率和正确率上都是完胜手工更新的。
代码实现
代码语言：javascript复制#coding:utf-8
import pymysql
dbDict = {"test1":"l-test1.beta.ep.tx1.test.io","test2":"l-test2.beta.ep.tx1.test.io",
"test3":"l-test3.beta.ep.tx1.test.io","test4":"l-test4.beta.ep.tx1.test.io",
"test5":"l-test5.beta.ep.tx1.test.io","test6":"l-test6.beta.ep.tx1.test.io"}
#这是定义了一个连接db的类，初始化方法里建立连接，并定义了sql 的执行与查询的两个方法
class DBUtils():
def __init__(self,test):
print(dbDict.get(test))
self.conn = pymysql.connect(dbDict.get(test), "root", "123456")
self.cursor = self.conn.cursor()
def dbExcute(self,sql):
print ("execute sql")
self.cursor.execute(sql)
print(sql)
self.dbClose()
def dbSelect(self,sql):
print ("------------------------------------")
print(sql)
resultList = []
self.cursor.execute(sql)
result = self.cursor.fetchall()
columns = self.cursor.description
for val in result:
tempDict = {}
for cloNum in range(len(columns)):
tempDict[str(columns[cloNum][0])] = val[cloNum]
resultList.append(tempDict)
print("---------------------打印查询结果----------------------")
print(resultList)
self.dbClose()
return resultList
def dbClose(self):
self.conn.commit()
self.cursor.close()
self.conn.close(
def main(flag,sql):
dbname = "test"
envlist=[1, 2, 3, 4, 5, 6]
for i in envlist:
dbname = str(i)
print("*" * 20 "正在执行的环境是:", dbname "*" * 20)
test= DBUtils(dbname)
if(flag=="exe"):
test.dbExcute(sql)
else:
test.dbSelect(sql)
dbname = "test"
if __name__ == "__main__":
sql="ALTER TABLE change_record change operatorEmail email varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'email'"
main("exe",sql)
总结
由代码实现部分可以看出，有了这个自动同步的自动化脚本，在数据库更新时，只需要传入更新的 sql 语句就可一键自动同步多套测试环境的数据库信息了，十分高效。
end
