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测试外协人员考试备题序号姓名级别考试内容1孟冬月11.外协人员入场手册内容2.测试基础（集成测试，性能测试）3.银行业务（信贷业务多）4.大题：性能测试步骤5.测试方法举例说明；测评师考试测试部分，选择大题6.高级QTP性能分析题2刘富祥1.简答题性能测试的步骤及早点；缺陷的严重成都分为哪几级；回归测试的特点3陈兴旺41.问答题：问答题测试分几个阶段？每个阶段的重点是什么？开展什么样的工作？2.聚集索引和非聚集索引的相同和不同点？测试工具和阶段方面；基础知识；农行遵守的制度4李爽1.简答题：简答题是关于“聚集索引和非聚集索引”，具体答案请看“农行相关的活期，死期，零存整取，贷款抵押等相关的业务知识”。具体可以参考农行官网的“个人、企业服务”！5那欣欣41.单选和判断题还是很简单的，考农行的制度相关的，尤其是多选。性能测试也是要考的2.考测试用例的设计，测试的流程，最后一道是考性能的。6王建芳7手工测试和自动化测试有什么区别？7张慧均7QTP操作性能8徐美玲39刘哲11.LR关联2.各银行发行的银行卡，缺陷状态10李越1农行初级测试A卷1．保密协义里出现了很多题目2．外协的规章制度3．四大银行的卡的信息，如金穗卡，龙卡等属于那个银行，重点关注农行的产品和4．测试的基础知识，功能测试包括哪些等、缺陷报告包括哪些要素5．loadrunner关联性的问题。11李秋颖农行试卷12王彦飞1.关于测试的过程：集成测试、系统测试、验收测试大概是什么意思，是选择题，大概了解就行；2.下面哪个是性能测试工具；3.简答题：你认为写出高质量缺陷应该注意的问题4.有关于农行规范守则的判断题5.判断题：农行会计结算日期是不是每年的一月一日6.多选题：四大银行借记卡的标志：建行是龙卡、农行麦穗卡、工商、央行长城什么的7.简答题：两个指标，解释用例通过率和缺陷产生率，衡量测试是否可以通过的两个指标13李莹1：关于loadrunner方面的，比如包括哪3大部件，这3大部件都是干嘛的，这3大部件里面的一些细节。2：关于农行金融方面的知识，比如农行使用哪种外币，有哪3大政策性银行，贷款等方面，可以整存争取，整存领取；贷款类别，比如死期，活期等。3：关于测试方面的知识，比如测试有哪些方法，举例说明，比如等价类划分，边界值，错误推断，因果图等；测试的流程，各个阶段的产物；测试的一般常识。4：农行外协入场手册中的知识点，关于纪律迟到早退，请假方面，穿着，保密等方面。文档规范方面。14林佳燕15张晔1.QTP题较多2.简答：网站压力过大如何处理16白少欣11.简答题：测试用力覆盖率的定义。Loadrunner结合实际情况如何做关联2.农行手册3.农行金融知识卡挂失有哪些卡什么卡能挂失之类的4.Loadrunner设置时间考的人数多选或单选17康乐18丁婷2简答题：1.BUG分类2.结合实际的工作情况，如何提高高质量的缺陷3.什么是关联？参数化？两者的区别是什么单选题：四大行的储蓄卡和信用卡的名字关于农行的基本常识19梁南11.性能测试的过程20杨肖肖2简答题：1.为什么要做关联？结合项目说明，如何找的关联？2.根据以往项目经验，说明一个bug记录，有哪些选项？选择题：1.银行的性质，有哪些性质的银行。考察国内银行的性质。中外合资、外资、国有2.选择正确的选项，考银行和其发行的卡？需要掌握一些主流银行及其发行银行卡的名称：龙卡葵花卡等等3.农行的理财业务4.农行的“三农”是哪些。21王义山11.简答题：Loadrunner结合实际情况如何做关联2.选择题：四大银行卡名之类的金融方面题多3.在中国开设银行需要有什么资质4.测试用力覆盖率22吴广增31.多选题：银行信贷、存款方式2.单选、判断：农行手册23王瑞金融题：1、农业银行教育储蓄如何计算。选择题：1、loadrunner的吞吐量包含什么。简答题：1、什么是聚簇索引、什么是非聚簇索引，什么时候要用聚簇索引，什么时候用非聚簇索引，原因。2、软件测试的流程。24王志粉11.有关农行迟到早退问题2.选择题：信贷3.性能部分多4.问答：性能测试流程和功能测试方法有几种，举例说明5.缺陷等级25吴镇宇21.简答题BUG的严重级别分类？测试方法有哪些？2.判断题多为农行规章制度3.选择题loadrunner控件问题26刘勇51.简答题：简述软件测试生命周期及内容2.测试计划包括那些内容3.聚簇索引与非聚簇索引的区别共同点1.农行手册2.QTP3.四大行的卡名等基础知识4.聚簇索引和非聚簇索引5.性能测试工具、过程等6.LOADRUNNER7.金融：信贷聚集索引的区别聚集索引:物理存储按照索引排序非聚集索引:物理存储不按照索引排序优势与缺点聚集索引：插入数据时速度要慢（时间花费在“物理存储的排序”上，也就是首先要找到位置然后插入）,查询数据比非聚集数据的速度快聚集索引的区别聚集索引:物理存储按照索引排序非聚集索引:物理存储不按照索引排序优势与缺点聚集索引：插入数据时速度要慢（时间花费在“物理存储的排序”上，也就是首先要找到位置然后插入）,查询数据比非聚集数据的速度快索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。如下图：非聚集索引聚集索引一、索引块与数据块的区别大家都知道，索引可以提高检索效率，因为它的二叉树结构以及占用空间小，所以访问速度块。让我们来算一道数学题：如果表中的一条记录在磁盘上占用1000字节的话，我们对其中10字节的一个字段建立索引，那么该记录对应的索引块的大小只有10字节。我们知道，SQLServer的最小空间分配单元是“页（Page）”，一个页在磁盘上占用8K空间，那么这一个页可以存储上述记录8条，但可以存储索引800条。现在我们要从一个有8000条记录的表中检索符合某个条件的记录，如果没有索引的话，我们可能需要遍历8000条×1000字节/8K字节=1000个页面才能够找到结果。如果在检索字段上有上述索引的话，那么我们可以在8000条×10字节/8K字节=10个页面中就检索到满足条件的索引块，然后根据索引块上的指针逐一找到结果数据块，这样IO访问量要少的多。二、索引优化技术是不是有索引就一定检索的快呢？答案是否。有些时候用索引还不如不用索引快。比如说我们要检索上述表中的所有记录，如果不用索引，需要访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面，如果使用索引的话，首先检索索引，访问8000条×10字节/8K字节=10个页面得到索引检索结果，再根据索引检索结果去对应数据页面，由于是检索所有数据，所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来，一共访问了1010个页面，这显然不如不用索引快。SQLServer内部有一套完整的数据检索优化技术，在上述情况下，SQLServer的查询计划（SearchPlan）会自动使用表扫描的方式检索数据而不会使用任何索引。那么SQLServer是怎么知道什么时候用索引，什么时候不用索引的呢？SQLServer除了日常维护数据信息外，还维护着数据统计信息，下图是数据库属性页面的一个截图：聚簇索引与非聚簇索引的本质区别到底是什么？什么时候用聚簇索引，什么时候用非聚簇索引？这是一个很复杂的问题，很难用三言两语说清楚。我在这里从SQLServer索引优化查询的角度简单谈谈(如果对这方面感兴趣的话，可以读一读微软出版的《MicrosoftSQLServer2000数据库编程》第3单元的数据结构引论以及第6、13、14单元)。从图中我们可以看到，SQLServer自动维护统计信息，这些统计信息包括数据密度信息以及数据分布信息，这些信息帮助SQLServer决定如何制定查询计划以及查询是是否使用索引以及使用什么样的索引（这里就不再解释它们到底如何帮助SQLServer建立查询计划的了）。我们还是来做个实验。建立一张表：tabTest(ID,unqValue，intValue)，其中ID是整形自动编号主索引，unqValue是uniqueidentifier类型，在上面建立普通索引，intValue是整形，不建立索引。之所以挂上一个没有索引的intValue字段，就是防止SQLServer使用索引覆盖查询优化技术，这样实验就起不到作用了。向表中录入10000条随机记录，代码如下：Code然后我们执行两个查询并查看执行计划，如图：（在查询分析器的查询菜单中可以打开查询计划，同时图上第一个查询的GUID是我从数据库中找的，大家做实验的时候可以根据自己数据库中的值来定）：从图中可以看出，在第一个查询中，SQLServer使用了IX_tabTest_unqValue索引，根据箭头方向，计算机先在索引范围内找，找到后，使用BookmarkLookup将索引节点映射到数据节点上，最后给出SELECT结果。在第二个查询中，系统直接遍历表给出结果，不过它使用了聚簇索引，为什么呢？不要忘了，聚簇索引的页节点就是数据节点！这样使用聚簇索引会更快一些（不受数据删除、更新留下的存储空洞的影响，直接遍历数据是要跳过这些空洞的）。下面，我们在SQLServer中将ID字段的聚簇索引更改为非聚簇索引，然后再执行select*fromtabTest，这回我们看到的执行计划变成了：SQLServer没有使用任何索引，而是直接执行了TableScan，因为只有这样，检索效率才是最高的。三、聚簇索引与非聚簇索引的本质区别现在可以讨论聚簇索引与非聚簇索引的本质区别了。正如本文最前面的两个图所示，聚簇索引的叶节点就是数据节点，而非聚簇索引的页节点仍然是索引检点，并保留一个链接指向对应数据块。还是通过一道数学题来看看它们的区别吧：假设有一8000条记录的表，表中每条记录在磁盘上占用1000字节，如果在一个10字节长的字段上建立非聚簇索引主键，需要二叉树节点16000个（这16000个节点中有8000个叶节点，每个页节点都指向一个数据记录），这样数据将占用8000条×1000字节/8K字节=1000个页面；索引将占用16000个节点×10字节/8K字节=20个页面，共计1020个页面。同样一张表，如果我们在对应字段上建立聚簇索引主键，由于聚簇索引的页节点就是数据节点，所以索引节点仅有8000个，占用10个页面，数据仍然占有1000个页面。下面我们看看在执行插入操作时，非聚簇索引的主键为什么比聚簇索引主键要快。主键约束要求主键不能出现重复，那么SQLServer是怎么知道不出现重复的呢？唯一的方法就是检索。对于非聚簇索引，只需要检索20个页面中的16000个节点就知道是否有重复，因为所有主键键值在这16000个索引节点中都包含了。但对于聚簇索引，索引节点仅仅包含了8000个中间节点，至于会不会出现重复必须检索另外8000个页数据节点才知道，那么相当于检索10+1000=1010个页面才知道是否有重复。所以聚簇索引主键的插入速度要比非聚簇索引主键的插入速度慢很多。让我们再来看看数据检索的效率，如果对上述两表进行检索，在使用索引的情况下（有些时候SQLServer执行计划会选择不使用索引，不过我们这里姑且假设一定使用索引），对于聚簇索引检索，我们可能会访问10个索引页面外加1000个数据页面得到结果（实际情况要比这个好），而对于非聚簇索引，系统会从20个页面中找到符合条件的节点，再映射到1000个数据页面上（这也是最糟糕的情况），比较一下，一个访问了1010个页面而另一个访问了1020个页面，可见检索效率差异并不是很大。所以不管非聚簇索引也好还是聚簇索引也好，都适合排序，聚簇索引仅仅比非聚簇索引快一点。结语关于聚簇索引与非聚簇索引效率问题的实验就不做了，感兴趣的话可以自己使用查询分析器对查询计划进行分析。SQLServer是一个很复杂的系统，尤其是索引以及查询优化技术，Oracle就更复杂了。了解索引以及查询背后的