每一条数据都有它存在的意义，每一个字段都有它的特定含义，不同的表代表不同的含义，不同的字段也有不同的业务逻辑。我们需要将业务流和背后的数据流关联起来，以便更好的理解每一次的数据变更，更好的为后续做功能测试打下基础，知道哪些是关键验证字段， 避免功能场景遗漏。
如果很有幸，你一进来，跟进的就是一个纯新的系统，从需求到方案设计到系统上线的话，那你真的很幸运，可以从头了解这个系统的搭建，按上面的方式来了解你即将负责的系统及业务；
假如你负责的是一个老的业务系统，要在老的系统上做迭代，那么， 你仍然可以遵循上面的 3 个方面来梳理你对业务的理解。同时，找历史资料，找资深的同学来了解系统架构、系统模块功能、数据流等， 请多问、问、问！
这个阶段，还有一个问题没讲：问题排查的方案及手段，这些内容接下来我们会讲到。
3、看好业务：动手实践
在看懂业务、看透业务之后，我们就需要履行本职：看（kān）好业务了，假设我们要独立测试这块业务，要怎么测试，怎么设计测试用例，用什么方式来进行测试，如何验证功能的准确性，遇到错误，如何排查呢？
基于上述问题，我们需要做的事情：
① 测试用例设计：基于产品的 PRD，研发的设计方案及我们自己对系统的了解、时序图等进行用例设计，考虑基本的：正常流、分支流、异常流三类。对于本次的改动范围要评估是否需要做老功能的回归， 对于一些新增的开关、或缓存等，要做对应的专项验证；
② 测试方法：手工验证 or 自动化验证？
- 数据准备：是否已有现成的工具或脚本可以快速生成测试数据？如果没有的话，怎么造测试数据？(造数据的过程？)
- 结果验证：业务展示是否符合预期，DB 中的数据是否符合预期？
③ 是否需要做非功能性验证：兼容性、安全性、性能压测等；
④ 问题排查：遇到问题，如何排查？（定位根因，积累经验的最快速的方法）
- 系统现象：页面报错、服务调用失败等这一类都是直观的展示，还有一类是流程链路比较长，看起来页面都是正常的， 但是 DB 数据不符合预期，会导致下一个环节报错的场景；
- 日志排查：根据业务操作，看下后台日志访问，有无错误日志打印，日志告诉你错在哪一行，根据日志的错误提示，去对应的分支代码中查看对应行的代码；
- 数据排查： 根据数据反查， 根据你对系统的了解， 梳理哪里会涉及到这块 DB 数据的变更，反查回去看看具体的代码逻辑，看具体走到哪个分支里去，再参照对应的系统日志，跟踪定位到具体的出错的代码行；
- 翻看代码：不管是从日志排查还是根据数据排查， 都需要去翻代码看看， 有时候，这一行报错，不是因为这一行有错，而是中间过程中，由于入参问题，导致走到其他分支了，这种时候就需要深究下去，到底是从哪里开始出错。
于测试人员而言，不一定要完整的定位出根因，但是希望通过这样的排查过程，对系统的实现有所了解，在后续的业务改动中，也能够了解到改动影响的范围，有自己的判断，而不是等待他人的输入。
当我们能完整的走过上面的三步，再回过头来看业务，可能会有一种恍然大悟的感觉，会有一种“原来如此”的感悟。但我们可能仍然只是处于刚入门的阶段，后续需要通过不断的重复、加深记忆的过程来不断的完善我们对业务的了解。
我们的脑海中对业务的构建，是不断具象的过程，其实，也可以同步思考下：我们原来的测试模式有没有可以优化的地方？我们有哪些步骤是可以通过工具化的手段来实现的？假设要你来做一个提效的工具或者要提升你负责模块的项目质量， 你会从哪些方面入手，你需要做哪些的知识储备。。。等等，通过不断深入业务，深入系统，深入思考，才能更好的激发创意，为工作带来持续的正反馈！
总结
新业务的学习，是一个不断积累的过程，只有在经过不停地学习、实践、问题排查，这样的重复过程后，才会加深我们对业务的理解。随着业务知识、系统架构等方面的提升，也会反哺我们对业务的了解，从而达到陌生到熟悉的变化。
最后，再送大家一句话：好记性不如烂笔头，随时记录，思考，梳理，重构，会有惊喜噢！
源自公众号 毕小凡