大数据项目如何更好的管理测试用例，其重要性不言而喻；其中最有效的一个方法就是强而有力的执行用例的编写规范；以下是经验总结的用例编写规范。
用例编写规范分为两部分；
第一部分：功能测试用例编写规范
（一）测试用例编写规范：
1、需求（算法）文档路径；
2、ER-Win、数据字典；
测试目的：
前置条件：
操作步骤：
1、
2、
预期结果：
（二）SQL用例编写规范：
1）每个表必须要使用有意义的别名；
2）当使用表连接时，要关联的从表字段必须要放在左边，主表字段放在右边；
--要求，比例：
正确的示范：
select cv.version_oid, ce.carid from gf_mix_city_excle ce
left join tb_gfda_car_version cv on cv.version_oid = ce.carid
错误的示范，主、从表的别名无意义，关联表的字段放在右边：
select a.version_oid, dd.carid from gf_mix_city_excle dd
left join tb_gfda_car_version a on dd.carid = a.version_oid
2）当语句需要有多个查询语句结合查询时，必须使用With结构；
3）每个表构造（as）后面必须带有注释，如：t1 得出所有城市下面所有型号的上牌量；
select *
from (select ds.level1_name || ‘-‘ || ds.level2_name as two_segment,
ds.level2_name || ‘-‘ || ds.level3_name as three_segment
from dm_segment ds
where ds.level_flag = 4
order by ds.level1_name,
ds.level2_name,
ds.level3_name,
ds.level4_name) t1
where t1.two_segment = ‘Car-C‘ ;
要修改为以下格式：
with t1 as ( -- t1 得出 将第一、二层细分市场名称合并，作为第二层名称；将第二、三层细分市场名称合并，作为第三层名称；
select ds.level1_name || ‘-‘ || ds.level2_name as two_segment,
ds.level2_name || ‘-‘ || ds.level3_name as three_segment
from dm_segment ds
where ds.level_flag = 4
order by ds.level1_name,
ds.level2_name,
ds.level3_name,
ds.level4_name
)
select * from t1 where t1.two_segment = ‘Car-C‘ ;
第二部分：数据校验用例编写规范
1、数据校验需求：
--要求，背景：数据起源于哪，用在哪里，为什么要清洗，要做什么处理，要达到什么样的要求/标准
2、数据原文件获取路径（方法）；
3、数据清洗流程；
--要求，着重描述数据流的过程，如经过了几层：原文件 -> DW -> DM
4、内部数据业务流程；
--要求，例如：原文件由客户提供给PM -> 发送由事业部先审核数据的完整性 -> 审核通过后由BI组将原文件数据直接入库到DW -> 经过清洗后，根据业务逻辑计算到DM层）
5、数据认知相关信息：
1）数据库配置信息；
2）数据库访问账号密码；
3）数据模型（ER-Win）、数据字典；
4）数据清洗过程涉及表；
6、数据更新周期；
--要求，着重描述数据变化的规律，例如：成交更新频率：每周；一般为每周一拿到上周最新成交价数据，
7、校验时间限制；
--要求，例如：一般情况下，每周一早上入库完成，下午下班前要校对完成；
SQL校验用例执行部分：
1、测试目的：
2、前置条件：
3、校验方法；
--例如：Excel + SQL
4、操作步骤；
5、预期结果：