问有什么好的策略来测试在版本间自动数据迁移中的差距？

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给定集合人员中的以下示例MongoDB文档，该文档将经历不同的处理步骤：

{
  'status': 'Step 2 is finished'    
  'name': 'Some Name'
  'affiliation': 'Gang of Four'
}

旧的软件版本:文档是在流程步骤1中创建的，没有字段关联。缺少的字段稍后在流程步骤2中添加。

在步骤1之后：

{
  'status': 'Step 1 is finished'
  'name': 'Some Name'
}

在步骤2之后：

{
  'status': 'Step 2 is finished'
  'name': 'Some Name'
  'affiliation': 'Gang of Four'
}

新软件发布:整个文档在步骤1中创建。步骤2依赖于字段关联的存在，如果不存在，则失败。

差距:旧版本和新版本之间文档模式的差异并不表示更改，因此不构建迁移。在部署新版本时，数据库中有由旧的处理步骤1生成的文档，因此缺少关联字段。步骤2在这些文档上失败。现有的自动化测试通过API调用动态地创建测试数据，因此不可能在“旧”数据上运行它们。

到目前为止

我的想法：

• 泛型测试，它在“步骤1完成”状态中搜索文档并在其上运行“步骤2代码”。考虑到可能的状态和转换的数量更多，必要的测试场景的数量很快就会增加。
• 将现有的自动化测试建立在静态的、原始的数据库测试数据上，这些数据与版本一起发布。这增加了人工测试数据管理的负担，我想避免这种负担。

有什么好的策略可以在自动化测试中找到这些缺陷，或者提前避免它们呢？