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备注：此文章的数据量在100W，如果想要千万级，调大数量即可,但是不要大量使用rand() 或者uuid() 会导致性能下降
背景
在进行查询操作的性能测试或者sql优化时，我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试，模拟线上的真实环境。
创建测试数据的方式
- 编写代码，通过代码批量插库（本人使用过，步骤太繁琐，性能不高，不推荐）
- 编写存储过程和函数执行（本文实现方式1）
- 临时数据表方式执行 （本文实现方式2，强烈推荐该方式，非常简单，数据插入快速，100W，只需几秒）
- 一行一行手动插入，（WTF，去死吧）
创建基础表结构
不管用何种方式，我要插在那张表总要创建的吧
CREATE TABLE `t_user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c_user_id` varchar(36) NOT NULL DEFAULT '',
`c_name` varchar(22) NOT NULL DEFAULT '',
`c_province_id` int(11) NOT NULL,
`c_city_id` int(11) NOT NULL,
`create_time` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_user_id` (`c_user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
方式1：采用存储过程和内存表
创建内存表
利用 MySQL 内存表插入速度快的特点，我们先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中
CREATE TABLE `t_user_memory` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c_user_id` varchar(36) NOT NULL DEFAULT '',
`c_name` varchar(22) NOT NULL DEFAULT '',
`c_province_id` int(11) NOT NULL,
`c_city_id` int(11) NOT NULL,
`create_time` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_user_id` (`c_user_id`)
) ENGINE=MEMORY DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
创建函数和存储过程
# 创建随机字符串和随机时间的函数
mysql> delimiter $$
mysql> CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `randStr`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET utf8mb4
-> DETERMINISTIC
-> BEGIN
-> DECLARE chars_str varchar(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
-> DECLARE return_str varchar(255) DEFAULT '' ;
-> DECLARE i INT DEFAULT 0;
-> WHILE i < n DO
-> SET return_str = concat(return_str, substring(chars_str, FLOOR(1 + RAND() * 62), 1));
-> SET i = i + 1;
-> END WHILE;
-> RETURN return_str;
-> END$$
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `randDataTime`(sd DATETIME,ed DATETIME) RETURNS datetime
-> DETERMINISTIC
-> BEGIN
-> DECLARE sub INT DEFAULT 0;
-> DECLARE ret DATETIME;
-> SET sub = ABS(UNIX_TIMESTAMP(ed)-UNIX_TIMESTAMP(sd));
-> SET ret = DATE_ADD(sd,INTERVAL FLOOR(1+RAND()*(sub-1)) SECOND);
-> RETURN ret;
-> END $$
mysql> delimiter ;
# 创建插入数据存储过程
mysql> CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `add_t_user_memory`(IN n int)
-> BEGIN
-> DECLARE i INT DEFAULT 1;
-> WHILE (i <= n) DO
-> INSERT INTO t_user_memory (c_user_id, c_name, c_province_id,c_city_id, create_time) VALUES (uuid(), randStr(20), FLOOR(RAND() * 1000), FLOOR(RAND() * 100), NOW());
-> SET i = i + 1;
-> END WHILE;
-> END
-> $$
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
调用存储过程
mysql> CALL add_t_user_memory(1000000);
ERROR 1114 (HY000): The table 't_user_memory' is full
出现内存已满时，修改 max_heap_table_size 参数的大小，我使用64M内存，插入了22W数据，看情况改，不过这个值不要太大，默认32M或者64M就好，生产环境不要乱尝试
从内存表插入普通表
mysql> INSERT INTO t_user SELECT * FROM t_user_memory;
Query OK, 218953 rows affected (1.70 sec)
Records: 218953 Duplicates: 0 Warnings: 0
方式2：采用临时表
创建临时数据表tmp_table
CREATE TABLE tmp_table (
id INT,
PRIMARY KEY (id)
用 python或者bash 生成 100w 记录的数据文件（python瞬间就会生成完）
python(推荐):
python -c "for i in range(1, 1+1000000): print(i)" > base.txt
导入数据到临时表tmp_table中
mysql> load data infile '/Users/LJTjintao/temp/base.txt' replace into table tmp_table;
Query OK, 1000000 rows affected (2.55 sec)
Records: 1000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0
千万级数据 20秒插入完成
注意：导入数据时有可能会报错，原因是mysql默认没有开secure_file_priv（ 这个参数用来限制数据导入和导出操作的效果，例如执行LOAD DATA、SELECT … INTO OUTFILE语句和LOAD_FILE()函数。这些操作需要用户具有FILE权限。）
解决办法：在mysql的配置文件中（my.ini 或者 my.conf）中添加 secure_file_priv = /Users/LJTjintao/temp/`, 然后重启mysql 解决
以临时表为基础数据，插入数据到t_user中，100W数据插入需要10.37s
mysql> INSERT INTO t_user
-> SELECT
-> id,
-> uuid(),
-> CONCAT('userNickName', id),
-> FLOOR(Rand() * 1000),
-> FLOOR(Rand() * 100),
-> NOW()
-> FROM
-> tmp_table;
Query OK, 1000000 rows affected (10.37 sec)
Records: 1000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
更新创建时间字段让插入的数据的创建时间更加随机
UPDATE t_user SET create_time=date_add(create_time, interval FLOOR(1 + (RAND() * 7)) year);
Query OK, 1000000 rows affected (5.21 sec)
Rows matched: 1000000 Changed: 1000000 Warnings: 0
mysql> UPDATE t_user SET create_time=date_add(create_time, interval FLOOR(1 + (RAND() * 7)) year);
Query OK, 1000000 rows affected (4.77 sec)
Rows matched: 1000000 Changed: 1000000 Warnings: 0
mysql> select * from t_user limit 30;
| id | c_user_id | c_name | c_province_id | c_city_id | create_time |
| 1 | bf5e227a-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName1 | 84 | 64 | 2015-11-13 21:13:19 |
| 2 | bf5e26f8-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName2 | 967 | 90 | 2019-11-13 20:19:33 |
| 3 | bf5e2810-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName3 | 623 | 40 | 2014-11-13 20:57:46 |
| 4 | bf5e2888-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName4 | 140 | 49 | 2016-11-13 20:50:11 |
| 5 | bf5e28f6-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName5 | 47 | 75 | 2016-11-13 21:17:38 |
| 6 | bf5e295a-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName6 | 642 | 94 | 2015-11-13 20:57:36 |
| 7 | bf5e29be-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName7 | 780 | 7 | 2015-11-13 20:55:07 |
| 8 | bf5e2a4a-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName8 | 39 | 96 | 2017-11-13 21:42:46 |
| 9 | bf5e2b58-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName9 | 731 | 74 | 2015-11-13 22:48:30 |
| 10 | bf5e2bb2-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName10 | 534 | 43 | 2016-11-13 22:54:10 |
| 11 | bf5e2c16-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName11 | 572 | 55 | 2018-11-13 20:05:19 |
| 12 | bf5e2c70-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName12 | 71 | 68 | 2014-11-13 20:44:04 |
| 13 | bf5e2cca-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName13 | 204 | 97 | 2019-11-13 20:24:23 |
| 14 | bf5e2d2e-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName14 | 249 | 32 | 2019-11-13 22:49:43 |
| 15 | bf5e2d88-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName15 | 900 | 51 | 2019-11-13 20:55:26 |
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| 24 | bf5e30da-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName24 | 677 | 21 | 2016-11-13 21:37:15 |
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| 26 | bf5e318e-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName26 | 856 | 47 | 2018-11-13 21:24:53 |
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