MySQL은 수천만 개의 테스트 데이터를 빠르게 생성합니다.-MySQL 튜토리얼-php.cn

MySQL은 수천만 개의 테스트 데이터를 빠르게 생성합니다.

이 기사의 데이터 용량은 100W입니다. 수천만 개를 원한다면 양을 늘리면 됩니다. 단, rand() 또는 uuid()를 대량으로 사용하면 성능이 저하됩니다

Background

문의 운영 성능 테스트나 SQL 최적화를 수행할 때 실제 온라인 환경을 시뮬레이션하기 위한 테스트를 위해 오프라인 환경에서 대량의 기본 데이터를 구축해야 하는 경우가 많습니다.

말도 안 되는 소리, 온라인 테스트를 못하게 하면 DBA에게 해킹당해 죽는다

테스트 데이터 생성 방법

    1. 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）
    2. 编写存储过程和函数执行（本文实现方式1）
    3. 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）
    4. 一行一行手动插入，（WTF，去死吧）

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기본 테이블 구조 생성

어떤 방법을 사용해도 나는 거기에 삽입하고 싶어요 테이블은 항상 생성되어야 합니다

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;

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방법 1: 저장 프로시저 및 메모리 테이블 사용

메모리 테이블 생성

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;

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함수 및 저장 프로시저 생성

# 创建随机字符串和随机时间的函数
mysql> delimiter $$
mysql> CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `randStr`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET utf8mb4
    ->     DETERMINISTIC
    -> BEGIN
    ->     DECLARE chars_str varchar(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
    ->     DECLARE return_str varchar(255) DEFAULT '' ;
    ->     DECLARE i INT DEFAULT 0;
    ->     WHILE i          SET return_str = concat(return_str, substring(chars_str, FLOOR(1 + RAND() * 62), 1));
    ->         SET i = i + 1;
    ->     END WHILE;
    ->     RETURN return_str;
    -> END$$
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          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)

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저장 프로시저 호출

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

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메모리 테이블에서 일반 테이블에 삽입

mysql> INSERT INTO t_user SELECT * FROM t_user_memory;
Query OK, 218953 rows affected (1.70 sec)
Records: 218953  Duplicates: 0  Warnings: 0

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방법 2: 임시 테이블을 사용하여

임시 데이터 테이블 생성 tmp_table

mysql> INSERT INTO t_user SELECT * FROM t_user_memory;
Query OK, 218953 rows affected (1.70 sec)
Records: 218953  Duplicates: 0  Warnings: 0

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사용 파이썬이나 배쉬 100w 기록 데이터 파일 생성 (파이썬은 즉시 생성됩니다)

python(推荐): python -c "for i in range(1, 1+1000000): print(i)" > base.txt

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임시 테이블 tmp_table로 데이터 가져오기

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

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참고: mysql은 데이터를 가져올 때 오류가 보고될 수 있습니다. 기본적으로 secure_file_priv가 활성화되어 있습니다(이 매개변수는 LOAD DATA, SELECT... INTO OUTFILE 문 및 LOAD_FILE() 함수 실행과 같은 데이터 가져오기 및 내보내기 작업의 효과를 제한하는 데 사용됩니다. 이러한 작업을 수행하려면 사용자에게 FILE 권한이 있어야 합니다. )

해결책: mysql 구성 파일(my.ini 또는 my.conf)에 secure_file_priv = /Users/LJTjintao/temp/`를 추가한 다음 mysql을 다시 시작하여 문제를 해결하세요

MySQL은 수천만 개의 테스트 데이터를 빠르게 생성합니다.

임시 테이블을 기본 데이터로 사용하여 t_user에 데이터 삽입, 100W 데이터 삽입에 10.37초 소요

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

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삽입된 데이터의 생성 시간이 더 무작위로 생성되도록 생성 시간 필드 업데이트

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

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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 |
| 16 | bf5e2dec-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName16 |           854 |        74 | 2018-11-13 22:07:58 |
| 17 | bf5e2e50-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName17 |           136 |        46 | 2013-11-13 21:53:34 |
| 18 | bf5e2eb4-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName18 |           897 |        10 | 2018-11-13 20:03:55 |
| 19 | bf5e2f0e-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName19 |           829 |        83 | 2013-11-13 20:38:54 |
| 20 | bf5e2f68-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName20 |           683 |        91 | 2019-11-13 20:02:42 |
| 21 | bf5e2fcc-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName21 |           511 |        81 | 2013-11-13 21:16:48 |
| 22 | bf5e3026-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName22 |           562 |        35 | 2019-11-13 20:15:52 |
| 23 | bf5e3080-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName23 |            91 |        39 | 2016-11-13 20:28:59 |
| 24 | bf5e30da-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName24 |           677 |        21 | 2016-11-13 21:37:15 |
| 25 | bf5e3134-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName25 |            50 |        60 | 2018-11-13 20:39:20 |
| 26 | bf5e318e-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName26 |           856 |        47 | 2018-11-13 21:24:53 |
| 27 | bf5e31e8-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName27 |           816 |        65 | 2014-11-13 22:06:26 |
| 28 | bf5e324c-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName28 |           806 |         7 | 2019-11-13 20:17:30 |
| 29 | bf5e32a6-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName29 |           973 |        63 | 2014-11-13 21:08:09 |
| 30 | bf5e3300-7b84-11e9-9d6e-751d319e85c2 | userNickName30 |           237 |        29 | 2018-11-13 21:48:17 |
+----+--------------------------------------+----------------+---------------+-----------+---------------------+
30 rows in set (0.01 sec)

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