MySQL如何快速的创建千万级测试数据

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。

废话，总不能让我去线上去测试吧，会被DBA砍死的

创建测试数据的方式

    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）

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

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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

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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

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# 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

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1 2	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

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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

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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
bash(不推荐，会比较慢): bash i=1; while [ $i -le 1000000 ]; do echo $i; let i+=1; done  > base.txt

导入数据到临时表tmp_table中

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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

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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

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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)

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对服务器之家的支持。

原文链接：https://juejin.im/post/5ce372c36fb9a07ef63fb191