/bin/bash #混合测试数据库脚本 #将创建一个single数据库，其中创建一个s1表 #如果数据库存在，将会写入数据，可以在写入部分sleep 1 来让数据持续写入 #使用方法 ..../xx.sh -uroot -p'123456' #检查 mysql $* -e "show databases;" &> /tmp/info_error.txt if [[ $?.../xx.sh -uroot -p'123456'" exit 1 fi #检查库是否存在 mysql $* -e "use single;" &> /tmp/info_error.txt if...-eq 0 ]];then mysql $* -e "use single;select * from s1 where id=1;" if [[ $?...-ne 0 ]];then mysql $* -e "use single;drop table s1;" mysql $* -e "use single;create
20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY(`c1`), KEY(`c2`,`c3`,`c6`), KEY(`c4`,`c5`) ); 生成随机字符串...),1)); set i= i+1; end while; return return_str; end $$ delimiter ; mysql
1、生成思路 利用mysql内存表插入速度快的特点，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 2、创建内存表及普通表 CREATE TABLE `vote_record_memory...根据电脑性能不能所花时间不一样，大概时间在小时级别，如果报错内存满了，只在修改max_heap_table_size 个参数即可，win7修改位置如下，linux，修改my.cnf文件，修改后要重启mysql
,并且不是重复的数据.网上很多都是重复的,我只是做了一点小的修改,测试数据库是mysql 5.5,存储形式是MyISAM,每次生成的数据量是之前的一倍.测试的量有限,如有什么疑问欢迎评论指正. ...首先我的生成table的代码如下: SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; -- ---------------------------- -- Table structure for user...,当然这里可以用其他的生成函数,或者一时间为随机数种子什么的,或者直接用sbustr直接截取需要的长度都行,根据需要自行发挥就好.直接运行几次就可以达到想要的数据量,我测试的时候10w数据生成时间在1s...mysql中迅速插入百万条测试数据的方法 - MokeyChan - 博客园 http://www.cnblogs.com/endtel/p/5404065.html mysql 快速生成百万条测试数据...- 小哈-whzhaochao - CSDN博客 http://blog.csdn.net/whzhaochao/article/details/49126037 用一条SQL快速生成10万条测试数据
一、介绍 这个小工具帮助我们生成测试数据，省的我们测试时造数据。
除了直接让ChatGPT写代码，我们也可以让它生成一些开发中使用的测试数据。...phone>777-888-9999 engineer 有同学要说了，可以用 faker 模块来生成哎...generate_user_data(num_users) json_data = json.dumps(user_data, indent=4) print(json_data) 以往在开发中，如果需要类似的测试数据
测试环境 centos7 mysql搭建指南可参考：https://lrting.top/backend/2111/ 安装依赖： yum install gcc make flex bison byacc...1d87cca3-7268-4f0a-8678-36564d0b45f9-tpc-ds-tool.zip cd DSGen-software-code-3.2.0rc1/tools/ make 数据生成与导入...在mysql中新建tpcds数据库 create database tpcds DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci 将表结构导入数据库中 mysql...-u root -p -D tpcds < DSGen-software-code-3.2.0rc1/tools/tpcds.sql 生成测试数据，其中-SCALE 10 表示生成10G数据 mkdir...原文链接：https://lrting.top/backend/database/mysql/5372/
Oracle 背景 其实生成测试数据这种单子经常做，做的多了就做出经验来了。 所有随机数中稍微比较复杂的应该是随机生成地址，之前的做法是找一些真实的地址 然后通过正则把数字替换成随机值。...通过存储过程，一劳永逸的生成测试数据比较好。 这是通过存储过程随机生成名字、性别、电话、住址，已经非常接近真实数据了。...条件有随机数会出现还没生成随机数就查完了，有执行顺序的问题。...一个是省份地区表LOCATION 一个是街道表STREET 虽然数据量不大但是生成随机地址是完全足够了 也有1700*400= 68W种组合了 随机生成姓名 DECLARE NAME1...u'，' U':只使用大写字母 'l'，' I':只使用小写字母 'a'，' A':只包含字母字符(大小写混合) 'x'，' X':任何字母-数字字符(上) 'p'，' P':任何可打印字符 测试数据
datafaker是一个大批量测试数据和流测试数据生成工具，兼容python2.7和python3.4+。...请pip安装对应包 数据库 python包 备注 mysql/tidb mysql-python/mysqlclient windows+python3请使用mysqlclient oracle cx-Oracle...format FORMAT outprint and outfile format: json, text (default: text) 在mysql...charset=utf8 stu 10 --meta meta.txtCopy 则将直接写入mysql中 若要再次运行，需要修改meta.txt文件中为id[:inc(id,11)]起始值为11或更大值...写hive：产生1000条数据写入hive的test库，stu表中 其中yarn为用户名，需要hive版本支持acid，不然请生成本地文件，然后上传到hdfs datafaker hive hive:/
CYaRon 是一个用于生成随机测试数据的 Python 库，内置多种数据结构，例如随机图、树、向量、字符串、数列、多边形等，可以帮助生成有一定强度的测试数据。...3 组测试数据。...test_data = IO(file_prefix = "Example", data_id = i) # 生成 Example[1|2|3].in/out 三组测试数据 """ 如果不使用参数...，若使用 test_data.output_gen，则不需要编写 模板使用示例 以洛谷 P1339 为例生成一组测试数据。...使用 Python 和 CYaRon 完成的数据生成器代码如下： #!
在测试中，我们经常需要批量的生成各种测试数据，尤其是需要生成大量的中文测试数据，例如姓名，地址等等。...下面我们先看一个直接写Python代码生成中文的实例 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "苦叶子" """ 生成中文实例 """ import random...基于unicode码方式生成的汉字，因为总计约有2万多个汉字，因此在随机生成时，会很容易生成生僻字 2....基于gbk2312码生成的汉字，大概有6千个常用的汉字，所以生成的汉字，我们大多都认识 所以根据这两点，你大体可以知道在自己去原生构造汉字生成功能时，应该怎么去使用了。...看了上面简单的实例，是不是觉得生成汉字比较容易呢？ 那如何生成中文名字呢？ 你要不要自己试试？
Oralce、MySQL、PG等主流数据库 2. HHDBCS7.6及以上版本* 测试步骤 1. 建立两张表带有主外键关系 2....使用模板窗口生成数据，主键表生成100条，外键表生成10000条 3. 校验数据生成情况2....使用模板窗口生成数据3.1. 首先打开模板窗口3.2. 查看编辑器快捷键以及脚本的模板点击下方的“使用帮助”便可查看以下提示3.3....校验数据生成情况使用select count(*) from dept union all select count(*) from emp; 查看dept表和emp表共有多少条测试数据查询结果分别为100
面临挑战：线上流量录制得到的测试数据量过大，超过30G，如何存储？待办问题：如何生成大数据量的测试数据，且可以平衡造数据效率和成本？...借着回答这个问题的机会，顺带聊聊生成测试数据的几种方法。1、手动生成：编写SQL语句在数据库中写入数据。...一旦测试所需的数据量超过一定量级，则手动生成测试数据的效率会大大降低。2、跑批生成：即通过调用业务逻辑接口或批处理任务生成。...这个时候手动生成测试数据效率就显得很低，且生成的数据很可能不具备业务逻辑上的连贯性。这个时候可以通过调用业务逻辑接口或者批处理任务，批量生成测试数据文件，然后在执行测试用例时直接引用即可。...上述所说的四种测试数据生成方式中，比较适合她的是第二种和第三种数据生成方法，即：基础铺底数据用线上数据脱敏导出，测试的参数化数据通过跑批生成数据文件。
面临挑战：线上流量录制得到的测试数据量过大，超过30G，如何存储？ 待办问题：如何生成大数据量的测试数据，且可以平衡造数据效率和成本？...借着回答这个问题的机会，顺带聊聊生成测试数据的几种方法。 1、手动生成：编写SQL语句在数据库中写入数据。...一旦测试所需的数据量超过一定量级，则手动生成测试数据的效率会大大降低。 2、跑批生成：即通过调用业务逻辑接口或批处理任务生成。...这个时候手动生成测试数据效率就显得很低，且生成的数据很可能不具备业务逻辑上的连贯性。 这个时候可以通过调用业务逻辑接口或者批处理任务，批量生成测试数据文件，然后在执行测试用例时直接引用即可。...上述所说的四种测试数据生成方式中，比较适合她的是第二种和第三种数据生成方法，即：基础铺底数据用线上数据脱敏导出，测试的参数化数据通过跑批生成数据文件。
最近学习StarRocks，需要验证从MySQL进行数据迁移的难易度、DataX在其中的运用以及两者的性能对比等。...采用大量的数据模拟正式环境挑战MySQL的性能瓶颈才能使对比效果更清晰更有说服力。 ...创建数据时采用了 存储过程 和 先用Java生成sql文件再使用MySQL客户端工具导入 两种方式，这两种方式速度差异巨大。...3、Java生成sql文件 public class Main { public static void main(String[] args) { writeData(10000000
faker 是一个用于生成随机测试数据的 Go 语言库。它能够帮助开发者快速生成模拟数据，用于测试、演示、样本数据生成等场景。...确保你打算生成假数据的结构体字段是公开的，否则会触发panic。你可以在你的私有字段上使用标签skip faker:"-"来忽略字段。 •它不支持 interface{} 数据类型。...如果我们不知道其数据类型，我们怎么能生成任何东西呢？
1.什么是Faker Faker是一个Python包，开源的GITHUB项目，主要用来创建伪数据，使用Faker包，无需再手动生成或者手写随机数来生成数据，只需要调用Faker提供的方法，即可完成数据的生成...带有随机事件 numerify()：生成三位随机数 random_digit()：生成0~9随机数 random_digit_not_null()：生成1~9的随机数 random_element...paragraphs()：随机生成多个段落，通过参数nb来控制段落数，返回数组 sentence()：随机生成一句话 sentences()：随机生成多句话，与段落类似 text()：随机生成一篇文章...()：随机生成两位语言编码 locale()：随机生成语言/国际 信息 md5()：随机生成MD5 null_boolean()：NULL/True/False password()：随机生成密码...phonenumber_prefix()：随机生成手机号段 profile()：随机生成档案信息 simple_profile()：随机生成简单档案信息 ssn()：生成身份证号 chrome
【测试】 Java如何优雅的生成测试数据 前言 在日常的测试中，我们经常需要提前准备一大堆测试数据，用来验证业务逻辑。当然对于简单的数据类型完全可以通过 JDK 自带的 Random 类来实现。...但是对于一个比较复杂的类，或者参数的格式有特殊要求的时候，Random 就不适用了，这个时候就需要借助一些能够生成测试数据的框架。...但是与此同时，大家也发现了，虽然我们可以的的确确的生成了一个 Person 类，也给它的每个属性都填充了值，但是生成的数据只是根据类型简单生成的，比如 age 字段被填充的是 5863。...; xx.yyyy; 步骤： 创建 faker 对象 通过 faker 对象获得要生成的实体对象 调用实体对象获得对于生成的部分 这里的实体对象，对应上面的 name，也就说我们要生成姓名相关的数据...，也可以自己给定配置与规则去生成，缺点，上文也说了，生成的数据没有太多实际意义，简单数据还好，如果像姓名、地址等有现实意义的数据，就不太合适了。
1、测试工作中经常需要创建大量的测试数据，如果对于同一种测试数据每次都 需要手动一次次创建，难免有些烦燥，档次也有点Low了，有什么办法可以 摆脱这种现象呢？...今天给大家介绍一种快速创建测试数据的方法，提高我们测试工程师工作效率的同时，让我们的心情也愉悦不少，留点时间去干点其他的事多好呀。...id_number 在方法二中的倒数第三行会调用方法一中已经定义好的方法：get_validate_checkout，get_validate_checkout方法主要是为了获得校验码的算法，方法二是真正生成身份证号码测试数据需要执行的小程序...执行该小程序需首先导入相应的模块，例如： import datetime import random 3、身份证号码的生成规则有：地址码、顺序码、性别码、校验码，满足以上4个条件即可生成我们需要使用的身份证号码测试数据...，再也不用百度去搜索啦，执行一次就生成一个自己想要的测试数据。
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