mysql生成百萬級數量測試資料

首先我的生成table的**如下:

set foreign_key_checks=0;

------------------------------
--table structure for user
------------------------------
drop
table
ifexists `user
`;create
table `user
` (`username_`  
bigint(255) not
null
auto_increment ,
`id_`  
varchar(255) character
set latin1 collate latin1_swedish_ci null
default
null
,`password_`  
varchar(255) character
set latin1 collate latin1_swedish_ci null
default
null
,primary
key(`username_`)
)engine
=myisam
default
character
set=latin1 collate=
latin1_swedish_ci
auto_increment
=4345501
;

這裡應該可以看到我的測試主鍵是username_,設定的是自動增加.

資料表設計完成之後需要插入一條資料,比方說隨便插入個(1,1,1),這裡就不再多提.

接下來就是和其他的部落格所不同的了,直接貼出**如下:

insert

into
user
(id_, password_) 
select
md5(
rand
()),
rand
() from
user

插入的內容直接替換成了md5函式所生成的字串,當然這裡可以用其他的生成函式,或者一時間為隨機數種子什麼的,或者直接用sbustr直接擷取需要的長度都行,根據需要自行發揮就好.直接執行幾次就可以達到想要的資料量,我測試的時候10w資料生成時間在1s左右,100w資料生成的時間在20s以內.具體時間如下如下:

affected rows: 131072

time: 
1.237s
affected rows: 
1048576
time: 
11.436s
affected rows: 
2097152
time: 
33.112s

下面簡單展示一下資料的效果:

8539769    b7dd0b3c4c05c24c17ffbac782380bfa    0.33960725678094406

8539770    76375a066cb84d6917f10f995e3bcab4    0.8744977376186268
8539771    96f64ceebae73c8ad8c70c8454c5e8de    0.5589919803282172
8539772    a6227053399504e8e43f2f270c7c6867    0.7503682642712893
8539773    499e38f691698a8dc9d6b09d8196a348    0.22606947480334852
8539774    f6707b6ba5613bbc976b0b0cd5608694    0.5420059194248225
8539775    87210a1472a3a0ac0a2fb267be926d29    0.2634874724442954
8539776    3a5160cd046a685d6c5bc1d7eb0df006    0.12820897822101504
8539777    873ca65bf8f16cf625cafe66157beb80    0.0645836108034324
8539778    7db474aa795bc426d96fcc227b85acd4    0.07320807787888504
8539779    0b7e470834663bf483b29879cf92d263    0.8097012590707291
8539780    4d87498d6b55d9e4be89cb49f5a2baa1    0.7254514980366933
8539781    17886ec3f1b8a74abccb5b6907ce418a    0.49626740766341554
8539782    56d0a73f1b7b8ae5e4108d1e1c0fc66a    0.9000175398774608
8539783    5771ffc3dd277f0f90bf70e9e50bdeac    0.6339268653038208
8539784    c6dd5f6242b1467b37e7a7754b49a93a    0.9444528584782527
8539785    b287343de15669e13c58783e0bdab87e    0.2392627999552179
8539786    fd216a8220ca4cf01cf354185d7f3670    0.04591774944767146
8539787    078ed0041a8d3c5cd80da0949f1e49c5    0.7190723165116015
8539788    b4df3c411abfbcad9b133f961aa0d205    0.24911454529419033
8539789    45c80eb49d90ac37383f27b3237391a7    0.26152578858800773
8539790    6917c5ccd8b46d2a76752b3eb3d94e45    0.7269593521272385
8539791    1100438096f9a168a9a64b0e2d5c47af    0.45849586972826706
8539792    cd605186ba36701ef566179b286ab04b    0.16878763229473273
8539793    9b1978f674244e393aafa57ce56c9c31    0.08050246264832324
8539794    29381a8b22bb91ff1bd0339b195b1d32    0.010458376268351801
8539795    90924c96c8ecf6b68a11eb67cd97ea38    0.47418726186658
8539796    4958f79ccfa8ae806870da3cb223f00d    0.9154328656526588
8539797    3fb17b3aafe4c17ecb6bafdc7e2d5fd2    0.12553936720410303
8539798    95ed08bbdb31dcc9aba57330fdab5160    0.14635246260683282
8539799    78993b5fac11a8bc35d68422d4ac06d0    0.6508427612957012
8539800    0b7ace71592830815a30fff7caa039db    0.048840577759631514
8539801    9f6d9871ba97d74d4ba78640ee596fd2    0.07038640237449334
8539802    aaded281f2d0057b578a52ae7c58f074    0.8977767218814946
8539803    e968a6d036fcca9abca2b9d9ef905a2a    0.42428037098076227

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