MySQL 快速创建千万级测试数据

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MySQL3.png

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

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

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

Snipaste_2019-06-18_14-40-21.pngSnipaste_2019-06-18_14-40-58.png

  • 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 |
| 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 |
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| 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 |
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| 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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