mysql中敏捷拔出百萬條測試數據的辦法

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比較一下，起首是用 mysql 的存儲進程弄的:

mysql>delimiter $
mysql>SET AUTOCOMMIT = 0$$
mysql> create procedure test()
begin
declare i decimal (10) default 0 ;
dd:loop
INSERT INTO `million` (`categ_id`, `categ_fid`, `SortPath`, `address`, `p_identifier`, `pro_specification`, `name`, `add_date`, `picture_url`, `thumb_url`, `is_display_front`, `create_html_time`, `hit`, `buy_sum`, `athor`, `templete _style`, `is_hot`, `is_new`, `is_best`) VALUES
(268, 2, '0,262,268,', 0, '2342', '423423', '123123', '2012-01-09 09:55:43', 'upload/product/20111205153432_53211.jpg', 'upload/product/thumb_20111205153432_53211.jpg', 1, 0, 0, 0, 'admin', '0', 0, 0, 0);
commit;
set i = i+1;
if i= 1000000 then leave dd;
end if;
end loop dd ;
end;$
mysql>delimiter ;
mysql> call test;

成果
mysql> call test; Query OK, 0 rows affected (58 min 30.83 sec)
異常耗時。
因而我又找了一個辦法
先用PHP代碼生成數據，再導入：

<?php
$t=mktime();
set_time_limit(1000);
$myFile="e:/insert.sql";
$fhandler=fopen($myFile,'wb');
if($fhandler){
$sql="268\t2\t'0,262,268,'\t0\t '2342'\t'423423'\t'123123'\t'23423423'\t'2012-01-09 09:55:43'\t'upload/product/20111205153432_53211.jpg'\t'upload/product/thumb_20111205153432_53211.jpg'\tNULL\tNULL\t38\t'件'\t''\t123\t123\t0";
$i=0;
while($i<1000000)//1,000,000
{
$i++;
fwrite($fhandler,$sql."\r\n");
}
echo"寫入勝利,耗時：",mktime()-$t;
}

然後再導入

LOAD DATA local INFILE 'e:/insert.sql' INTO TABLE tenmillion(`categ_id`, `categ_fid`, `SortPath`, `address`, `p_identifier`, `pro_specification`, `name`, `description`, `add_date`, `picture_url`, `thumb_url`, `shop_url`, `shop_thumb_url`, `brand_id`, `unit`, `square_meters_unit`, `market_price`, `true_price`, `square_meters_price`);

留意字段不再以逗號朋分，以\t朋分，筆記錄以\r\n朋分。成果我拔出10次數據，100W均勻只需1分鐘弄定。
第二種方法mysql中央省略了許多中央步調，招致拔出速度遠勝於第一種，詳細的沒有研討。

疾速生成mysql上百萬條測試數據
因為測試須要，原表中只要1萬條數據，如今隨機復制拔出記載，疾速到達100萬條。

itemid是主鍵。

運轉幾回上面代碼。隨機取1000條拔出，

insert into downitems (chid,catid,softid,....)
SELECT chid,catid,softid... FROM `downitems` WHERE itemid >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(itemid) FROM `downitems`))) ORDER BY itemid LIMIT 1000;

然後可以修正1000的數字了。改成5000或許1萬。很快可以到達100萬的數據量了。