mysql大量测试数据，mysql测试语句

mysql数据库性能测试

1、作用：模拟并发，可以执行CPU/内存/线程/IO/数据库等方面的性能测试。数据库目前支持MySQL/Oracle/PostgreSQL 优点：可以指定测试数据的规模，可以单独测试读、写的性能，也可以测试读写混合的性能。

2、因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从1开始支持SQL的子查询。

3、Super Smack是一款用于MySQL 和PostgreSQL的基准测试工具，可以提供压力测试和负载生成。这是一个复杂而强大的工具，可以模拟多用户访问，可以加载测试数据到数据库，并支持使用随机数据填充测试表。

4、--query=name，-q 指定自定义脚本执行测试，例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。

5、复制mysql-connector-java-7-bin.jar（可点击该链接下载）至\apache-jmeter-13\lib目录下。

6、mysql SELECT * FROM table LIMIT 5； //检索前5个记录行 MySQL的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。同样是取10条数据，下面两句就不是一个数量级别的。

相关问答

Q1: 面试题:如何造10w条测试数据,在数据库插入10w条不同数据

用%s 替换需要变的字段值，如果有多个值都需要变，可以用多个%s替换对应值，我这里设计的表，只要id不一样就可以插入成功。用for 循环，每次循环 id 加1，这样 id 就可以保证不会重复，否则插入数据库时有重复的无法写入成功。

那么 当 计算列的数值 = 4 ， 数据被存储到 磁盘4上面 那么 当 计算列的数值 = 0 ， 数据被存储到 磁盘5上面 这种情况，是针对 你插入数据量很大， 瓶颈发生在 磁盘 IO 处理的情况下。可以提升一定的 插入的性能。

打开需要操作的Excel表格，准备工作表，并编辑好筛选条件 选中表格，依次点击—数据—高级。选择将筛选结果复制到其他位置—验证，列表区域是否为选中区域，否则需重新选择。选择条件区域。

不同数据库之间略有不同，以几大主流数据库（oracle，sqlserver，mysql）为例。oracle（以插入三条为例），结尾分号不可省略，否则会报错。

Q2: 几个常用的MySQL性能测试工具

1、sysbench 是我们非常喜欢的一种全能测试工具，支持MySQL、操作系统和硬件的硬件测试。

2、复制mysql-connector-java-7-bin.jar（可点击该链接下载）至\apache-jmeter-13\lib目录下。

3、mysqlslap [options]常用参数 [options] 详细说明：--auto-generate-sql， -a 自动生成测试表和数据，表示用mysqlslap工具自己生成的SQL脚本来测试并发压力。--auto-generate-sql-load-type=type 测试语句的类型。

4、MonkeyRunner、Robotium等，性能测试工具主要是Loadrunner和Jmeter。抓包分析工具wireshak、fiddler。

5、自动化测试，针对白盒测试，一般需要有一定的编程基础，即能够基于功能代码写测试代码，常用的单元测试方面的自动化测试工具很多，上网一搜全是。

Q3: MySQL快速生成大量测试数据(100万、1000万、1亿)

INTERVAL关键字 INTERVAL关键字可以用于计算时间间隔，可以有以下用法。 1，直接计算时间间隔。

mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量(同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器)。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表。

数据库复制和导入：如果已经有部分测试数据，可以通过数据库复制和导入的方式快速新增大量数据。首先，创建一个数据库备份或快照，然后在备份或快照的基础上进行批量导入或复制，从而快速生成新的数据。

那么可以考虑使用刀片式服务器进行数据库集群模式，采用分布式的数据库系统，如此可以提高查询的效率。既然你是搞研究的，那么对于这种巨量的数据库管理系统的数据分析可以采用SAS数据仓库来进行对数据进行分析。

Q4: mysql快速插入百万级测试数据,最好的方式是什么?

临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。

主要开发语言是C#，数据库使用的是MySQL。最常见的操作便是 select 读取数据，然后在C#中对数据进行处理， 完毕后再插入数据库中。 简而言之就 select - process - insert三个步骤。

首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。

所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据，要不然会很慢！就算用索引。

offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

Q5: mysql批量插入测试数据问题

直接插入mysql 这时候会有报错：Err 1153 - Got a packet bigger than ‘max_allowed_packet‘ bytes报错原因：由于数据量较大，mysql 会对单表数据量较大的 SQL 做限制，10w条数据的字符串超出了max_allowed_packet的允许范围。

正是由于性能的瓶颈问题，MYSQL官方文档也就提到了使用批量化插入的方式，也就是在一句INSERT语句里面插入多个值。

which are ordered according to the order in which they were added to the batch.通过使用addBatch（）和executeBatch（）这一对方法可以实现批量处理数据。

那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次，这样是非常耗时的，优化的方式有一下几种：（1）在每个insert语句中写入多行，批量插入（2）将所有查询语句写入事务中（3）利用Load Data导入数据每种方式执行的性能如下。

使用mysqldump导出的文件默认是使用批量插入的方法，导出时可使用--skip-extended-insert？参数改为逐条插入。下面以一张一千万的数据表为例，测试下不同方式导出的文件插入时的速度。

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