要快速生成mysql测试数据，首先明确表结构并插入基础数据，其次使用sublime结合sql函数批量生成，再加入随机性模拟真实场景。1. 确定字段要求后编写insert语句；2. 利用变量和系统表批量生成数据；3. 引入rand()函数增加随机性；4. 保存脚本并设置快捷片段提升复用效率。
在开发过程中，快速生成一些测试数据对调试接口很有帮助。用 Sublime 写一个 MySQL 测试数据生成脚本其实不难，只要掌握几个关键点，就能高效完成。
1. 准备基础结构：表结构和字段确认
在写脚本之前，先要清楚你要插入数据的表结构。比如字段名、类型、是否允许为空、是否有默认值等。
举个例子，假设你有一个用户表 users，包含以下字段：
- id（自增主键）
- name（VARCHAR）
- email（VARCHAR）
- created_at（DATETIME，默认当前时间）
那么你的插入语句至少要覆盖非自增、非默认字段。像 id 和 created_at 可以省略（如果是自增或自动填充）。
INSERT INTO users (name, email) VALUES
('张三', 'zhangsan@example.com'),
('李四', 'lisi@example.com');这样就可以快速插入两条测试数据。
2. 使用字符串函数批量生成数据
手动写几十条记录太费劲，可以用 Sublime 的多光标功能或者简单的函数来生成重复内容。
比如你想生成 100 条用户数据，可以借助 MySQL 的字符串函数结合变量模拟生成：
SET @i = 0;
INSERT INTO users (name, email)
SELECT
CONCAT('用户', @i := @i + 1),
CONCAT('user', @i, '@example.com')
FROM information_schema.columns
LIMIT 100;这段代码会利用系统表 information_schema.columns 做一个“假循环”，配合变量 @i 生成连续编号的用户名和邮箱，适合快速填充测试数据。
注意：如果你没有权限访问系统表，也可以创建一个数字表辅助生成。
3. 模拟真实场景：加入随机性
测试数据如果太规律，可能掩盖不了边界问题。这时候可以考虑加点随机逻辑。
例如使用 RAND() 函数随机生成年龄、性别等：
INSERT INTO users (name, age, gender)
SELECT
CONCAT('用户', seq),
FLOOR(18 + RAND() * 30), -- 年龄在18~48之间
ELT(FLOOR(1 + RAND() * 2), '男', '女') -- 随机性别
FROM (
SELECT @seq := @seq + 1 AS seq FROM
(SELECT 0 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3) a,
(SELECT 0 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3) b,
(SELECT @seq := 0) vars
) seq_numbers
LIMIT 50;这个例子用了子查询构造一个从 1 到 50 的序列，然后结合 RAND() 实现更接近真实的数据分布。
4. 脚本保存与复用技巧
写完脚本后，建议保存为 .sql 文件，方便以后直接导入执行。你还可以在文件开头加上清空表的语句，便于反复运行测试：
TRUNCATE TABLE users; -- 插入数据的语句放在这里
另外，在 Sublime 中可以设置快捷片段（Snippet），比如输入 insert_user 后按 Tab 自动展开模板，提高效率。
基本上就这些，写测试数据脚本的关键是理解表结构、善用 SQL 函数，以及让数据看起来“像真的”。工具不复杂，但细节容易忽略，特别是字段约束和数据范围控制。
