SQL批量生成测试数据的核心是利用递归CTE、系统表笛卡尔积或存储过程分批插入,结合随机函数与业务规则(如预设城市列表、手机号格式、状态比例)构造真实感数据,适配不同数据库语法特性。

用SQL批量生成测试数据,核心是利用数据库的递归、循环或系统表特性,快速构造出符合业务逻辑的模拟数据,不用写脚本、不依赖外部工具。
适合造用户ID、订单号、日期维度等有规律的数据。以PostgreSQL或SQL Server为例:
注意:MySQL 8.0+ 支持CTE,旧版可用INSERT ... SELECT配合numbers辅助表;递归深度需留意(如SQL Server默认100,可加OPTION (MAXRECURSION 10000))。
没有递归支持时(如MySQL 5.7),可借INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS等自带多行的系统表“凑数”:
关键是用CROSS JOIN制造组合爆炸,再用LIMIT截断;变量@row用于生成唯一编号。
单纯随机数不够像真数据。可结合CASE、字符串函数、固定列表提升可信度:
ELT(FLOOR(1 + RAND() * 5), '北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州')CONCAT('13', LPAD(FLOOR(RAND() * 100000000), 8, '0'))
CASE WHEN RAND()
避免所有字段都用RAND(),否则容易出现逻辑矛盾(比如“已完成”订单却无支付时间),建议先定主干字段(如status),再条件生成关联字段。
生成超10万行时,单条INSERT可能卡住或OOM。稳妥做法是分批次:
或者用应用层控制(Python/Shell调用多条INSERT),更灵活也更易中断重试。
基本上就这些——不需要框架、不写Java/Python,纯SQL就能把测试环境撑起来。关键在理解自己用的数据库支持什么语法,再把“生成逻辑”拆成可叠加的简单步骤。
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