使用Sql生成測試數據

文章出處:developworks 作者:Alexander Kuznetsov 發佈時間:2005-10-19

無論您是在用原型證明某一概念,還是開發一個全新的應用程序,或者只是學習 SQL,您都需要在您的應用程序上運行測試數據。本文討論瞭如何生成足夠的、對測試有用的、具有期望的值分佈和列間相關性的測試數據。

使用 SQL 生成大量測試數據

無論您是在用原型證明某一概念,還是開發一個全新的應用程序,或者只是學習 SQL,您都需要在您的應用程序上運行測試數據。爲了有效地測試應用程序的性能,您必須擁有足夠的測試數據,以便暴露潛在的性能問題。只要可以得到,用實際數據來進行測試總是更可取一些。如果沒有可用的實際數據,那麼在許多情況下,也可以生成足夠的假想數據。一般來說,從頭開始構造大量數據是件很容易的工作,您自己就可以快速地獨立完成。

本文提供了一些如何利用 SQL 腳本來生成測試數據的示例,而這些腳本本身就是較好的 SQL 實踐。並且還討論了一些爲了生成儘可能真實的數據而應該注意的問題。

即使數據庫是新創建且仍然爲空的,也總是會帶有系統表和視圖,因此,您可以按以下方法使用它們:

CREATE TABLE DB2ADMIN.SALES
(CUSTOMER_ID INT NOT NULL, ITEM_ID INT NOT NULL,
SALE_QUANTITY SMALLINT NOT NULL, SALE_DATE DATE NOT NULL);
INSERT INTO SALES
SELECT
SYSFUN.RAND()*500 + 1 AS CUSTOMER_ID,
SYSFUN.RAND()*100 + 1 AS ITEM_ID,
1 + SYSFUN.RAND()*10 AS SALE_QUANTITY,
DATE('01/01/2003') + (SYSFUN.RAND()*200) DAYS AS SALE_DATE
FROM SYSCAT.COLUMNS;

SALES 表中的記錄數就與 SYSCAT.COLUMNS 中的完全一樣了。請注意,多個列都是用隨機值來填充的。例如,SALE_QUANTITY 列中的所有值都是處於 1 10 之間,約 10% 的記錄具有各不相同的值。如果您需要更多記錄,就可以根據需要多次重複執行這條 INSERT 語句。您還可以像下面這樣使用交叉連接(CROSS JOIN),以便每條語句獲得更多記錄:

注意:本例中,表 T1 T2 的連接是不含任何條件的,因此,T1 中的每一行會匹配 T2 中的每一行。這種類型的連接稱作交叉連接。關於交叉連接的更多信息,請查閱 Joe Celko SQL for Smarties 一書。

注意:這條 INSERT 語句所涉及的事務可能會相當大,以致於您的服務器無法加以處理。如果您遇到“log full”的情況(SQL0964C數據庫的事務日誌已滿),您可能需要增加日誌空間,或者通過指定 T1 T2 或兩者中的 WHERE 子句來獲得一個較小的事務。

您可以使用該方法來生成大量記錄,然而,該方法有點過分簡單了,因爲所有的值都是均勻分佈的,而且它們之間不存在相關性。

填充子表

您的數據庫中很可能存在多對一的關係。下列示例展示瞭如何填充子表,以使每一條父記錄都具有隨機的多條子記錄。

CREATE TABLE DB2ADMIN.PARENT_TABLE(PARENT_ID INT NOT NULL, NUM_CHILDREN INT NOT NULL);
INSERT INTO DB2ADMIN.PARENT_TABLE
SELECT ROW_NUMBER() OVER(), SYSFUN.RAND()*5 + 1
FROM SYSCAT.TABLES;
ALTER TABLE DB2ADMIN.PARENT_TABLE ADD PRIMARY KEY(PARENT_ID);

CREATE TABLE DB2ADMIN.CHILD_TABLE(PARENT_ID INT NOT NULL, CHILD_NUM INT NOT NULL);

INSERT INTO DB2ADMIN.CHILD_TABLE
SELECT PARENT_ID, SEQUENCE_TABLE.NUM
FROM DB2ADMIN.PARENT_TABLE
JOIN
(SELECT ROW_NUMBER() OVER() AS NUM
FROM SYSCAT.TABLES) AS SEQUENCE_TABLE
ON AUXILIARY_TABLE.NUM<NUM_CHILDREN;

最後一條 INSERT 語句的結果是,每一條父記錄有 1 6 條子記錄。SEQUENCE_TABLE 是一個表表達式。關於表表達式的更多信息,請查閱 Sheryl Larsen 的文章。

使用輔助表模仿數據傾斜

如果一列中的某些值所出現的頻率比其他的要大很多,則該數據存在 數據傾斜(data skew 。例如:

SELECT CITY, COUNT(*) FROM CUSTOMER
GROUP BY CITY
ORDER BY COUNT(*) DESC

CHICAGO 236
MILWAKEE 95
ROCKFORD 4
NAPERVILLE 3
SPRINGFIELD 3
(snip)

279 rows selected

每當您有理由期望在生產數據中出現數據傾斜時,您就可能需要在測試數據中再現數據傾斜,首先,在一個表中存儲預計頻率:

CREATE TABLE COLOR_FREQUENCY(COLOR CHAR(10), FREQUENCY SMALLINT);
INSERT INTO COLOR_FREQUENCY VALUES
('RED', 37), ('SILVER',12), ('AMBER', 3), ('GREEN', 3), ('WHITE',2),('BLACK', 1),('BLUE',1);

接着,創建一個輔助表(更明確地說,是一個序列表)。

CREATE TABLE CONSECUTIVE_NUMBER(NUM INT NOT NULL);
INSERT INTO CONSECUTIVE_NUMBER
SELECT ROW_NUMBER() OVER() AS NUM FROM SYSCAT.COLUMNS;

注意: Joe Celko SQL for Smarties 一書中有一章是關於輔助表的。現在,讓我們連接這兩個表:

SELECT COLOR, FREQUENCY, NUM
FROM COLOR_FREQUENCY JOIN CONSECUTIVE_NUMBER
ON NUM BETWEEN 1 AND FREQUENCY ORDER BY FREQUENCY, COLOR;

COLOR FREQUENCY NUM
---------- --------- -----------
BLACK 1 1
BLUE 1 1
WHITE 2 1
WHITE 2 2
AMBER 3 1
AMBER 3 2
AMBER 3 3
(SNIP)

         正如我們所看到的,COLOR_FREQUENCY 表中的每一行都連接了 CONSECUTIVE_NUMBER 表中的 FREQUENCY 行。該示例生成了您需要用於獲得所需值分佈的確切內容:

CREATE TABLE T_SHIRT(COLOR VARCHAR(30) NOT NULL, SIZE CHAR(1) NOT NULL);

INSERT INTO T_SHIRT
SELECT COLOR, 'M' AS SIZE
FROM COLOR_FREQUENCY JOIN CONSECUTIVE_NUMBER
ON NUM BETWEEN 1 AND FREQUENCY;

SELECT COLOR, COUNT(*) FROM T_SHIRT GROUP BY COLOR;

COLOR 2
------------------------------ -----------
AMBER 3
BLACK 1
BLUE 1
GREEN 3
RED 37
SILVER 12
WHITE 2 ;

因此,T_SHIRT 表現在有 37+12+3+3+2+1+1 = 57 行。該表剛好具有所需的值分佈。

爲幾個列生成具有給定值分佈的數據

使用前一章中的所用表,您還可以爲 SIZE 列指定值分佈:

CREATE TABLE SIZE_FREQUENCY(SIZE CHAR(1), FREQUENCY SMALLINT);
INSERT INTO SIZE_FREQUENCY VALUES
('S', 5), ('M',7), ('L', 9);

並使用兩個表表達式來填充 T_SHIRT 表:

INSERT INTO T_SHIRT
SELECT COLOR, SIZE
FROM
(SELECT COLOR FROM COLOR_FREQUENCY JOIN CONSECUTIVE_NUMBER ON NUM BETWEEN 1 AND FREQUENCY) C,
(SELECT SIZE FROM SIZE_FREQUENCY JOIN CONSECUTIVE_NUMBER ON NUM BETWEEN 1 AND FREQUENCY) S

第一個表表達式產生 57 行,而第二個表表達式則產生 5+7+9=21 行。由於我們沒有指定任何連接條件,所以第一個結果集中的每一行將會連接第二個中的每一行,從而產生 57*21 行。

注意: 交叉連接可能會生成太多行。因此,該事務將太大,以致服務器無法處理。本例中,您可能需要幾個較小一些的 INSERT 語句,例如在第一個 INSERT 中使用以下表表達式:

(SELECT SIZE FROM SIZE_FREQUENCY JOIN CONSECUTIVE_NUMBER ON NUM BETWEEN 1 AND FREQUENCY AND SIZE='L') S

並且在第二個 INSERT 語句中將這個表表達式修改爲:

(SELECT SIZE FROM SIZE_FREQUENCY JOIN CONSECUTIVE_NUMBER ON NUM BETWEEN 1 AND FREQUENCY AND SIZE<>'L') S

生成具有相關列的數據

假定我們需要生成幾行記錄來填充 CAR 表:

CREATE TABLE CAR(
MAKE VARCHAR(20) NOT NULL,
MODEL VARCHAR(20) NOT NULL,
OTHER_DATA VARCHAR(20));

如果嘗試前一章中的方法,我們最後將獲得一些不可能的 MAKE/MODEL 組合,例如“TOYOTA METRO”“GEO CAMRY”。該狀況稱作 MAKE 列和 MODEL 列之間的相關性。正確的方法是指定有效對(MAKEMODEL)及其頻率:

CREATE TABLE MAKE_MODEL_FREQUENCY(MAKE VARCHAR(20), MODEL VARCHAR(20), FREQUENCY SMALLINT);
INSERT INTO MAKE_MODEL_FREQUENCY VALUES
('TOYOTA','CAMRY', 40), ('HONDA','ACCORD',40), ('CHEVY', 'PRIZM', 5), ('GEO','PRIZM', 5),
('CHEVY', 'METRO', 5), ('GEO', 'METRO', 10);

一旦完成該工作,我們就可以按照前面一模一樣的方法來連接 CONSECUTIVE_NUMBER MAKE_MODEL_FREQUENCY 表了。

操縱羣集因子

表的物理行次序將影響該表上幾乎所有查詢的性能。因此,所生成的數據具有理想的物理行次序是極其重要的。如果您期望一個索引具有較高的羣集因子,就只要重組該索引上的表。相反,如果您期望該索引具有較低的羣集因子,也可以容易地以隨機次序來打亂該表的次序,從而使得該索引的羣集因子接近於 0

CREATE TABLE NAMES(
FULL_NAME VARCHAR(50) NOT NULL,
ORDERED_ON INT);

INSERT INTO NAMES(FULL_NAME, ORDERED_ON)
SELECT TABNAME || ', ' || COLNAME AS FULL_NAME,
SYSFUN.RAND() * 10000 AS ORDERED_ON
FROM SYSCAT.COLUMNS;

CREATE INDEX NAMES_FULL_NAME ON NAMES(FULL_NAME);
CREATE INDEX NAMES_ORDER ON NAMES(ORDERED_ON);
REORG TABLE DB2ADMIN.NAMES INDEX DB2ADMIN.NAMES_ORDER;
RUNSTATS ON TABLE DB2ADMIN.NAMES AND DETAILED INDEXES ALL;

在進行重組之後,索引 NAMES_FULL_NAME 將具有一個極低的羣集因子(接近於 0),因爲現在的行是以隨機次序存儲的。

注意: 還可以重組該表,以使索引 NAMES_FULL_NAME 的羣集因子接近 0 1 之間的任何給定值,但是,該內容超出了本文的範圍。

結束語:

本文討論瞭如何構建一個測試數據集,以使該數據集達到用於測試的規模,並且具有期望的值分佈和列間相關性。

參考資料:

Amazon.com 獲得 Joe Celko SQL for Smarties: Advanced SQL Programming

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