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最近在工作中，需要使用生成一些测试数据用来测试项目性能，我一开始是通过使用python生成SQL再执行，但性能不理想，今天想试试使用oracle的存储过程来实现下，效果还不错。

实现相关

表结构

desc TMP_UPSTATE_CASEKEYName                Null     Type       ------------------- -------- ---------- TMP_UPSTATE_CASEKEY NOT NULL CHAR(14)   TMP_NUM_STATUS_ID   NOT NULL NUMBER(38) UPDATED_DATE        NOT NULL DATE

需要生成的SQL

insert into TMP_UPSTATE_CASEKEY values('TMP0000001', 1, sysdate);

存储过程实现

create or replace procedure proc_casekey_upstateas  casekey char(14);begin  for i in 1..10000000 loop    casekey := 'TMP'||lpad(i,7,0);   -- TMP0000001    insert into TMP_UPSTATE_CASEKEY values(casekey, 1, sysdate);  end loop;  commit;end;begin  proc_casekey_upstate();end;

测试发现生成一千万条数据用了14分钟左右，性能还是可以了，如果先去掉TMP_NUM_STATUS_ID的外键估计更快。

网友 雷厉*风行 指出下面的方式速度更快，我测试插入一百万条记录十秒左右，当然了，这跟机器性能也有关系。

insert into TMP_UPSTATE_CASEKEY select 'TMP'||LPAD(rownum,7,0),1,sysdate from dual connect by level <= 1000000;

使用python生成SQL文件

下面贴出使用python3生成SQL的代码

from datetime import datetimestart = datetime.now();with open('d:/casekey_upstate.sql', 'w') as f:    for x in range(1, 10000000):        print("insert into tmp_upstate_casekey values('TMP%07i', 1, sysdate);" %x, file=f);end = datetime.now();print(end-start);

生成的sql文件达638M, 耗时31秒，有木有感觉使用python很方便呢。

注：使用的python版本为3.4