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在我们的日常工作中，当需要对于某些功能或者场景进行测试时，造数据常常是一件头痛的事情。以前通常采用编写存储过程的方式，造出大量的数据插入目标表中；在编写的时候还需要考虑数据的结构、组成、随机率等等方面，实现起来比较复杂。SQLark 工具针对此类场景，推出了数据生成功能，可以通过可视化界面，快捷的生成对应表结构的测试数据，且支持配置随机率、生成规则等，进一步匹配项目中的实际需求。

为了介绍功能方便，我们先创建一张测试表。表结构如下，基本涵盖了数据库中常见的数据类型：

CREATE TABLE user_info (    
    user_id NUMBER  PRIMARY KEY,
    username VARCHAR2(50) NOT NULL,
    password VARCHAR2(255) NOT NULL,
    email VARCHAR2(100),
    phone_number VARCHAR2(20),
    age NUMBER(3),
    gender VARCHAR2(10) CHECK (gender IN ('男', '女', '其他')),
    registration_date DATE,
    last_login_date DATE,
    is_active NUMBER(1) CHECK (is_active IN (0, 1)),
    profile_picture VARCHAR2(255),
    description VARCHAR2(500),
    text_content CLOB);
);

造测试数据

1. 数据生成功能入口

在左边对象导航栏中选中该表，在右键菜单中选择 “数据生成”。

除此之外，也可以直接点击工具上方的数据生成按键，选择对应的表，同样可以进入数据生成界面。

2. 配置数据生成规则

进入数据配置界面之后，首先会出现数据预览界面，在此处可以初步的预览一下数据生成的效果。

这里有一点比较细节的是，SQLark 会尝试识别字段名，并自动推荐与字段名称最接近的数据生成规则。如果有任何需要调整的地方，可以点击每一字段下的小齿轮，进行更为细致的修改。

此外，对于频繁需要生成数据的场景，可以在规则配置完成后，点击右下角的保存配置文件，下次生成时可以直接调用配置文件，无需再手动重复配置。

对于进一步的规则配置，SQLark 支持相当多类型的随机数据生成，且根据不同的数据类型可以配置不同的生成规则，以下选择几种比较有代表性的数据类型介绍一下。

日期类型

对于日期类型的数据，我们平时随机生成是比较麻烦的，在 SQLark 中，针对日期类型的字段，可以选择配置日期范围，在此范围内随机生成 n 条日期数据。除此之外，还有一个更为细致的功能，能够指定在日期范围内，每周、天、月平均生成多少条数据。

数字类型

对于数字类型的字段，同样可以选择数字涵盖的范围，在此范围内随机生成 n 条整数或者自定义小数点位数的非整数，不过需要注意的是，此处配置的数据不会检查约束和字段精度，需要自行确认生成的数据是否合法。

文本类型

对于常规的文本类型，SQLark 支持规定在字符数范围内随机生成n条数据，这类功能比较基础，我们用常见的dbms.random包也能实现，比较实用的功能在于对于特殊类型文本的自动生成支持，例如邮箱地址、电话号码、地址甚至ip地址等。

除了上述提到的几类类型外，SQLark 还支持通过图片生成二进制数据，基于表结构生成外键，正则表达式等，不再一一介绍。大家有空可以去探索一下👉www.sqlark.com