mysql建立存储过程,模拟插入200万用户

本文介绍了一种使用存储过程批量生成200万条模拟用户数据的方法。通过编写SQL存储过程,实现了循环插入用户及其相关信息到数据库中,适用于需要大量模拟数据进行测试的场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

公司需要建立模拟用户测试大数据,百度建立存储过程模拟插入数据下面是sql代码

CREATE PROCEDURE test() 
begin 
declare var int;
declare a int;
declare mobile bigint;
SET var =1;
WHILE var<=2000000 DO
SET mobile = 15063000000+var;
INSERT INTO users(user_name,`password`,reg_time,mobile_phone,is_validated,froms,birthday,sex,headimg) 
VALUES( CONCAT('tes',var),'550e1bafe077ff0b0b67f6e2f29cr51',UNIX_TIMESTAMP(),mobile,1,'APP',1483758852,2,'images/image/20170222155743.png');
SET a =  LAST_INSERT_ID();
INSERT INTO user_info(uid,`nickname`,birth,sex,avatar,user_city) 
VALUES( a,CONCAT('tes',var),1483758852,'男','images/image/20170222155743.png',2004);
set var =var+1;
end WHILE;
end

运行完语句后会建立相关的存储过程,需要执行语句 call test()才可以执行插入操作。注意:建立存储过程语句和call执行语句必须分开执行,创建存储过程语句成功后,再执行调用存储过程语句(call test())。

CREATE PROCEDURE test() 代表建立存储过程。test未存储过程的名字可以自定义但必须是唯一的存储过程名,括号中可以写自定义变量,我没有用到就没写。

begin和end之间的为存储过程要执行的sql语句

我这里因为需要插入200万条用户写了一个while循环,moblie是模拟的电话号码。因为还有一个用户关联表所以每次循环都是两次插入,这里你们的插入语句可以根据情况自定义。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值