从mysql中随机读取多条记录

本文探讨了在数据库中高效随机读取多条数据的方法,包括连续多条记录的随机获取及多条随机数据的查询策略,通过实例展示SQL查询语句的实现,并对比其性能表现。

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今日工作中需要一些随机数,当APP请求接口时,从数据库中随机读取多条数据给APP,经网上查询实践,大致以下三种查询:
1.随机读取连续多条记录。经过实践,可以随机读取多条连续的数据记录,里头取值的一般都是主键ID来进行最大值、最小值的读取:

SELECT * FROM b_user_send_rose_log  AS t1  JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM b_user_send_rose_log)-(SELECT MIN(id) FROM b_user_send_rose_log))+(SELECT MIN(id) FROM b_user_send_rose_log)) AS id) AS t2 WHERE t1.id >= t2.id ORDER BY t1.id LIMIT 5;

多条数据随机
2.随机多条数据。以下两种都是随机读取数据,查询数据速度、随机范围都基本相差不大

SELECT * FROM b_user_send_rose_log WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM b_user_send_rose_log)-(SELECT MIN(id) FROM b_user_send_rose_log)) * RAND() + (SELECT MIN(id) FROM b_user_send_rose_log) LIMIT 5;

SELECT * FROM b_user_send_rose_log WHERE id>=(SELECT floor(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM b_user_send_rose_log)-(SELECT MIN(id) FROM b_user_send_rose_log)) + (SELECT MIN(id) FROM b_user_send_rose_log))) ORDER BY id LIMIT 5;

多条数据随机
多条数据随机

<think>嗯,用户想知道在JMeter中如何批量插入MySQL数据。首先,我需要回忆一下JMeter的相关组件和步骤。JMeter通常通过JDBC连接数据库,所以可能需要用到JDBC Connection Configuration和JDBC Request sampler。用户提到了批量插入,可能涉及参数化和循环控制器,或者使用事务控制来批量提交数据。 首先,安装必要的驱动。用户提供的引用中提到需要mysql-connector-java的jar包,应该放在JMeter的lib/ext目录下。然后配置JDBC连接池,设置数据库URL、用户名、密码等信息。接下来,可能需要准备测试数据,比如使用CSV Data Set Config来读取参数,或者用随机变量生成数据。 然后,在JDBC Request中编写插入语句,使用参数替换,比如用?作为占位符,然后引用变量。比如INSERT INTO table (col1, col2) VALUES (?, ?)。这里要注意变量名和参数的对应关系。 批量插入的话,可能需要将多个插入语句合并成一个,或者使用JDBC的批处理功能。在引用中提到的JDBC Request有一个选项是“批处理”,可以启用,这样JMeter会一次发送多条语句,提高效率。不过用户需要确保SQL语句正确,并且事务管理合适,可能需要配合事务控制器。 还有,用户可能需要生成大量数据,这时候可以用函数助手生成随机数,或者使用循环控制器配合计数器来生成连续的数据。比如,用__counter函数生成递增的ID,或者__RandomString生成随机字符串。 另外,引用中提到的Redis Data Set插件可能不相关,但需要注意用户提供的引用可能有误,需要专注于JDBC的部分。还有,性能测试时,连接池的配置和复用也很重要,避免频繁创建连接,提高测试效率。 最后,测试计划的结构应该是:测试计划 -> 线程组 -> JDBC连接配置 -> 循环控制器(或Once Only Controller) -> CSV数据配置 -> JDBC请求。可能需要调整线程数和循环次数来控制插入的数据量。 验证部分,用户可能需要查看结果树来确认插入是否成功,或者使用查看结果树的响应数据,或者直接查询数据库确认数据是否存在。此外,关注聚合报告中的响应时间,确保批量插入的性能符合预期。 可能遇到的问题包括驱动未正确放置,导致连接失败;SQL语法错误,比如变量替换不正确;或者数据库的最大连接数限制,需要调整数据库配置。此外,批处理的大小也需要根据数据库的性能进行调整,避免过大导致超时或内存问题。 总结步骤应该是:准备驱动 -> 配置JDBC连接 -> 准备数据(参数化) -> 编写插入语句(使用变量) -> 配置批处理选项 -> 执行并验证。</think>### JMeter批量插入MySQL数据教程 #### 步骤1:准备MySQL驱动 1. 下载MySQL JDBC驱动包(如`mysql-connector-java-8.0.11.jar`)[^3][^4] 2. 将驱动包复制到JMeter安装目录的`lib/ext`文件夹中[^4] #### 步骤2:配置JDBC连接池 1. 添加**JDBC Connection Configuration** - 数据库URL格式:`jdbc:mysql://主机:端口/数据库名?serverTimezone=UTC` 例如:`jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC`[^2][^5] - 填写数据库用户名和密码 - 配置连接池参数(如最大连接数) #### 步骤3:生成测试数据 **方法1:使用CSV文件批量生成** ```python # 示例:Python生成1000条测试数据 import csv with open('test_data.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['name', 'age']) for i in range(1,1001): writer.writerow([f'user_{i}', i%80+20]) ``` 在JMeter中添加`CSV Data Set Config`,指定文件路径和变量名 **方法2:使用JMeter函数动态生成** ```python # 通过__RandomString、__counter等函数生成随机数据 名称参数:${__RandomString(10,abcdefghijk,)} 年龄参数:${__Random(18,60)} ``` #### 步骤4:配置JDBC请求 1. 添加**JDBC Request**采样器 2. 编写批量插入SQL: ```sql INSERT INTO users(name, age) VALUES(?,?) ``` 3. 绑定参数: - Parameter values: `${name},${age}` - Parameter types: `VARCHAR,INTEGER` 4. **启用批处理**(关键步骤): - 在JDBC Request中勾选`Use batch updates?` - 设置`Commit size`(每批提交条数,建议100-500) #### 完整测试计划结构示例 ``` 测试计划 ├─ 线程组(设置线程数=10,循环次数=100) │ ├─ JDBC Connection Configuration │ ├─ CSV Data Set Config │ └─ JDBC Request └─ 监听器(查看结果树、聚合报告) ``` #### 验证方法 1. 通过`查看结果树`检查SQL执行情况 2. 使用`聚合报告`查看TPS和响应时间 3. 直接查询数据库确认数据量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM users; ```
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