SQLServer批量生成数据的方法

本文介绍如何在SQL Server中批量生成GUID数据,通过具体示例展示了使用newid()函数进行数据插入的方法,并解释了GUID数据类型在SQL Server中的应用。

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批量生成数据的方法
DECLARE @i SMALLINT
SET @i = 1
WHILE (@i <=10000)
BEGIN
INSERT INTO prvflat_stuinfo_part(stuid,identitycard,stuname,stucode,sex,region)
VALUES(newid(),'330727198209193511','ckj'+'@i',@i,'1','5105')
SET @i = @i + 1
END
GO

在SQL Server中使用32全球唯一码(GUID)可用newid来获取。

insert into [User](id,name,sex,password)values(newid(),'xp','1','1234')

其中id数据列要求是36位char型或Uniqueidentifier 型
以下内容来自SQL Server联机帮助

可以包含对 GUID 数据类型的引用,该数据类型用于存储全局唯一标识符。在更新查询和插入源查询中可以调用 newid( ) 函数,以生成新的 GUID 存储在数据库内。

创建选择查询时,允许对 GUID 类型列执行的唯一操作是基于等于(= 和 <>)的比较。
 

### 如何在 SQL Server批量生成数据SQL Server 中实现批量生成数据的操作通常涉及循环结构、临时或辅助工具的帮助。以下是几种常见的方法及其具体实现。 #### 方法一:使用 WHILE 循环 `WHILE` 是一种简单的控制流语句,可以在满足条件的情况下重复执行一组指令。这种方法适合于需要逐步插入大量记录的情况。 ```sql DECLARE @Counter INT; SET @Counter = 1; -- 创建测试 CREATE TABLE TestTable ( ID INT, DataValue NVARCHAR(50) ); -- 插入数据直到达到指定数量 WHILE (@Counter <= 1000) -- 这里设置要生成数据条数 BEGIN INSERT INTO TestTable (ID, DataValue) VALUES (@Counter, 'Data' + CAST(@Counter AS NVARCHAR)); SET @Counter += 1; -- 自增计数器 END; SELECT * FROM TestTable; -- 查看结果 DROP TABLE TestTable; -- 清理环境 ``` 此方法适用于中小规模的数据生成需求[^1]。 --- #### 方法二:利用 T-SQL 的 CTE(Common Table Expressions) CTE 提供了一种简洁的方式来定义递归逻辑并快速生成大量数据。 ```sql WITH Numbers AS ( SELECT 1 AS Number UNION ALL SELECT Number + 1 FROM Numbers WHERE Number < 1000 -- 控制最大值 ) INSERT INTO TestTable (ID, DataValue) SELECT Number, 'Generated Value ' + CAST(Number AS NVARCHAR) FROM Numbers OPTION (MAXRECURSION 0); -- 关闭默认递归限制 SELECT * FROM TestTable; -- 查看结果 DROP TABLE TestTable; -- 清理环境 ``` 该方法性能较高,尤其当需要生成连续编号序列时非常有效[^2]。 --- #### 方法三:借助外部工具 Python 或 PowerShell 自动生成脚本 如果希望更灵活地定制化大批量数据,则可以考虑结合编程语言如 Python 完成任务。例如: ```python import pyodbc # 配置数据库连接字符串 conn_str = ( r'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};' r'SERVER=your_server_name;' r'DATABASE=test_db;' r'Trusted_Connection=yes;' ) with pyodbc.connect(conn_str) as conn: cursor = conn.cursor() # 准备插入语句模板 insert_query = "INSERT INTO TestTable (ID, DataValue) VALUES (?, ?)" # 构造批量数据 data_to_insert = [(i, f"Row {i}") for i in range(1, 1001)] # 执行批量化插入 cursor.executemany(insert_query, data_to_insert) conn.commit() ``` 上述代码片段展示了如何通过 `pyodbc` 库高效向目标中写入上千甚至上万行记录[^5]。 --- #### 方法四:基于系统视图 sys.objects 动态扩展样本集 对于某些场景下可能并不关心实际业务含义而仅需填充随机样例的情形,可尝试如下技巧: ```sql -- 利用现有对象元信息作为基础素材 SELECT TOP 1000 ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY o.object_id) AS RowNum, 'Sample Text ' + CONVERT(NVARCHAR, o.object_id % 999) AS SampleText INTO TempTestData FROM sys.all_objects o CROSS JOIN sys.columns c; SELECT * FROM TempTestData; -- 展示最终成果 DROP TABLE TempTestData; -- 删除中间产物 ``` 这里巧妙运用了交叉乘积原理扩大原始集合容量的同时保持语法简单明了[^3]。 --- ### 总结说明 以上介绍了四种不同风格的技术手段来达成相同目的——即实现在 Microsoft SQL Server 平台上的大规模数据模拟制造工作。每种方案各有优劣之处,在选用之前应综合考量项目背景以及个人偏好等因素再做决定。
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