精准的批量测试数据天生工具实现方案
[*] 测试职员为了测试某个特定场景，往往需要在测试环境数据库中插入特定的测试数据来满足需求；
[*] 性能测试时，常需要在测试环境天生大量可用测试数据来支持性能测试；
[*] 创建持续集成持续交付体系时，我们往往也需要在测试环境天生测试数据来保障主动化用例可以持续稳固的运行。
因此，如何在测试数据库批量天生大量可用的测试数据就成为了测试领域一个关键而难明决的问题，本文就来讲讲测试数据批量天生工具的一种实现方案。
测试数据天生的难点
测试数据天生主要难点大抵可以归结为以下几个方面：
<1>编写大量的sql语句费事耗力。
<2>由于主键、外键和业务本身的逻辑约束，很难通过写sql一次性大批量插入测试数据，往往的环境是需要对sql的一些关键字段进行一些修改，如对id字段进行修改避免重复。
<3>造数sql脚本复用性差。
传统数据天生工具的问题
传统批量数据天生工具基本思路有两大类：
[*] 方式1
通过程序随机的天生测试数据，而实际的实现过程中，对随机的方式没有精准的控制，往往造成以下结果，导致工具无法满足实际需要：
<1>数据随机性太大，造出来的数据和真实数据差别太大。
<2>随机天生的数据往往存在大量不可用的脏数据。
<3>很难明决多表关联的数据天生。
<4>天生的数据往往无法满足特定场景的数据要求。
[*] 方式2
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