MySQL에 간단한 더미 데이터를 대규모로 주입하는 방법

PHPz
풀어 주다: 2024-07-18 08:24:19
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How to inject simple dummy data at a large scale in MySQL

소개

테스트를 위해 많은 양의 더미 데이터가 필요하지만 스크립트를 작성하거나 수동으로 레코드를 삽입하는 데 시간을 보내고 싶지 않은 상황에 처한 적이 있습니까? 아니면 MySQL 8.0의 새로운 기능을 활용하여 데이터베이스 작업을 간소화하는 방법이 궁금하신가요? 글쎄, 당신은 치료를 받고 있습니다! 이 게시물에서는 공통 테이블 표현식(CTE)을 사용하여 방대한 양의 더미 데이터를 손쉽게 생성하고 MySQL 데이터베이스에 삽입하는 방법을 살펴보겠습니다.

부하 테스트나 성능 벤치마킹을 위해 백만 개의 해시 값으로 테이블을 채워야 한다고 상상해 보세요. 악몽 같죠? 더 이상은 아닙니다! MySQL 8.0에 CTE가 등장하면 단 몇 초 만에 이를 달성할 수 있습니다. 이것이 어떻게 작동하는지, 그리고 이 강력한 기능을 사용하여 데이터 생성 요구 사항을 단순화할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

TL; DR

MySQL 8.0에 추가된 새로운 기능인 CTE(Common Table Expressions)를 사용하면 대량의 단순 더미 데이터를 쉽게 입력할 수 있습니다. 예를 들어, 해시 값을 저장하는 해시라는 테이블에 100만 개의 더미 데이터를 입력하려는 경우 다음 단계를 통해 이를 달성할 수 있습니다.

테이블 정의

먼저 테이블을 만듭니다.

CREATE TABLE hashes (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  hash CHAR(64)
);
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쿼리 실행

더 높은 재귀 깊이를 허용하도록 세션 변수를 설정합니다.

SET SESSION cte_max_recursion_depth = 1000000;
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그런 다음 CTE를 실행하여 100만 개의 행을 삽입합니다.

INSERT INTO hashes(hash)
WITH RECURSIVE cte (n) AS
(
  SELECT 1
  UNION ALL
  SELECT n + 1 FROM cte WHERE n < 1000000
)
SELECT SHA2(n, 256) FROM cte;
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이 방법은 재귀 공통 테이블 표현식을 활용하여 더미 데이터를 생성합니다.

CTE 이해

공통 테이블 표현식(CTE)은 단일 문 내에서 여러 번 참조할 수 있는 명명된 임시 결과 집합입니다. CTE는 복잡한 쿼리를 단순화하고 가독성을 높이는 데 특히 유용합니다.

구문 분석

재귀 깊이 설정

SET SESSION cte_max_recursion_depth = 1000000;
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cte_max_recursion_length 시스템 변수는 재귀의 상한을 설정합니다. 기본적으로는 1000이므로 더 많이 재귀하려면 조정이 필요합니다. 여기서는 100만으로 설정했습니다.

CTE 쿼리

INSERT INTO hashes(hash)
WITH RECURSIVE cte (n) AS
(
  SELECT 1
  UNION ALL
  SELECT n + 1 FROM cte WHERE n < 1000000
)
SELECT SHA2(n, 256) FROM cte;
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이 쿼리를 분석해 보겠습니다.

  • 재귀적 cte(n) 사용: CTE 정의를 시작합니다. cte는 임시 결과 세트의 이름이고 n은 열입니다.

  • SELECT 1: CTE의 비재귀 부분으로, 시작점(초기값) 역할을 합니다.

  • UNION ALL SELECT n + 1 FROM cte WHERE n < 1000000: n의 값을 1,000,000이 될 때까지 1씩 증가시키는 재귀적인 부분입니다.

  • SELECT SHA2(n, 256) FROM cte: 쿼리의 마지막 부분은 각 n 값의 SHA-256 해시를 선택하여 삽입할 더미 데이터를 생성합니다.

작동 방식

CTE는 1부터 1,000,000까지의 숫자를 반복적으로 생성합니다. 각 숫자에 대해 SHA-256 해시를 계산하여 해시 테이블에 삽입합니다. 이 접근 방식은 효율적이며 MySQL의 재귀 기능을 활용하여 대용량 데이터를 원활하게 처리합니다.

처리 속도

검증환경

이 기능의 영향을 이해하기 위해 저는 설정 및 설치의 번거로움을 피하기 위해 강력하고 임시적인 환경을 활용하는 Gitpod Enterprise 작업 공간을 사용했습니다. 설정을 간단히 살펴보겠습니다.

  • 머신: Gitpod Enterprise XXLarge 작업 공간
  • OS: Ubuntu 22.04.4 LTS(Jammy Jellyfish)
  • 컨테이너화: Docker 버전 26.0.1
  • MySQL 버전: 공식 MySQL 8.0 Docker 이미지

결과

100만 행의 경우 쿼리 실행 시간은 약 4.46초입니다.

mysql> INSERT INTO hashes(hash)
    -> WITH RECURSIVE cte (n) AS
    -> (
    ->   SELECT 1
    ->   UNION ALL
    ->   SELECT n + 1 FROM cte WHERE n < 1000000
    -> )
    -> SELECT SHA2(n, 256) FROM cte;
Query OK, 1000000 rows affected (4.43 sec)
Records: 1000000  Duplicates: 0  Warnings: 0
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성능 지표

Number of Rows Execution Time
1,000 0.03 sec
10,000 0.07 sec
100,000 0.42 sec
1,000,000 4.43 sec
10,000,000 48.53 sec

결론

MySQL 8.0에서 CTE를 사용하면 대량의 더미 데이터를 신속하게 생성할 수 있게 되었습니다. 부하 테스트 및 성능 벤치마킹에 특히 유용합니다. 단 몇 줄의 코드만으로 쉽게 테이블을 채운 다음 프로젝트의 다른 중요한 부분으로 돌아갈 수 있습니다.

자신에게 가장 적합한 것이 무엇인지 알아보기 위해 주저하지 말고 다양한 데이터 생성 전략과 재귀 깊이를 시도해 보세요. 보안 및 로그 분석에 대한 더 많은 팁과 통찰력을 얻으려면 Twitter @Siddhant_K_code에서 저를 팔로우하고 이와 같은 자세한 최신 기술 콘텐츠에 대한 최신 소식을 받아보세요. 즐거운 코딩하세요!

위 내용은 MySQL에 간단한 더미 데이터를 대규모로 주입하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

원천:dev.to
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