如何在OceanBase v4.2 中快速生成随机数据

在使用传统数据库如 MySQL 和 Oracle 时，由于缺乏多样化的随机数据生成方案，或者实现成本过高，构造随机数据的开发成本受到了影响。OceanBase在老版本中虽然有相应的解决方案，但语法复杂和性能较差等问题仍然存在。

现在，OceanBase v4.2 实现了简洁、高效且批量的随机数据插入操作。以下是一个 SQL 示例，它可向 t1 表中批量插入 100 行数据，每行均包含四个随机数值以及一个随机生成的字符串。

create table t1 (c1 varchar(10), c2 bigint, c3 bigint, c4 bigint, c5 bigint);insert into t1 select     randstr(10, random()) c1,random() c2,zipf(1, 100, random(3)),normal(0, 1, random()),uniform(1, 100, random())
from table(generator(100));select * from t1;

背景

我们在实践中发现，功能测试、压力测试、PoC 等等场景下都会涉及到随机数据生成，OceanBase v4.2 之前的版本存在两类问题：

• 随机函数种类少，不支持数据分布控制，需要手写 UDF 或 PL 包。
• 多行数据生成时，需要用 CONNECT BY 或 CTE，它们不仅语法复杂，而且数据行数较多时存在性能问题

下面用两个场景来说明我们亟需更好用的接口。

场景一：OceanBase 测试。

OceanBase 拥有大量的 mysqltest 测试用例，但这些用例中创建的表一般都不超过百行数据，导致一些潜在场景覆盖不到。为了增加覆盖率，我们需要给表中灌入更多数据，但在 v4.2 版之前这并不是一件容易事：

• insert into values 方法手工构造 values 很费劲，有多少行数据就要构造多少组值。
• insert into select 方法构造多行数据需要使用复杂的语法，并且性能不高，导致很少有工程师使用。
• 需要测试数据倾斜场景时，必须手工构造倾斜值，最后设计出来的 case 倾斜值的 NDV 大部分都是1、2 或者3，测试效果大打折扣。
• 需要测试长字符串场景时，只能使用 repeat、lpad、rpad 这类函数来构造长字符串，这些方法构造出来的字符串很有规律，通过存储层 lz、zstd 等压缩算法处理后占用空间会很小，也可能导致测试效果不尽人意。

场景二：OceanBase PoC。

两年前，我的一个同事在周末从 PoC 现场给我打电话咨询如何生成 1000 万行数据插入到数据库中，我给他介绍了 CTE 法和 CONNECT BY 法，但这两个方法都因为性能太差用不起来。最后他使用了“手工倍增法”：

Create table t1 (c1 bigint);
Insert into t1 values (1);
Insert into t1 select * from t1; // 现在 t1 包含 2 行数据
Insert into t1 select * from t1; // 现在 t1 包含4行数据
Insert into t1 select * from t1; // 现在 t1 包含8行数据
Insert into t1 select * from t1; // 现在 t1 包含16行数据
…
Insert into t1 select * from t1; // 现在 t1 包含65536行数据
…

为了让传统 MySQL 客户快速的体验 OceanBase 极速的性能，我们可以在 QuickStart 中让他构建一个十万行的表来体验极速查询性能。构建十万行数据，无论是 insert into values 方法，还是“手工倍增法”，导数体验都很糟糕。

OceanBase v4.2 提供了全新的多行数据导入功能，彻底解决了上述痛点。它包含如下特性：

1. 简洁易记的导数语法。
2. 支持任意长度的随机字符串生成函数。
3. 支持分布函数，轻松构造倾斜数据。
4. Oracle 模式下引入原生内置随机函数，解决 PL 包性能不足问题。

OceanBase v4.2 随机行数据生成方法

随机数

为 MySQL 和 Oracle 模式统一增加了一套原生函数，提供完善的功能和最好的性能。

• 无论 MySQL 还是 Oracle 模式，都增加同名函数，丰富了函数种类。
• 无论 MySQL 还是 Oracle 模式，都提供原生内置函数，性能最优。
• 随机函数支持传入种子值，使得随机序列可复现，对测试友好。

1. 随机函数。

RANDOM([N])：随机生成一个 64 位整数。N 是整数，为随机种子，可选。

RANDSTR(N, gen)：随机生成长度为 N 的字符串，gen 为随机方法，可选值为：

• • RANDOM
  • NORMAL - 生成的字符串服从正态分布 
  • UNIFORM - 生成的字符串服从均匀分布
  • ZIPF - 生成的字符串服从齐夫分布
  • 任意常数 - 生成同一个字符串

2.分布控制。

NORMAL(<mean> , <stddev> , <gen>)：正态分布（高斯分布），返回一个符合正态分布（normal distribution，又称高斯分布）的浮点数。

UNIFORM(<min> , <max> , <gen>)：均匀分布，返回一个符合均匀分布（uniform distribution）的整数或浮点数。

ZIPF(<s> , <N> , <gen>)：齐夫分布，返回一个符合齐夫分布（zipf distribution）的整数。齐普夫定律是语言学专家Zipf在研究英文单词出现的频率时，发现如果把单词出现的频率按由大到小的顺序排列，则每个单词出现的频率与它的名次的常数次幂存在简单的反比关系，这种分布就称为Zipf定律，它表明在英语单词中，只有极少数的词被经常使用，而绝大多数词很少被使用。实际上，包括汉语在内的许多国家的语言都有这种特点。这个定律后来在很多领域得到了同样的验证，例如著名的28定律。 

随机函数部分，我们在已有的 rand() 浮点随机数函数基础上，引入了直接生成整数值的 random() 函数，直接生成随机字符串的 randstr() 函数。同时，还引入了 normal、uniform、zipf 等几个分布控制函数，这使得我们能轻松控制生成数据的分布规律。

关于生成器表达式是一个比较新的概念，特别说明如下：

• 每个随机分布函数都需要一个生成器表达式(gen)作为其最后一个参数。生成器表达式可以是常量或变量：
  • 如果是常量，则随机分布函数的结果是常量。
  • 如果是变量，则随机分布函数的结果是可变的。
• 任何可转换为64位整数的表达式都可以用作生成器表达式。
• 任何随机分布函数的随机性都直接与其生成器表达式的随机性相关。对于大多数实际目的，random() 函数是随机生成整数值的最佳选择。
• 由数据生成函数生成的序列不能保证有序且没有间隙。这是因为数字可能会以并行的方式、不同步地生成。

行数据生成

Table function是一种在SQL语言中使用的函数，它能够返回一张数据表作为结果。与传统的SQL函数只能返回标量值不同，table function 可以返回多行、多列的数据集。 我们新增 generator 函数，并允许在 table function 中调用它，最终返回 N 行数据。语法为：table(generator(N)); 

N 是一个大于等于0的64位正整数。

使用举例：

OceanBase(TEST@TEST)>SELECT COUNT(*) FROM TABLE(GENERATOR(100000));
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|   100000 |
+----------+
1 row in set (0.02 sec)select normal(0, 1, random()) from table(generator(5));
+------------------------+
| NORMAL(0, 1, RANDOM()) |
|------------------------|
|           0.227384164  |
|           0.9945290748 |
|          -0.2045078571 |
|          -1.594607893  |
|          -0.8213296842 |
+------------------------+select randstr(1, zipf(1, 5, random())) str from table(generator(5));
+------------------------+
|                    str |
|------------------------|
|                     A  |
|                     D  |
|                     A  |
|                     A  |
|                     C  |
+------------------------+

table generator 也可以和其它表做 join：

OceanBase(admin@test)>create table t1 (c1 bigint);
Query OK, 0 rows affected (0.18 sec)OceanBase(admin@test)>insert into t1 values (1), (2);
Query OK, 2 rows affected (0.03 sec)
Records: 2  Duplicates: 0  Warnings: 0OceanBase(admin@test)>select c1, random(1) from t1, table(generator(3));
+------+----------------------+
| c1   | random(1)            |
+------+----------------------+
|    1 | -6753783847308464280 |
|    2 | -6707106347154343346 |
|    1 |  -899926183391115878 |
|    2 | -8835543475904200562 |
|    1 | -2750444335953844424 |
|    2 |  7588216632478230601 |
+------+----------------------+
6 rows in set (0.00 sec)OceanBase(admin@test)>explain select c1, random(1) from t1, table(generator(3));
+--------------------------------------------------------------------+
| Query Plan                                                         |
+--------------------------------------------------------------------+
| ================================================================== |
| |ID|OPERATOR                   |NAME       |EST.ROWS|EST.TIME(us)| |
| ------------------------------------------------------------------ |
| |0 |NESTED-LOOP JOIN CARTESIAN |           |398     |14          | |
| |1 | FUNCTION_TABLE            |FUNC_TABLE1|199     |1           | |
| |2 | MATERIAL                  |           |2       |2           | |
| |3 |  TABLE SCAN               |t1         |2       |2           | |
| ================================================================== |
| Outputs & filters:                                                 |
| -------------------------------------                              |
|   0 - output([t1.c1], [random(1)]), filter(nil), rowset=256        |
|       conds(nil), nl_params_(nil), batch_join=false                |
|   1 - output(nil), filter(nil)                                     |
|       value(generator(3))                                          |
|   2 - output([t1.c1]), filter(nil), rowset=256                     |
|   3 - output([t1.c1]), filter(nil), rowset=256                     |
|       access([t1.c1]), partitions(p0)                              |
|       is_index_back=false, is_global_index=false,                  |
|       range_key([t1.__pk_increment]), range(MIN ; MAX)always true  |
+--------------------------------------------------------------------+
19 rows in set (0.00 sec)OceanBase(admin@test)>select /*+ parallel(2) */ c1, random(1) from t1, table(generator(3));
+------+----------------------+
| c1   | random(1)            |
+------+----------------------+
|    1 | -6753783847308464280 |
|    2 | -6707106347154343346 |
|    1 |  -899926183391115878 |
|    2 | -8835543475904200562 |
|    1 | -2750444335953844424 |
|    2 |  7588216632478230601 |
+------+----------------------+
6 rows in set (0.00 sec)OceanBase(admin@test)>explain select /*+ parallel(2) */ c1, random(1) from t1, table(generator(3));
+--------------------------------------------------------------------+
| Query Plan                                                         |
+--------------------------------------------------------------------+
| ================================================================== |
| |ID|OPERATOR                   |NAME       |EST.ROWS|EST.TIME(us)| |
| ------------------------------------------------------------------ |
| |0 |NESTED-LOOP JOIN CARTESIAN |           |398     |14          | |
| |1 | FUNCTION_TABLE            |FUNC_TABLE1|199     |1           | |
| |2 | MATERIAL                  |           |2       |2           | |
| |3 |  PX COORDINATOR           |           |2       |2           | |
| |4 |   EXCHANGE OUT DISTR      |:EX10000   |2       |2           | |
| |5 |    PX BLOCK ITERATOR      |           |2       |1           | |
| |6 |     TABLE SCAN            |t1         |2       |1           | |
| ================================================================== |
| Outputs & filters:                                                 |
| -------------------------------------                              |
|   0 - output([t1.c1], [random(1)]), filter(nil), rowset=256        |
|       conds(nil), nl_params_(nil), batch_join=false                |
|   1 - output(nil), filter(nil)                                     |
|       value(generator(3))                                          |
|   2 - output([t1.c1]), filter(nil), rowset=256                     |
|   3 - output([t1.c1]), filter(nil), rowset=256                     |
|   4 - output([t1.c1]), filter(nil), rowset=256                     |
|       dop=2                                                        |
|   5 - output([t1.c1]), filter(nil), rowset=256                     |
|   6 - output([t1.c1]), filter(nil), rowset=256                     |
|       access([t1.c1]), partitions(p0)                              |
|       is_index_back=false, is_global_index=false,                  |
|       range_key([t1.__pk_increment]), range(MIN ; MAX)always true  |
+--------------------------------------------------------------------+
26 rows in set (0.00 sec)

无论是否开启并行执行，Table Generator 都是使用单线程来生成数据。不过不用担心性能问题，目前向存储层插入数据的过程才是瓶颈，单线程生成数据不是瓶颈。

性能评测

在 OceanBase 中，我们对比了 Connect By、Recursive CTE 和 Table Generator 生成行数据性能，每行包含一列整数。生成 1000 万行数据，Table Generator 只需 2 秒，完全满足日常需求。

	Oracle Mode Connect By	MySQL ModeRecursive CTE	Table Generator
生成1w行数据耗时	0.02s	0.83s	0.002s
生成10w行数据耗时	0.18s	10s+(timeout)	0.02s
生成100w行数据耗时	Out Of Memory	10s+(timeout)	0.21s
生成1000w行数据耗时	Out Of Memory	10s+(timeout)	2.05s

最佳实践

在了解基本概念后，下面给出一些常见的随机数据生成场景，以展示基本用法。

有主键表随机数据生成

推荐搭配 sequence 对象：

create table t1 (c1 bigint primary key, c2 bigint);
create sequence s1 cache 1000000 noorder;
Insert into t1 select s1.nextval, random() from table(generator(1000));
Insert into t1 select s1.nextval, random() from table(generator(1000));

Note：为了尽可能提高生成数据的性能，sequence cache 大小不要低于 100 万。

千万行级别的随机数据生成

推荐配合使用 OceanBase 4.1 推出“旁路导入”功能，以获得最高的性能。只需要添加append enable_parallel_dml parallel(8) hint 即可，此处使用了并行度8：

create table t1 (c1 bigint, c2 varchar(10));
Insert /*+ append enable_parallel_dml parallel(8) */ into t1 select random(), randstr(10, random()) from table(generator(10000000));

Note：考虑到 OceanBase 4.2 版本旁路导入的最佳实践，建议用一条 insert 语句完成单表全部数据插入，不要拆成多条 insert 来做。

生成包含多个宏块的数据

为了测试包含多个宏块的场景，我们需要插入大量的数据。但是偶尔我们会发现，即使插入了大量行，OceanBase 凭借其强大的压缩能力，把这些数据都给压缩没了。即使插入了数十万行，还装不满一个宏块。

Oracle 模式下为了解决这个问题，我们可以在建表时加上 NOCOMPRESS属性，这样，插入很少的数据就能装满一个宏块。例如：

create table t1 (c1 bigint, c2 varchar(10000)) NOCOMPRESS;
Insert /* append enable_parallel_dml parallel(8) */ into t1 select random(), repeat('a', 10000) from table(generator(10000000));

MySQL 模式下没有 NOCOMPRESS 选项，可以使用 randstr() 来生成足够长的随机串避免压缩。

create table t1 (c1 bigint, c2 varchar(10000));
Insert /* append enable_parallel_dml parallel(8) */ into t1 select random(), randstr(1000, random()) from table(generator(10000000));

测试并行执行场景推荐使用本方法，有助于提前暴露数据切分相关问题。

倾斜数据生成

我们可以让数据符合正态分布或 zipf 分布，这样就能构造出数据倾斜。例如下面随机生成 20 行数据，zipf 分布可以让小数字出现的频率更高：

OceanBase(TEST@TEST)>select zipf(1, 20, random()) from table(generator(20));
+---------------------+
| ZIPF(1,20,RANDOM()) |
+---------------------+
|                   0 |
|                   0 |
|                   4 |
|                   5 |
|                  12 |
|                   4 |
|                  16 |
|                   1 |
|                   2 |
|                   9 |
|                   0 |
|                   0 |
|                   0 |
|                   1 |
|                   3 |
|                   7 |
|                  11 |
|                  13 |
|                   1 |
|                   1 |
+---------------------+
20 rows in set (0.00 sec)

Note: zipf 生成的数字的分布的特点是小数字出现频率高，大数字出现频率低。

长短不一的字符串生成

OceanBase(TEST@TEST)>select randstr(1+zipf(1, 20, random()), random()) from table(generator(20));
+-----------------------------------------+
| RANDSTR(1+ZIPF(1,20,RANDOM()),RANDOM()) |
+-----------------------------------------+
| 1E                                      |
| VM                                      |
| wxYJ                                    |
| zoBaL                                   |
| IhaZW                                   |
| 8z6jaVWxG92vs1kx                        |
| roDKzcJ2JS                              |
| IVwBKZsvix8z                            |
| 8D                                      |
| UTM                                     |
| 9alknanS                                |
| rSxQ9kD4lm                              |
| 9                                       |
| 9MXuz                                   |
| r                                       |
| i1c                                     |
| nE16vM52jW                              |
| XG1                                     |
| bSdeZi                                  |
| 2TuvyPMVSf                              |
+-----------------------------------------+
20 rows in set (0.00 sec)

批量插入单词

一些场景下，我们希望插入的字符串有一定规律，不要长得像乱码。比如，插入的内容是字典里的单词。可以通过预先构造一个单词表解决这个问题：

OceanBase(admin@test)>create table t1 (c1 int, c2 varchar(10));
Query OK, 0 rows affected (0.168 sec)OceanBase(admin@test)>insert into t1 values (0, 'hello'), (1, 'world'), (2, 'movie');
Query OK, 3 rows affected (0.011 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0OceanBase(admin@test)>create table t2 (c1 varchar(10));
Query OK, 0 rows affected (0.160 sec)OceanBase(admin@test)>insert /*+ parallel(3) enable_parallel_dml */ into t2 select b.c2 from table(generator(1000)) a, t1 b where b.c1 = random() % 3;
Query OK, 1000 rows affected (0.015 sec)
Records: 1000  Duplicates: 0  Warnings: 0

插入部分 null 值

在数据集中掺入 null 值，常能有效暴露一些潜在 bug。MySQL 模式中可以用 if 来实现在随机数中掺 null，Oracle 模式下，可以用 decode 来实现。下面的例子里，都以 10% 的概率生成 null 值：

OceanBase(admin@test)>select  if(random(4) % 10 = 0, null, random(4)) from table(generator(10));
+-----------------------------------------+
| if(random(4) % 10 = 0, null, random(4)) |
+-----------------------------------------+
|                     5267436225003336391 |
|                                    NULL |
|                     -851690886662571060 |
|                     1738617244330437274 |
|                    -8073957877497551694 |
|                      885116094377146851 |
|                    -8183226488433301506 |
|                     6294187330509591201 |
|                    -8511555461190104804 |
|                     4732822798680798032 |
+-----------------------------------------+
10 rows in set (0.000 sec)

OceanBase(TEST@TEST)>select decode(mod(random(4),10), 0, null, random(4)) from table(generator(10));
+--------------------------------------------+
| DECODE(MOD(RANDOM(4),10),0,NULL,RANDOM(4)) |
+--------------------------------------------+
| 5267436225003336391                        |
| NULL                                       |
| -851690886662571060                        |
| 1738617244330437274                        |
| -8073957877497551694                       |
| 885116094377146851                         |
| -8183226488433301506                       |
| 6294187330509591201                        |
| -8511555461190104804                       |
| 4732822798680798032                        |
+--------------------------------------------+
10 rows in set (0.002 sec)

mysqltest 中如何生成稳定的随机数据

Mysqltest 要求数据必须稳定，否则每次回归的结果都不一样。我们只需要传入一个常数种子（seed）到随机函数中就可以保证每次插入到表中的数据是一样的。所谓 seed 就是给 random() 函数传入一个任意的常量值，seed 相同，每次执行输出的结果都相同。例如下面的例子中，3 就是 seed。

create table t1 (c1 int);
Insert into t1 select random(3) from table(generator(1000));

加速数据插入

配合并行DML（PDML）可以加速数据插入速度：

create table t1 (c1 int, c2 int);
Insert /*+ parallel(4) enable_parallel_dml */ into t1 select random(), random() from table(generator(10000000));

如果没有事务要求，也可以搭配上旁路导入功能，导数性能可以更高：

create table t1 (c1 int, c2 int);
Insert /*+ append parallel(4) enable_parallel_dml */ into t1 select random(), random() from table(generator(10000000));

Note：OceanBase v4.2 版本的旁路导入功能还不支持事务，我们计划在未来版本里添加事务支持。

附录：OceanBase 老版本随机数据生成方法

随机数

随机数生成针对Oracle和MySQL提供了不同的方法。

针对Oracle，提供了DBMS_RANDOM 包，示例如下：

OceanBase(TEST@TEST)>create table t1 (c1 int);
inQuery OK, 0 rows affected (0.350 sec)OceanBase(TEST@TEST)>insert into t1 values (1),(2);
Query OK, 2 row affected (0.054 sec)OceanBase(TEST@TEST)>SELECT DBMS_RANDOM.value FROM t1;
+-----------------------------------------+
| DBMS_RANDOM.VALUE                       |
+-----------------------------------------+
|  .7399915858834366379526638344258521027 |
| .49582434020991574649964366641874399825 |
+-----------------------------------------+
2 rows in set (0.001 sec)OceanBase(TEST@TEST)>SELECT DBMS_RANDOM.random FROM t1;
+--------------------+
| DBMS_RANDOM.RANDOM |
+--------------------+
|        -1829272250 |
|         -302482048 |
+--------------------+
2 rows in set (0.001 sec)OceanBase(TEST@TEST)>SELECT DBMS_RANDOM.string('u', 10) FROM t1;
+----------------------------+
| DBMS_RANDOM.STRING('U',10) |
+----------------------------+
| CXYOOFFTAK                 |
| ISQXVGILZS                 |
+----------------------------+
2 rows in set (0.003 sec)OceanBase(TEST@TEST)>SELECT DBMS_RANDOM.string('l', 10) FROM t1;
+----------------------------+
| DBMS_RANDOM.STRING('L',10) |
+----------------------------+
| tesckgmuhd                 |
| qumsrewisr                 |
+----------------------------+
2 rows in set (0.006 sec)OceanBase(TEST@TEST)>SELECT DBMS_RANDOM.normal() FROM t1;
+--------------------------------------------+
| DBMS_RANDOM.NORMAL()                       |
+--------------------------------------------+
| -.3707362774912783852056768030439781065643 |
|  -.661863938694328133730598207745367381443 |
+--------------------------------------------+
2 rows in set (0.002 sec)

而对于MySQL，则提供了rand() 函数，示例如下：

OceanBase(admin@test)>create table t1 (c1 int);
Query OK, 0 rows affected (0.143 sec)OceanBase(admin@test)>insert into t1 values (1),(2);
Query OK, 2 rows affected (0.014 sec)
Records: 2  Duplicates: 0  Warnings: 0OceanBase(admin@test)>select rand() from t1;
+---------------------+
| rand()              |
+---------------------+
|  0.3246343818722613 |
| 0.20731560718949474 |
+---------------------+
2 rows in set (0.005 sec)

可以看到，MySQL 模式下随机函数种类太少（云平台客户大部分使用的是 MySQL 模式）。虽然 Oracle 包提供的随机函数是比较丰富的，但目前因为实现缘故，在大批量数据插入场景使用 DBMS_RANDOM 包有比较大的性能开销。

行数据生成

为了生成 1000 行数据，老版本的 OceanBase 使用如下方法：

对于Oracle，使用Connect By方法，示例如下：

OceanBase(TEST@TEST)>SELECT COUNT(*)  FROM(SELECT * FROM dual CONNECT BY LEVEL <= 100000) a;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|   100000 |
+----------+
1 row in set (0.16 sec)

对于MySQL，使用Recursive CTE方法，示例如下：

OceanBase(admin@test)>WITH RECURSIVE cte1 (n) AS (SELECT 1 UNION ALL SELECT n+1 FROM cte1 WHERE n < 10000 )SELECT COUNT(*) FROM cte1;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|    10000 |
+----------+
1 row in set (0.79 sec)

可以看到：语法的确是比较复杂，记起来不容易，两个方法的实现性能也不太良好。