如何给ClickHouse表生成随机真实测试数据

学习ClickHouse数据库，通常需要下载官网一些示例数据。我们也可以通过内置函数generateRandom快速生成测试数据，从而测试学习一些特性的性能及底层原理。

函数语法

generateRandom函数基于给定schema生成随机数据，用于填充测试表。不是所有类型都支持。

generateRandom('name TypeName[, name TypeName]...', [, 'random_seed'[, 'max_string_length'[, 'max_array_length']]])

name — 列名称.
TypeName — 列类型.
max_array_length — 所有生成arrays或maps最大元素，默认为10.
max_string_length — 生成字符串的最大长度，默认为10.
random_seed — 手动指定随机种子，为null则随机生成.

返回与schema对应的表对象。

举例：

SELECT * FROM generateRandom('a Array(Int8), d Decimal32(4), c Tuple(DateTime64(3), UUID)', 1, 10, 2) LIMIT 3;

上面示例生成三个字段schema数据，可选参数中第一个是随机种子，第二个最大字符串长度，第三个最大数组长度，执行SQL返回结果：

┌─a────────┬────────────d─┬─c──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ [77]     │ -124167.6723 │ ('2061-04-17 21:59:44.573','3f72f405-ec3e-13c8-44ca-66ef335f7835') │
│ [32,110] │ -141397.7312 │ ('1979-02-09 03:43:48.526','982486d1-5a5d-a308-e525-7bd8b80ffa73') │
│ [68]     │  -67417.0770 │ ('2080-03-12 14:17:31.269','110425e5-413f-10a6-05ba-fa6b3e929f15') │
└──────────┴──────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

也可以先创建表，然后插入随机生成数据：

CREATE TABLE random (a Array(Int8), d Decimal32(4), c Tuple(DateTime64(3), UUID)) engine=Memory;
INSERT INTO random SELECT * FROM generateRandom() LIMIT 2;
SELECT * FROM random;

返回结果：

┌─a────────────────────────────┬────────────d─┬─c──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ []                           │   68091.8197 │ ('2037-10-02 12:44:23.368','039ecab7-81c2-45ee-208c-844e5c6c5652') │
│ [8,-83,0,-22,65,9,-30,28,64] │ -186233.4909 │ ('2062-01-11 00:06:04.124','69563ea1-5ad1-f870-16d8-67061da0df25') │
└──────────────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

生成压力测试数据

SELECT * FROM generateRandom('a UUID, b DateTime, c Text', NULL, 2048) LIMIT 1000;

这里保持随机种子为null,字符串长度为2048，即最大长度。

下面示例利用测试数据进行压力测试，生成1亿数据量：

INSERT INTO test_stress
SELECT * FROM generateRandom('ID Int64, test_until_2k Text',1,2048) LIMIT 100000000;

随机数据分布

均匀分布

均匀分布默认数据范围为[0,1), 也可以通过参数指定数据范围：

SELECT randUniform(5,10)

如果需要整数，可以使用下面语句，生成[5,9]返回的整数：

SELECT floor(randUniform(5, 10)) AS r

非均匀分布

首先最常用的应该是正太分布：

SELECT randNormal(100, 5) -- 100 为均值，5是标准差

示例：

SELECTfloor(randNormal(100, 5)) AS k,count(*) AS c,bar(c, 0, 50000, 100)
FROM numbers(100000) GROUP BY k ORDER BY k ASC

在这里插入图片描述

除了正太分布，还有伯努利分布、二项分布、对数分布、指数分布、卡方分布、T分布、F分布、泊松分布等。

下面是指数分布的示例，用户消费记录符合指数分布：

CREATE TABLE purchases
(`dt` DateTime,`customer_id` UInt32,`total_spent` Float32
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY dt

INSERT INTO purchases SELECTnow() - randUniform(1, 1000000.),number,15 + round(randExponential(1 / 10), 2)
FROM numbers(1000000)

这里使用序号作为用户ID，采用均分分布随机数往前推移时间用于分散日期。消费金额采用指数分布，15是最低值。

最后进行验证：

SELECTfloor(total_spent) AS s,count(*) AS n,bar(n, 0, 350000, 50)
FROM purchases
GROUP BY s
ORDER BY s ASC

生成图示如下：

在这里插入图片描述

总结

本文介绍了生成随机测试的函数，包括基本语法及一些数据分布函数的应用，这些函数需至少22.10版本。利用这些函数让数据更真实、更贴近实际业务场景。参考资料：https://clickhouse.com/blog/generating-random-test-distribution-data-for-clickhouse

官方文档：https://clickhouse.com/docs/en/sql-reference/functions/random-functions#randuniform