关系型数据库 - 关系型数据造数工具有那些推荐?

Question

推荐能够很好构造关系型数据库表之间表关系的造数工具。
使用场景构造基础测试数据业务表之间关系紧密，没有外键约束依靠手工或则单表数据生成工作无法应对复杂关系表之间的数据,目前使用navicat自带工具难以满足快速构造多表关联数据

Answer 1

在关系型数据库中，造数工具（也称为数据生成工具或数据填充工具）通常用于快速创建大量用于测试或演示的数据。当表之间的关系复杂，且需要保持数据的一致性和完整性时，这些工具特别有用。以下是一些推荐的关系型数据造数工具：

1. DBeaver：

   • DBeaver 是一个免费开源的数据库管理工具，支持多种数据库。
   • 它有一个数据生成器功能，允许用户为数据库表快速生成大量测试数据。
   • 用户可以自定义数据生成的规则，包括数据类型、范围、依赖关系等。

2. Flyway：

   • Flyway 是一个开源的数据库版本控制和迁移工具。
   • 它有一个数据填充扩展 Flyway Test Extensions，允许在测试环境中快速填充数据库。
   • 虽然主要用于测试，但也可以用于生产环境的初始化数据填充。

3. Testcontainers：

   • Testcontainers 是一个开源库，允许在测试中使用真实（但隔离的）数据库实例。
   • 它支持多种数据库，并允许通过代码配置和填充数据库。
   • 对于复杂的表关系和多表关联数据，Testcontainers 可以提供灵活且强大的支持。

4. Apache JMeter：

   • JMeter 主要用于性能测试，但它也包含一个数据库模块，可以生成和插入测试数据。
   • 用户可以定义复杂的测试数据脚本，包括多个表之间的关联关系。
   • 尽管它主要用于性能测试，但也可以用作数据造数工具。

5. SQL Data Generator：

   • SQL Data Generator 是一个专门为 SQL 数据库设计的数据生成工具。
   • 它允许用户定义复杂的表关系和生成规则，以生成大量测试数据。
   • 该工具通常更适合用于生成大量数据以模拟生产环境。

6. pg_dump 和 pg_restore：

   • 对于 PostgreSQL 数据库，可以使用 pg_dump 和 pg_restore 工具来导出和导入数据库。
   • 通过修改导出的 SQL 文件，可以创建自定义的测试数据。
   • 虽然这不是一个直接的数据生成工具，但对于复杂的表关系，这种方法可能更为灵活。

在选择合适的工具时，需要考虑你的具体需求，如支持的数据库类型、数据生成的复杂性、是否需要集成到现有的测试框架中等。此外，确保工具能够满足你的数据保密性要求，特别是在处理敏感数据时。