❶ 如何構建大量的測試數據
構造海量數據來驗證系統是否能正確執行。怎樣才算正確的執行呢？定義一個清晰的、可測量的標准很重要。在進行大數據量測試之前，首先對測試需求做清晰的分析。我們一般很少從功能評價的角度進行這項測試，更多的時候是考查系統性能和效率。假設一個本科院校的學籍管理系統，主要是用來管理學生的，學生在系統中的生命周期一般是4年，根據學校現有的在校生數以及未來五年每年的招生數據，基本上可以分析出需要構造的各個學年下的學生數。這樣一來，原來在單個學期能正確執行的功能(功能、性能、效率都滿足需求，這個需求可以作為大數據量測試時的參考標准)，在處理4個學年的數據(8個學期)時，各個業務的功能、伺服器性能、業務執行效率(如查詢、統計、數據挖掘等)還能滿足需求嗎？根據業務特點，數據在系統中總是有一個相對確定的生命周期的，我們需要構造的往往是這些全生命周期的數據，注意不同的業務模塊生成的數據量是不一樣的。沒有必要去構造不符合實際情況，數量級過大的測試數據。
對測試需求做了准確清晰的分析之後，接下來對輸入的測試數據進行分析。一方面，我們要求測試數據要盡可能的與生產環境數據一致，盡可能是有意義的數據，可以通過分析使用現有系統的數據或根據業務特點構造數據。另一方面，我們要求測試數據輸入要滿足輸入限制規則，盡可能覆蓋到滿足規則的不同類型的數據。我們遇到最多的還是在資料庫中構造的測試數據，也包括磁碟文件(附件)。
最後一步就是生成測試數據了。生成測試數據的方法無外乎編寫sql腳本(存儲過程)在資料庫端直接生成、編寫程序代碼生成(實際上也是要寫sql)、使用批量數據生成工具(DataFactory、PL/SQL Developer、TOAD等都可以)、使用工具錄制業務參數化之後長時間運行來生成(如4樓的仁兄所說)。不過個人覺得使用sql來做是最靈活的，尤其是涉及到業務數據相互轉換需要充分考慮到內部處理邏輯及約束時。
補充一點，大數據量測試同時也是檢測伺服器性能的好時機(例如執行數據轉換、統計分析的業務過程)，包括磁碟的I/O性能、內存、CPU等，甚至也是對數據增長預測的一個驗證。
❷ 一個測試數據管理平台應該具備哪些基本功能
一個測試數據管理平台至少應該提供以下4方面的功能：
1、業務測試流程（測試用例）與測試數據的關聯管理
這個功能的主要作用是方便測試組管理測試過程中的數據准備工作，在執行某項測試任務或測試用例之前，可以把關聯的造數過程自動觸發執行，測試用例執行完成之後，再觸發數據清理恢復的動作。
2、數據關系可視化
測試數據之間的關系可視化管理，有利於測試人員理解測試數據之間的關聯關系，對照業務功能層面的關系進行梳理，以便正確地設計造數方法、造數腳本。
3、測試數據批量生成
大批量的數據生成不可能人工執行，必須依賴上述造數方式的自動化執行，通常需要利用一些腳本、工具輔助完成。
4、測試數據驗證
造數完成後，需要結合業務規則、數據關聯關系、數據欄位設計規范等對已造數據進行自動化的快速驗證。
❸ oracle中怎麼造千萬級的測試數據
1、用記事本製作千萬級數據，我想信你很快，然後導入資料庫
2、使用plsql 編程 的 For、While、Loop循環語句
3、自己用insert into 一條一條加。