前两天发现同事要做一个对大表进行范围查询的功能，然后想在本地生成7千万数据进行性能测试，苦于代码插入太慢，SQL单条插入也很慢，于是想到了用以下几个方法快速生成千万级数据。

数据单条插入

首先我们的表结构如下（嫌麻烦也可以直接看下面的截图）：

一、核心性能优化原则

1. 数据最小化原则

本文将介绍MySQL数据库调优的基本步骤，并通过实际案例分析，帮助读者更深入地理解如何优化MySQL数据库性能。

执行"CREATE TABLE 新表 AS SELECT * FROM 原表 ;" 后，新表与原表的字段一致，但主键、索引不会复制到新表，会把原表的表记录复制到新表。

本文由【云老大】 TG@yunlaoda360 撰写

索引相关参数优化

• 增加合适的索引

作为程序员，我们每天都要与数据库打交道。当系统用户量突破百万级时，数据库往往成为性能瓶颈的首要怀疑对象。本文将深入探讨MySQL优化的七大核心策略，并提供可直接落地的优化方案，助您构建高效稳定的数据库系统。

一、Mysql中有哪几种锁？

1）表级锁

开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

一、B+树核心原理：MySQL索引的基石

1.1 B+树数据结构解析

B+树是B树的变种，具有以下关键特征：

在互联网大厂的后端开发领域，MySQL 数据库的使用极为广泛。随着业务数据的爆炸式增长，如何优化 MySQL 数据库的性能成为了后端开发人员必须面对的关键课题。其中，索引优化在提升数据库查询效率方面起着举足轻重的作用。据统计，网页加载时间每增加 1 秒，转化率可能下降 7%，而数据库查询往往是性能瓶颈的关键所在。今天，我们就深入探讨 MySQL 数据库索引优化，为各位互联网大厂后端开发人员提供实用的技巧与方法。

来源：https://www.cnblogs.com/monkey-xuan/p/15858689.html