一、工具化数据生成方案

现代测试数据生成工具可显著提升效率，例如：

• Faker库支持生成姓名、地址等结构化数据
• Mockaroo提供可视化界面配置数据规则
• Allure可生成带关联关系的测试数据

二、脚本自动化生成方法

编程实现数据生成具有更高灵活性：

1. 使用Python编写循环插入逻辑
2. 通过JMeter批量请求接口生成数据
3. 结合ORM框架实现关联数据生成

三、数据库原生功能应用

直接利用数据库特性快速生成数据：

• MySQL存储过程批量插入
• 使用RAND函数生成随机数值
• PLSQL执行预生成脚本

四、数据安全与复用策略

保证数据质量的同时需注意：

• 线上数据脱敏后导入测试环境
• 保持数据间逻辑关联性
• 设置合理的数据量级

高效生成测试数据需要结合工具自动化与定制化开发，同时考虑数据真实性和系统性能。建议根据测试场景选择合适方案，例如性能测试优先选用脚本生成，功能测试可采用可视化工具。数据安全方面应建立完善的脱敏机制，确保符合隐私保护要求。