1. 基于内存表的数据生成优化
MySQL内存表（MEMORY引擎）通过将数据存储在内存中，显著提升数据插入速度。具体流程可分为三步：首先创建结构与目标表相同的内存表，利用其高速写入特性生成数据；其次通过存储过程批量生成记录；最后将内存表数据一次性导入普通表。该方法可达到每秒数万条的插入效率，且重启后内存表数据自动释放，适合临时性大规模数据生成场景。
2. 存储过程与函数结合实现自动化
通过自定义函数生成随机数据，结合存储过程循环插入，可实现自动化数据生成。例如创建rand_string函数生成随机字符串，rand_num生成数值，再通过存储过程控制循环次数批量插入。典型实现方案包含：设置分隔符避免语法冲突、定义变量控制循环次数、使用INSERT INTO ... SELECT语句实现高效插入。
3. 批量插入与并行处理技术
优化数据生成效率的核心策略包括：
- 使用多值插入语句（如单次插入1000条记录）
- 关闭事务自动提交（
autocommit=0）后批量提交 - 在分布式架构中采用水平分片技术，将数据划分到不同节点并行处理
- 通过异步任务队列分离数据生成与业务逻辑
4. 硬件与数据库配置调优
硬件层面建议采用SSD存储设备，配置RAID阵列提升I/O性能，同时保证充足内存容量（建议不低于生成数据总量的1.5倍）。数据库参数优化需关注以下配置项：增大innodb_buffer_pool_size提升缓冲池利用率，调整bulk_insert_buffer_size优化批量插入性能，设置合理的max_allowed_packet避免大数据包传输失败。
结论：高效生成百万级数据需结合存储引擎特性、自动化脚本编写、批量处理机制及硬件资源配置，通过内存表暂存数据、存储过程生成内容、分批次提交事务的组合方案，可在常规服务器配置下实现每分钟数十万条的数据生成效率。
