sql语句生成10万条不重复数据

在SQL中生成10万条不重复的数据，通常需要结合随机数生成函数和唯一索引来实现。这里提供一种常见的伪随机且不重复数据生成的例子，假设我们有一个名为`numbers`的表，它只有一个整数列`id`，我们可以使用`ROW_NUMBER()`窗口函数配合`WITH RECURSIVE`子句来创建这个需求：

WITH generate_data AS (
  SELECT 
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) AS id,
    ROW_NUMBER() % 100000 AS unique_value -- 这里可以调整范围，比如1到100000
  FROM 
    (VALUES (1), (2), ..., (100000)) AS numbers(n)
  UNION ALL
  SELECT 
    id + 1,
    (unique_value + 1) % 100000
  FROM 
    generate_data
  WHERE 
    id < 99999 -- 为了达到10万条数据，停止条件设定为生成99999行
)
SELECT * FROM generate_data;

这个查询首先生成从1到100000的序列，并通过取模操作保证`unique_value`在1到100000之间且不重复。然后递归地生成更多的行，直到达到所需的10万条。

相关问题

sql循环插数10万条不重复数据语句

在SQL中，一次性插入10万条不重复的数据通常会涉及到批量插入或者利用存储过程和队列技术。由于一次性操作可能会对数据库性能产生影响，特别是对于较小的表，分批插入可能是更好的选择。下面是一个基本的示例，展示如何使用循环结构逐批插入数据：

DECLARE @batch_size INT = 1000;
DECLARE @data TABLE (your_column1 INT, your_column2 VARCHAR(50), ...); -- 假设你已经有了10万条数据
INSERT INTO @data (your_column1, your_column2, ...)
VALUES
... -- 这里列出10万条数据的元组（每行对应一条数据）

WHILE EXISTS (SELECT * FROM @data)
BEGIN
    INSERT INTO your_table (your_column1, your_column2, ...) -- 你的目标表
    SELECT * FROM @data
    OUTPUT Inserted.your_column1, Inserted.your_column2 INTO #temp_table
    DELETE FROM @data WHERE id IN (
        SELECT TOP (@batch_size) id
        FROM @data
        ORDER BY id
    );

    -- 清理临时表用于下一批次插入
    IF @@ROWCOUNT > 0
    BEGIN
        INSERT INTO your_table
        SELECT * FROM #temp_table;
        DROP TABLE #temp_table;
    END
END

这个例子假设你有一个临时表`@data`存放你要插入的数据，并通过一个循环将数据分成小批量插入到目标表`your_table`。注意，这只是一个基础示例，实际应用中需要根据数据库的具体限制和性能优化调整。

sql语句插入10w条数据

在进行sql语句插入10万条数据之前，首先需要考虑到的是数据表的结构设计和数据的完整性。在设计数据表的结构时，需要根据实际需求来规划表的字段和数据类型，保证存储的数据不会出现冗余和不一致的情况。在保证数据表结构合理的前提下，可以考虑以下几个方面来优化插入速度：

1. 批量插入数据：使用一条Insert语句同时插入多条数据，减少数据库连接次数，有利于提高插入速度。

2. 关闭自动提交：在进行大量数据的插入时，关闭数据库的自动提交功能，可以减轻数据库的压力，提高插入速度。

3. 使用索引：在数据表字段需要进行频繁查询时，可以考虑在相关字段上添加索引，通过优化查询执行效率来提高插入速度。

4. 优化sql语句：对于复杂的Insert语句，可以考虑对其进行优化，减少不必要的查询和循环，提高插入速度。

在插入10万条数据的过程中，需要保证数据的正确性和完整性，可以使用事务控制来实现，确保在插入过程中发生异常时数据能够回滚到上一次提交的状态，保证数据的一致性。同时，也需要注意数据表的容量和索引限制，确保在插入过程中不会因为表容量或索引爆满而导致插入失败。