通话记录的数据模拟挺常见的，尤其你在做数据、日志或者搞点 Flink 流计算时，手上没点靠谱的数据资源还真有点抓瞎。calls 表的数据结构比较简单，但信息量不小，像number记录号码，date是 Unix 时间戳，type还能区分来电去电，模拟真实通话场景还是蛮到位的。

有意思的是，它用的是SQLite，轻量又方便，测试用起来毫无压力。如果你用Flink来跑通话时长的聚合，直接喂这张表就合适。没 SQLite 驱动也好说，Python 配合sqlite3模块，分分钟就能跑起来。

你还可以结合通话记录生成模拟工具或者BigData 日志生成器扩展数据量。测试多线程或者Kafka入流之前先造点数据压一压，效果蛮不错的。

如果你是搞 Python 教学或者少儿编程，也可以用时间戳排序协议的趣味课件引导学生理解timestamp概念——说白了，就是“事件发生的时间”，别让他们被专业词吓到。

嗯，还有个挺实用的小细节，type字段分三种：1 是接听，2 是打出，3 是未接，用数字搞分类判断，配合CASE WHEN在 SQL 里搞点统计也方便。

如果你刚好要写一套基于时间戳的数据流程，不妨看看Kettle 时间戳同步的例子，增量同步那块讲得比较实在。