测试数据

用于Hadoop集群搭建和测试的数据集，包含Hive数据。

MongoDB 的测试数据包，挺适合用来练练基本功。里面的数据结构比较多样，覆盖了常用的 CRUD 操作，还带点聚合、索引、分片这些实战内容，适合想深入 MongoDB 的你。尤其是新手，可以直接拿来跑，熟悉操作逻辑。嗯，像insertOne、find、updateMany这些命令都能在实际数据上测试下手感。用在本地环境没问题，放到 Atlas 上跑跑也 OK。

Solr 的测试数据，结构清晰、格式标准，拿来就能用，省了不少前期准备时间。尤其适合刚开始摸索 Solr 配置的同学，用来跑通流程、调试字段都挺顺手的。 Solr 的测试数据，结构清晰、格式标准，拿来就能用，省了不少前期准备时间。尤其适合刚开始摸索 Solr 配置的同学，用来跑通流程、调试字段都挺顺手的。 数据文件是 JSON 格式的，字段不复杂，比如id、title、description这些基本字段都有，对应 Solr 的 schema 定义也友好，改起来也不麻烦。嗯，响应也快，调试起来没那么心累。 要是你也在整 Solr 环境，又懒得自己造数据，这份测试数据就挺合适。直接导入，跑个cur

PowerDesigner 的测试数据生成功能还挺省事的。建完表之后不想一行行手动输数据？直接让 PD 帮你自动生成，数字、字符串、日期类型都能搞定，基本能覆盖日常开发测试的需要，省时间又省心。比如建了一个包含id、name和created_at的表，一键就能生成几组完整数据。嗯，不用写 SQL，不用填表格，效率一下子就上去了。

在Kettle8.2中实现从文件中抽取数据到Hive。

OCP051测试数据非常适合用于OCP051考试的练习。具体包含的项目有：成本、时间、产品、渠道、促销、顾客、国家、补充人口统计、新销售。

MySQL 的测试库资源里，sakila.zip算是个老朋友了。里面有两个 SQL 脚本，sakila-schema.sql和sakila-data.sql，一个建库一个插数据，结构清晰，字段类型也比较贴合真实业务场景，挺适合拿来做功能测试或者练手的。 脚本里写得还挺规范，字段命名清楚，表之间的关联也完整，像film、actor、rental这些表，基本覆盖了中型项目常见的数据模型，想测试查询效率或者练点JOIN操作，直接上这个就行。 导入也简单，照着附带的来一遍就好。如果你是用 MySQL Workbench，点几下就能跑起来。如果你是在命令行操作，用source命令分两步搞定，速度还挺快。

测试数据，内容不为真实，勿作任何违法操作，本下载不负任何责任。

在 Hive 中进行数据处理和分析时，拥有充足有效的测试数据至关重要。以下介绍几种常用的 Hive 测试数据生成方法： 1. 利用现有数据 抽样: 从生产环境数据库中抽取部分数据作为测试集，可采用随机抽样、分层抽样等方法。 脱敏: 对抽取的数据进行脱敏处理，例如替换敏感信息，确保数据安全。 2. 使用 HiveQL 生成 ROW_NUMBER() 函数: 利用 ROW_NUMBER() 函数生成连续的数字序列，结合其他函数生成所需数据。 内置函数: 使用 rand()、unix_timestamp() 等内置函数生成随机数、时间戳等数据。 3. 外部工具生成 数据生成器: 使用专业的

MySQL是一款广受欢迎的关系型数据库管理系统，用于存储和管理各种类型的数据。在“mysql测试数据（test_db-master）”压缩包中，包含了MySQL官方的Employees Sample Database测试库，其中包括六个表格，总计400万条数据记录，为开发者和数据库管理员提供了丰富的实践场景。这些表格包括Employees、Departments、Jobs、JobHistory、Salaries和Locations，涵盖了员工基本信息、部门、职位、工资、办公地点等核心业务信息。表格之间通过外键关联，支持复杂的数据查询和分析。这个测试库对于学习SQL、性能测试和应用集成具有重要价