在数据库管理和应用开发过程中，高质量的测试数据对于系统调试和POC测试至关重要。达梦官方推出的新一代管理工具 SQLark百灵连接，其数据生成功能，可以为应用开发者、DBA 以及测试人员带来极大便利，能够轻松应对各类复杂的测试场景。接下来，本文将为你详细介绍SQLark 的数据生成功能。

SQLark 官方下载链接：www.sqlark.com

核心优势

SQLark 提供 8 大类 47 子类数据规则，快速构建仿真测试数据环境，提高数据处理和分析的效率和质量。不仅能够根据表字段的含义、类型、精度等信息，智能匹配到姓名、身份证号、日期等数据规则，同时还支持自动识别表结构中的外键关联、自增列、check约束、虚拟列等，最大限度减少手动配置的工作量。

外键约束

SQLark能够自动识别和关联表结构中的外键约束关系，无需人工配置，简化了多表关联数据的生成过程。

除了识别外键约束，SQLark 还能自动识别表结构中的自增列、check 约束及虚拟列。下面我们以一张员工信息表employee_info为例，来详细了解一下。

--员工信息表
createtable employee_info
(
    employee_id integeridentity(1, 1) notnull primary key,
    employee_name varchar(50) notnull,
    identity_card varchar(18),
    job_id varchar(10) notnull,
    email varchar(50),
    phone_num varchar(20),
    gender char(1) check (gender in ('m', 'f')),
    birth_date datecheck(birth_date > '1920-01-01'and birth_date < '2020-01-01'),
    age intgeneratedalwaysas (datediff(year,birth_date,sysdate())) virtual
);

自增列

在上述表中含有自增列employee_id，SQLark 可以自动识别到自增列，并完成规则匹配，避免手动配置的繁琐和潜在错误。

check约束

以示例中的employee_info表为例，有两个列存在 check 约束：
1、出生日期 birth_date 列存在约束birth_date > ‘1920-01-01’ and birth_date < ‘2020-01-01’，SQLark 可以读取该约束规则，自动匹配“日期”规则并设置好出生年月范围。

2、性别 gender 列存在约束gender char(1) check (gender in (‘m’, ‘f’))，SQLark 读取约束条件后自动匹配为“枚举”规则，并将’M’'F’两个值填入枚举选项中。

虚拟列

SQLark还能识别和处理虚拟列，如上表中还存在一个虚拟列age，由出生日期 birth_date 列通过函数计算和转换而来datediff(year,birth_date,sysdate())，SQLark 可以识别和处理虚拟列规则，并保障生成正确的数据。

所以这一张员工信息表，以前需要在多个地方手动调整才能收获完美数据，现在只需要填一填生成行数，然后点击 生成数据，就可以快速准确的生成测试数据了！是不是很方便？

总结

SQLark的这些特性能够使得构建仿真测试环境变得更加高效，作为开发者或者测试人员，可以专注于业务逻辑验证，而非数据准备过程。特别是在POC测试场景中，方便快速生成符合业务规则的测试数据，缩短测试周期。一起来下载体验吧！

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