先说一下，我也不懂怎么做数据库的基准测试或者说压力测试（Stress test），下面都是我个人的经验之谈。
随机数据的生成我使用Python完成，这样就有普遍性，因为大部分数据库都有Python接口。
快速生成随机数看这篇博客：Python 超快生成大量随机数的方法
随机字符串的生成参考这个问答：python - Random string generation with upper case letters and digits - Stack Overflow
我花了一晚上时间生成了800亿行数据，其中一行有2个uint32类型，1个uint8,一个uint16，共4个随机数，以及一个随机的时间。
少量随机数据可以到网上在线生成，比如说：
- Generate Test CSV or JSON Data
- Mockaroo - Random Data Generator and API Mocking Tool | JSON / CSV / SQL / Excel
- generatedata.com
- Database test data generator - Fill your database with random test data!
- Dummy data for MYSQL database
说明一下，我找到了一个工具：STSSoft/DatabaseBenchmark: Database Benchmark is one of the most powerfull open source tools designed to stress test databases with large data flows.
支持MySQL，MongoDB等多种数据库，但是不支持ClickHouse。
随后就是测试了，
先测最简单的select count语句，随着数据量的增加，时间消耗肯定会变大，最好以图的形式展示结果：
然后测 select group by 语句。
再测一下join语句，数据量从100万到1000万，1亿，逐步增加，看花费的时间跟CPU变化。
最后测一下多线程查询对查询时间的影响。
2019-8-21：看到一篇不错的文章：MySQL 快速创建千万级测试数据
