더미 데이터 (Dummy data)

박영준·2023년 2월 22일
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1. 정의

1) 더미 데이터

  • 유용한 데이터가 포함되지는 않지만, 공간을 예비해두어 실제 데이터가 명목상 존재하는 것처럼 다루는 정보

  • 언제 사용하나?
    여러 건의 물리적 데이터를 이용하여 테스트 할 때 사용
    (paging test 에서 게시글을 많이 만들어두기 등...)

2) 프로시저

  • RDBMS 에서 다수의 쿼리를 하나의 함수처럼 실행하기 위한 쿼리의 집합

2. 더미 데이터 생성 방법

1) MySQL 프로시저를 이용한 더미데이터 삽입

  1. 세팅하기
    1) application.properties

    # H2 세팅
spring.h2.console.enabled=true
spring.h2.console.path=/h2-console
spring.datasource.driverClassName=org.h2.Driver
spring.datasource.username=sa
spring.datasource.password=

# 더미데이터 테이블 생성 : 서버 기동 시 실행할 schema.sql 파일의 경로
spring.datasource.schema: classpath:h2/schema.sql
# 더미데이터 생성 : 서버 기동 시 실행할 data.sql 파일의 경로
spring.datasource.data: classpath:h2/data.sql
# 더미 데이터 생성 설정 always : 서버 재기동 마다 schema, data 새로 생성
spring.datasource.initialization-mode=always

    Spring boot H2 DB 를 사용할 경우이다.

    application.properties 대신, application.yml 로 추가해 줄 수도 있다.

    spring:
  datasource:
    initialization-mode: always
    platform: h2

    2) 테이블 생성
    schema.sql

    DROP TABLE IF EXISTS Products;

# PRODUCTS 테이블
CREATE TABLE Products
(
    prod_id     IDENTITY        PRIMARY KEY,
    prod_name   VARCHAR(255)    NOT NULL,
    prod_price  INT             NOT NULL
);

-- 회원
DROP TABLE IF EXISTS MB_MBR;

# MB_MBR 테이블
-- 회원
CREATE TABLE "MB_MBR" (
    "MBR_ID"    IDENTITY        PRIMARY KEY, -- 회원식별번호
    "MBR_NM"    VARCHAR(50) NOT NULL, -- 회원이름
    "MBR_CP_NO" VARCHAR(30) NOT NULL, -- 회원연락처
    "REG_DT"    DATETIME        NOT NULL, -- 등록일시
    "MOD_DT"    DATETIME        NULL      -- 수정일시
);

    data.sql

    INSERT INTO Products (prod_name, prod_price) values ('롤휴지', 2700);
INSERT INTO Products (prod_name, prod_price) values ('슬리퍼', 3500);
INSERT INTO Products (prod_name, prod_price) values ('양말', 3000);
INSERT INTO Products (prod_name, prod_price) values ('우산', 8500);

INSERT 
    INTO MB_MBR 
        (MBR_NM, MBR_CP_NO, REG_DT) 
        VALUES
        ('이서진', '010-6666-6555', now())
        , ('이수린', '010-3232-3444', now())
        , ('박한민', '010-3232-3444', now())
        , ('박진환', '010-3232-3444', now())
        , ('강서준', '010-3232-3444', now())
        , ('이세진', '010-3232-3444', now());

    application.properties 에서 설정해준대로, 각 sql 파일 경로에 따른 테이블을 만든다.

  2. 테이블 구조 확인해보기

    • 프로시저를 이용해서 현재 테이블에 더미 데이터를 넣고자 하는데,
      먼저 테이블 구조가 어떤지, 어떤 더미데이터가 필요한지 살펴봐야한다.

    • (예시) member 와 board 는 1 : N 관계를 이루고 있다.
      → 이 2개의 테이블은 대용량 데이터일 것이다.

  3. 프로시저 생성
    1) 프로시저 목록 확인

    show procedure status;

    해당 명령어를 입력하면, 아래의 여러 프로시저들이 나온다.

    2) 프로시저 생성(정의)
    더미데이터가 多 필요한 경우(페이징 테스트 같이), 프로시저를 생성해서 더미데이터 삽입 가능

    // 문법 예시
DELIMITER $$

CREATE PROCEDURE <생성할 프로시저 이름>(
    IN <파라미터명> <타입>,
    IN <파라미터명> <타입>,
    OUT <파라미터명> <반환 타입>
)
BEGIN
    DECLARE <변수명> <타입> <기타 옵션>;
    # 중략... 다른 쿼리 명령문

END $$
DELIMITER ;

    DELIMITER $$
    - 프로시저 내부에 존재하는 쿼리 명령문은 " ; "로 끝난다.
    → 이로 인해서 쿼리가 실행되버리면 안되기 때문에, 해당 DELIMETER 속에 존재하는 내용은 실행되지 않도록 막기 위한 명령어
    → 즉, 가장 처음과 끝에 사용해줌
    - 프로시저나 트리거에서 사용

    BEGIN & END
    BEGIN 과 END 사이에는 수행할 쿼리를 나열

    IN
    프로시저를 호출 시 파라미터가 필요할 때 사용

    OUT
    프로시저의 결과값이 필요한 경우 사용

    DECLARE
    변수의 선언이 필요한 경우에 사용

    그 외의 프로시저를 생성하는 명령어는 찾아서 사용하기!

    // 실제 적용 예시
DELIMITER $$

DROP PROCEDURE IF EXISTS insertDummyData$$	// 만약 insertDummyData 이름의 프로시저가 있다면, 명령을 사용하여 기존 프로시저를 삭제

CREATE PROCEDURE insertDummyData()	// insertDummyData 를 만든다
BEGIN		// 시작
    DECLARE i INT DEFAULT 1;		// 변수 i 를 선언하는데, int 형이고, 기본값은 1 이다

	  // 10000000 DO 이하의 데이터들은 (아래의) WHILE 문의 규칙을 따른다 
    WHILE i <= 10000000 DO
        INSERT INTO member(id, gender, kakao_id, nickname)
          VALUES(i, 'MALE', i, concat('닉네임', i));

      IF i <= 1000000 THEN
            INSERT INTO board(id, created_time, city, board_content, detail_location, latitude, longitude, region, board_title,  town, host_id)
          VALUES(i, now(), '창원시 의창구', concat('내용', i), concat('상세주소', i), 1.111 + i, 2.222 + i, '경상남도', concat('제목', i), '상남동', i);

      ELSEIF (i<= 3000000 AND i >= 1000001) THEN
            INSERT INTO board(id, created_time, city, board_content, detail_location, latitude, longitude, region, board_title,  town, host_id)
          VALUES(i, now(), '강남구', concat('내용', i), concat('상세주소', i), 1.111 + i, 2.222 + i, '서울특별시', concat('제목', i), '대치동', i);

          ELSEIF (i<= 5000000 AND i >= 3000001) THEN
            INSERT INTO board(id, created_time, city, board_content, detail_location, latitude, longitude, region, board_title,  town, host_id)
          VALUES(i, now(), '강서구', concat('내용', i), concat('상세주소', i), 1.111, 2.222, '서울특별시', concat('제목', i), '화곡', i);

      ELSEIF (i <= 6000000 AND i>= 5000001) THEN
            INSERT INTO board(id, created_time, city, board_content, detail_location, latitude, longitude, region, board_title,  town, host_id)
          VALUES(i, now(), '창원시 의창구', concat('내용', i), concat('상세주소', i), 1.111 + i, 2.222 + i, '경상남도', concat('제목', i), '상남동', i);

      ELSEIF (i<= 8000000 AND i >= 6000001) THEN
            INSERT INTO board(id, created_time, city, board_content, detail_location, latitude, longitude, region, board_title,  town, host_id)
          VALUES(i, now(), '강남구', concat('내용', i), concat('상세주소', i), 1.111 + i, 2.222 + i, '서울특별시', concat('제목', i), '대치동', i);

      ELSE
        INSERT INTO board(id, created_time, city, board_content, detail_location, latitude, longitude, region, board_title,  town, host_id)
          VALUES(i, now(), '강서구', concat('내용', i), concat('상세주소', i), 1.111, 2.222, '서울특별시', concat('제목', i), '화곡', i);
      END IF;
        SET i = i + 1;

	  // 반복을 마친다
    END WHILE;
END$$		//  끝
DELIMITER $$

CALL insertDummyData;		// insertDummyData 를 실행한다 → 프로시저 실행

    데이터는 1000만 건을 삽입.

    파티셔닝(Partitioning) 할 계획이 있는 region 은 중복처리.

    데이터는 다음과 같이 준비.
    - 200만 건 : "경상남도 창원시 의창구 상남동"
    - 400만 건 : "서울특별시 강남구 대치동"
    - 400만 건 : "서울특별시 강서구 화곡"

  4. 더미데이터 삽입상태 확인
    1) 게시 글 개수 조회

    select count(*), city from board group by city;

    2) 게시 글 100개 조회

    select * from board limit 100;

    3) 회원 수 조회

    select count(*) from member;

    4) 회원 100명 조회

2) 기존 데이터의 복붙

  1. 기존에 저장돼있던 데이터 준비

  2. insert 와 select 를 통해서, 데이터를 그대로 복사해서 저장

    // 문법
insert into 테이블명 (컬럼1, 컬럼2) (select 컬럼1, 컬럼2 from 테이블명);

// 예시
insert into tbl_reserve (resv_name, resv_tel) (select resv_name, resv_tel from tbl_reserve);

    즉, 10개 였던 데이터 → 20개 로

    주의! 인덱스를 넣으면 고유키가 중복이 되므로, 에러가 발생한다

  3. 20개의 데이터가 저장돼있는지 확인하기

3) 더미 데이터 자동 생성 사이트

  1. 사이트 접속
    mockaroo 는 랜덤으로 데이터를 생성해주는 사이트다

  2. 메인 화면

    컬럼명 : 출력될 컬럼의 이름 추가

    데이터 타입 : 랜덤으로 출력될 데이터의 타입 정하기

    blank : 빈 데이터의 빈도율 (70% 로 설정한다면, null 이나 빈 값이 나올 확률이 70% 가 된다)

    Formula : 랜덤으로 나올 데이터에 직접 공식 넣을 수 있다. (컬럼 명: 이름, Formula: '이름 : ' + this → 이름 : [랜덤으로 나온 이름])

    ADD ANOTHER FIELD : 새 컬럼 추가

    ROWS : 자동 생성할 데이터 ROW 수

    FORMAT : 자동으로 출력할 데이터 형식 (포맷)

  3. 데이터 타입 선택

    이 외에도 많은 타입이 있음

  4. FORMULA

  5. 데이터 출력

Preview 로 데이터가 잘 나오는지 확인 → 미리보기 (최대 100개 까지만 나옴)

예시로 SQL 데이터

  1. 다운로드

더미 데이터가 잘 나오는지 확인 후, 원하는 형식으로 다운로드

  1. DB 에 저장

4) Entity, Repository 의 활용

게시판 댓글을 구현하기 위한 것으로 가정한다.

  1. 연관관계 파악하기

    게시글 : 댓글 = One : Many
    → One-to-Many 일대다 관계

    (댓글 입장에서는 Many-to-One)

  2. Comment Entity 생성
    1)

    2)

    @Entity
@Getter
@ToString
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Comment {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)		// DB 자동 증가
    private Long id;

    @ManyToOne		// 여러 개의 댓글이 하나의 Article 과 연관
    @JoinColumn(name = "article_id")	// 테이블에서 연결될 대상정보를 가져온다.
    private Article article;

    @Column
    private String nickname;

    @Column
    private String body;
}

    3) 실행 콘솔 화면

    create table comment (
    id bigint generated by default as identity,
    body varchar(255),
    nickname varchar(255),
    article_id bigint,
    primary key (id)
    )

    이 코드가 실행되면서, comment 테이블을 형성하게 된다.

  3. commnet 테이블에 더미 데이터 추가
    data.sql

    INSERT INTO article(id, title, content) VALUES (1, '가가가가가', '11111');
INSERT INTO article(id, title, content) VALUES (2, '나나나나나', '22222');
INSERT INTO article(id, title, content) VALUES (3, '다다다다다', '33333');

-- article 더미 데이터 추가
INSERT INTO article(id, title, content) VALUES (4, '당신의 인생 영화는?', '댓글 ㄱ');
INSERT INTO article(id, title, content) VALUES (5, '당신의 소울 푸드는?', '댓글 ㄱㄱ');
INSERT INTO article(id, title, content) VALUES (6, '당신의 취미는?', '댓글 ㄱㄱㄱ');

-- comment 더미 데이터 추가
---- 4번 게시글의 댓글들
INSERT INTO comment(id, article_id, nickname, body) VALUES (1, 4, 'Park', '굳 윌 헌팅');
INSERT INTO comment(id, article_id, nickname, body) VALUES (2, 4, 'Kim', '아이 엠 샘');
INSERT INTO comment(id, article_id, nickname, body) VALUES (3, 4, 'Choi', '쇼생크의 탈출');

---- 5번 게시글의 댓글들
INSERT INTO comment(id, article_id, nickname, body) VALUES (4, 5, 'Park', '치킨');
INSERT INTO comment(id, article_id, nickname, body) VALUES (5, 5, 'Kim', '샤브샤브');
INSERT INTO comment(id, article_id, nickname, body) VALUES (6, 5, 'Choi', '초밥');

---- 6번 게시들의 댓글들
INSERT INTO comment(id, article_id, nickname, body) VALUES (7, 6, 'Park', '조깅');
INSERT INTO comment(id, article_id, nickname, body) VALUES (8, 6, 'Kim', '유투브');
INSERT INTO comment(id, article_id, nickname, body) VALUES (9, 6, 'Choi', '독서');

  4. Comment Repository 생성

    public interface CommentRepository extends JpaRepository<Comment, Long> {

    // 특정 게시글의 모든 댓글 조회
    @Query(value = "SELECT * " + "FROM comment " + "WHERE article_id = :articleId", nativeQuery = true)
    List<Comment> findByArticleId(Long articleId);

    // 특정 닉네임의 모든 댓글 조회
    List<Comment> findByNickname(String nickname);
}

  5. Test 코드 생성

@DataJpaTest // JPA와 연동한 테스트!
class CommentRepositoryTest {

    @Autowired
    CommentRepository commentRepository;

    @Test
    @DisplayName("특정 게시글의 모든 댓글 조회")
    void findByArticleId() {
        /* Case 1: 4번 게시글의 모든 댓글 조회 */
        {
            // 입력 데이터 준비
            Long articleId = 4L;

            // 실제 수행
            List<Comment> comments = commentRepository.findByArticleId(articleId);

            // 예상하기 → 예상값
            Article article = new Article(4L, "당신의 인생 영화는?", "댓글 ㄱ");
            Comment a = new Comment(1L, article, "Park", "굳 윌 헌팅");
            Comment b = new Comment(2L, article, "Kim", "아이 엠 샘");
            Comment c = new Comment(3L, article, "Choi", "쇼생크의 탈출");
            List<Comment> expected = Arrays.asList(a, b, c);	// List 형태로 변경

            // 검증 : 실제값과 예상값을 비교
            assertEquals(expected.toString(), comments.toString(), "4번 글의 모든 댓글을 출력!");
        }

        /* Case 2: 1번 게시글의 모든 댓글 조회 */
        {
            // 입력 데이터 준비
            Long articleId = 1L;

            // 실제 수행
            List<Comment> comments = commentRepository.findByArticleId(articleId);

            // 예상하기
            Article article = new Article(1L, "가가가가가", "11111");
            List<Comment> expected = Arrays.asList();

            // 검증
            assertEquals(expected.toString(), comments.toString(), "1번 글은 댓글이 없음");
        }
    }

    @Test
    @DisplayName("특정 닉네임의 모든 댓글 조회")
    void findByNickname() {
        /* Case 1: "Park"의 모든 댓글 조회 */
        {
            // 입력 데이터를 준비
            String nickname = "Park";
            
            // 실제 수행
            List<Comment> comments = commentRepository.findByNickname(nickname);
            
            // 예상하기
            Comment a = new Comment(1L, new Article(4L, "당신의 인생 영화는?", "댓글 ㄱ"), nickname, "굳 윌 헌팅");
            Comment b = new Comment(4L, new Article(5L, "당신의 소울 푸드는?", "댓글 ㄱㄱ"), nickname, "치킨");
            Comment c = new Comment(7L, new Article(6L, "당신의 취미는?", "댓글 ㄱㄱㄱ"), nickname, "조깅");
            List<Comment> expected = Arrays.asList(a, b, c);
            
            // 검증
            assertEquals(expected.toString(), comments.toString(), "Park의 모든 댓글을 출력!");
        }
    }
}

3. 장단점

1) 프로시저

장점

  1. 하나의 요청으로 SQL 명령을 여러번 실행

  2. 보수성이 뛰어나다.

단점

  1. 코드 자산으로의 재사용성이 나쁘다.

  2. 데이터에 대한 내용 변경 시, 프로시저를 변경해야할 가능성이 존재

참고: [SQL] 더미 데이터(Dummy data)란 무엇인가? (+프로시저 추가)
참고: MySQL 프로시저를 이용한 더미데이터 삽입하기
참고: [MySql] 더미데이터 생성하기
참고: [MYSQL] 더미데이터 생성 쿼리!!
참고: 더미데이터 만들기 - mockaroo (SQL, JSON, 엑셀, XML, CSV)
참고: [Spring] Spring boot H2 Dummy Data 생성 Schema Data
참고: Spring | 더미 데이터
참고: 21. 댓글 CRUD를 위한 Entity와 Repository를 생성

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