> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Generar datos de prueba aleatorios en ClickHouse > Aprende a generar datos de prueba aleatorios en ClickHouse Generar datos aleatorios es útil para probar nuevos casos de uso o hacer benchmark de tu implementación. ClickHouse cuenta con una [amplia variedad de funciones para generar datos aleatorios](/es/reference/functions/regular-functions/random-functions) que, en muchos casos, evitan la necesidad de usar un generador de datos externo. Esta guía ofrece varios ejemplos de cómo generar conjuntos de datos aleatorios en ClickHouse con distintos requisitos de aleatoriedad.
## Conjunto de datos simple con distribución uniforme
**Caso de uso**: Genera rápidamente un conjunto de datos de eventos de usuario con marcas de tiempo aleatorias y tipos de evento. ```sql theme={null} CREATE TABLE user_events ( event_id UUID, user_id UInt32, event_type LowCardinality(String), event_time DateTime ) ENGINE = MergeTree ORDER BY event_time; INSERT INTO user_events SELECT generateUUIDv4() AS event_id, rand() % 10000 AS user_id, arrayElement(['click','view','purchase'], toUInt32(rand()) % 3 + 1) AS event_type, now() - INTERVAL rand() % 3600*24 SECOND AS event_time FROM numbers(1000000); ``` * `rand() % 10000`: distribución uniforme de 10k usuarios * `arrayElement(...)`: selecciona aleatoriamente uno de los tres tipos de eventos * Marcas de tiempo distribuidas a lo largo de las 24 horas anteriores ***
## Distribución exponencial
**Caso de uso**: Simular importes de compra en los que la mayoría de los valores son bajos, pero unos pocos son elevados. ```sql theme={null} CREATE TABLE purchases ( dt DateTime, customer_id UInt32, total_spent Float32 ) ENGINE = MergeTree ORDER BY dt; INSERT INTO purchases SELECT now() - INTERVAL randUniform(1,1_000_000) SECOND AS dt, number AS customer_id, 15 + round(randExponential(1/10), 2) AS total_spent FROM numbers(500000); ``` * Marcas de tiempo distribuidas uniformemente durante un período reciente * `randExponential(1/10)` — la mayoría de los valores cerca de 0, con un desplazamiento mínimo de 15 (\[ClickHouse]\[1], \[ClickHouse]\[2], \[Atlantic.Net]\[3], \[GitHub]\[4]) ***
## Eventos distribuidos temporalmente (Poisson)
**Caso de uso**: Simular la llegada de eventos que se agrupan en torno a un período específico (p. ej., la hora punta). ```sql theme={null} CREATE TABLE events ( dt DateTime, event_type String ) ENGINE = MergeTree ORDER BY dt; INSERT INTO events SELECT toDateTime('2022-12-12 12:00:00') - ((12 + randPoisson(12)) * 3600) AS dt, 'click' AS event_type FROM numbers(200000); ``` * Los eventos alcanzan su punto máximo alrededor del mediodía, con una desviación con distribución de Poisson ***
## Distribución normal que varía con el tiempo
**Caso de uso**: Emular métricas del sistema (p. ej., uso de CPU) que varían con el tiempo. ```sql theme={null} CREATE TABLE IF NOT EXISTS cpu_metrics ( host String, ts DateTime, usage Float32 ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (host, ts); INSERT INTO cpu_metrics SELECT arrayJoin(['host1','host2','host3']) AS host, now() - INTERVAL number SECOND AS ts, greatest(0.0, least(100.0, (50 + 30 * sin(toUInt32(number) % 86400 / 86400.0 * 2 * pi())) + randNormal(0, 10) )) AS usage FROM numbers(10000); ``` * `usage` sigue una onda sinusoidal diurna + variación aleatoria * Valores acotados a \[0,100] ***
## Datos categóricos y anidados
**Caso de uso**: Crear perfiles de usuario con varios intereses. ```sql theme={null} CREATE TABLE user_profiles ( user_id UInt32, interests Array(String), scores Array(UInt8) ) ENGINE = MergeTree ORDER BY user_id; INSERT INTO user_profiles SELECT number AS user_id, arrayShuffle(['sports','music','tech'])[1 + rand() % 3 : 1 + rand() % 3] AS interests, [rand() % 100, rand() % 100, rand() % 100] AS scores FROM numbers(20000); ``` * Longitud aleatoria del array de 1 a 3 * Tres puntuaciones por usuario para cada interés Consulta el blog [Generating Random Data in ClickHouse](https://clickhouse.com/blog/generating-random-test-distribution-data-for-clickhouse) para ver más ejemplos.
## Generación de tablas aleatorias
La función [`generateRandomStructure`](/es/reference/functions/regular-functions/other-functions#generateRandomStructure) es especialmente útil cuando se combina con el [`generateRandom`](/es/reference/functions/table-functions/generate) table engine para pruebas, benchmarking o la creación de datos ficticios con esquemas arbitrarios. Comencemos viendo cómo es una estructura aleatoria con la función `generateRandomStructure`: ```sql theme={null} SELECT generateRandomStructure(5); ``` Es posible que veas algo como esto: ```response theme={null} c1 UInt32, c2 Array(String), c3 DateTime, c4 Nullable(Float64), c5 Map(String, Int16) ``` También puedes usar una semilla para obtener siempre la misma estructura: ```sql theme={null} SELECT generateRandomStructure(3, 42); ``` ```response theme={null} c1 String, c2 Array(Nullable(Int32)), c3 Tuple(UInt8, Date) ``` Ahora vamos a crear una tabla real y llenarla con datos aleatorios: ```sql theme={null} CREATE TABLE my_test_table ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple() AS SELECT * FROM generateRandom( 'col1 UInt32, col2 String, col3 Float64, col4 DateTime', 1, -- semilla para la generación de datos 10 -- número de valores aleatorios distintos ) LIMIT 100; -- 100 filas -- Paso 2: Consultar la nueva tabla SELECT * FROM my_test_table LIMIT 5; ``` ```response theme={null} ┌───────col1─┬─col2──────┬─────────────────────col3─┬────────────────col4─┐ │ 4107652264 │ &b!M-e;7 │ 1.0013455832230728e-158 │ 2059-08-14 19:03:26 │ │ 652895061 │ Dj7peUH{T │ -1.032074207667996e112 │ 2079-10-06 04:18:16 │ │ 2319105779 │ =D[ │ -2.066555415720528e88 │ 2015-04-26 11:44:13 │ │ 1835960063 │ _@}a │ -1.4998020545039013e110 │ 2063-03-03 20:36:55 │ │ 730412674 │ _}! │ -1.3578492992094465e-275 │ 2098-08-23 18:23:37 │ └────────────┴───────────┴──────────────────────────┴─────────────────────┘ ``` Combinemos ambas funciones para obtener una tabla completamente aleatoria. Primero, veamos la estructura que obtendremos: ```sql theme={null} SELECT generateRandomStructure(7, 123) AS structure FORMAT vertical; ``` ```response theme={null} ┌─structure──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ c1 Decimal64(7), c2 Enum16('c2V0' = -21744, 'c2V1' = 5380), c3 Int8, c4 UUID, c5 UUID, c6 FixedString(190), c7 Map(Enum16('c7V0' = -19581, 'c7V1' = -10024, 'c7V2' = 27615, 'c7V3' = -10177, 'c7V4' = -19644, 'c7V5' = 3554, 'c7V6' = 29073, 'c7V7' = 28800, 'c7V8' = -11512), Float64) │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` Ahora crea la tabla con esa estructura y usa la sentencia `DESCRIBE` para ver qué hemos creado: ```sql theme={null} CREATE TABLE fully_random_table ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple() AS SELECT * FROM generateRandom(generateRandomStructure(7, 123), 1, 10) LIMIT 1000; DESCRIBE TABLE fully_random_table; ``` ```response theme={null} ┌─name─┬─type─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐ 1. │ c1 │ Decimal(18, 7) │ │ │ │ │ │ 2. │ c2 │ Enum16('c2V0' = -21744, 'c2V1' = 5380) │ │ │ │ │ │ 3. │ c3 │ Int8 │ │ │ │ │ │ 4. │ c4 │ UUID │ │ │ │ │ │ 5. │ c5 │ UUID │ │ │ │ │ │ 6. │ c6 │ FixedString(190) │ │ │ │ │ │ 7. │ c7 │ Map(Enum16('c7V4' = -19644, 'c7V0' = -19581, 'c7V8' = -11512, 'c7V3' = -10177, 'c7V1' = -10024, 'c7V5' = 3554, 'c7V2' = 27615, 'c7V7' = 28800, 'c7V6' = 29073), Float64) │ │ │ │ │ │ └──────┴──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘ ``` Examina la primera fila para ver una muestra de los datos generados: ```sql theme={null} SELECT * FROM fully_random_table LIMIT 1 FORMAT vertical; ``` ```response theme={null} Row 1: ────── c1: 80416293882.257732 -- 80,42 mil millones c2: c2V1 c3: -84 c4: 1a9429b3-fd8b-1d72-502f-c051aeb7018e c5: 7407421a-031f-eb3b-8571-44ff279ddd36 c6: g̅b�&��rҵ���5C�\�|��H�>���l'V3��R�[��=3�G�LwVMR*s緾/2�J.���6#��(�h>�lە��L^�M�:�R�9%d�ž�zv��W����Y�S��_no��BP+��u��.0��UZ!x�@7:�nj%3�Λd�S�k>���w��|�&��~ c7: {'c7V8':-1.160941256852442} ```