铺底数据是什么意思

铺底数据就是我们在做性能测试之前，在数据库里除数据库字典表外按照业务逻辑存入的大量的数据。这些数据可以被视为垃圾数据，因为它们对系统的业务逻辑没有实际影响，但对系统的性能却有着很大的影响。
　　我们需要按照实际的情况去生成铺底数据，而且这一过程要符合实际的生产情况表的数据比例。譬如：有一张表的数据量和另外一张表的倍数关系是 5∶1，那么准备数据的时候不论准备的数据是多少条，也需要保证这两个表的数据量的倍数是 5∶1。
　　虽然铺底数据是垃圾数据，但是它们同样需要遵守数据库中数据的依赖关系。比如一对一、一对多的关系等。
　我们在性能测试中准备的数据如“性能测试之前在 DB2 里面准备的铺底数据表”所示。
　　在性能测试开始之前，我们在 DB2 数据库里面准备的铺底数据的总量是10.5 GB。
　　或许你会问，为什么要准备这些铺底数据?这些数据不是我们实际生产环境中出现的数据，那为什么要花时间去准备如此大量的数据呢?答案是，系统在有铺底数据和没有铺底数据的情况下，性能会有很大的差异。那么，为什么会出现这种情况呢?
　　首先，如果没有那些铺底数据，那么，本来为一张表建立了一个索引，当系统的数据量很小的时候，数据库就有可能进行全表扫描，而不是索引扫描，因此，如果没有铺底数据的话，有可能会造成系统发生数据库的死锁。
　　如果数据量比较少，数据库为了优化，有的时候就不用索引扫描，而采用全表扫描，这样造成整表被锁，导致死锁。而数据量大了以后数据库会进行索引扫描，不会锁住整个表。
　　所以，在有些情况下，系统上线时必须要准备一些无用的数据放在表中，让数据库不会采用全表扫描。虽然有的时候可以通过改变锁的策略去解决这个问题，但是如果存在风险，在上线系统中就要避免。
　其次，如果数据量很小的话，我们不知道进行一次查询的时候， SQL 语句究竟是哪种执行路径方案。数据库有自动根据 SQL 语句算出一条自认为最优化的路径的功能，譬如 DB2 的 ACCESS PATH。ACCESS PATH 会随着数据量多少的变化而变化。一旦系统的体系结构比较庞大，那么，在日积月累中数据量会越来越大。所以要准备一定数量的数据，让 ACCESS PATH 保持相对稳定。

因为，铺底数据使得系统性能更加真实，更符合生产环境的真实情况。在数据库里面存入铺底数据，系统从一开始上线的时候，就有了一个比较稳定的环境。
如果没有铺底数据，那么系统的环境可能随时都会面临着不稳定的因素，如性能陡变、数据库异常、响应时间突然下降等。所以准备铺底数据，不但对性能测试意义深远，而且对即将上线的生产环境也是至关重要的。试想在银行系统中，如果不准备铺底数据，一旦系统上线的时候发生了问题，那么银行会损失多少客户。

　　准备铺底数据主要有以下几个原则：1.数据库中的数据量只要比内存大上若干倍，结果就差不多了;2.数据在准备的时候，要保持原表的约束关系;3.每张表的数据量要符合真实情况。