批量测试场景中涉及的数据有没有好的造数方案？

性能测试造存量数据或者业务数据，主要有以下几种方式：
1）使用自动化测试工具，模拟系统页面进行操作生成测试数据；
2）使用数据库存储过程生成测试数据；
3）导入生产脱敏数据；
以上三种方式各有优缺点，方法1应为是模拟真实用户在页面操作，生成的测试数据比较真实，但生成数据的速度比较慢；方法2生成数据比较快，但是因为是直接操作数据库，生成的测试数据可能不一定符合业务逻辑；方法3生成测试数据比较快，也符合业务逻辑，但是生生产数据毕竟比较敏感，需要走很多流程审批，才能最终申请下，而且还需要事先提供脱敏的规则和脱敏的脚本。
批量测试场景，如果数据涉及的业务关联性比较强，建议采用导入生产脱敏数据的方式。

数据来源
1) 生产数据
对生产数据进行漂白，回放
2) 人造数据
如果要制造大量存量数据，比较好用的测试数据生成工具：比如TestDataBuilder，Datafactory，PowerDesigner等。
如果要制造大量待发送的请求，这个Loadrunner，JMeter等都不错，可以在这些性能测试工具上配上你的代码，就成产生了，你可以直接把他们写到文件里，也可以直接发出去。

批量测试的话那看来很难模拟未来几年的数据量了？