1. 批量生成数据：使用数据生成工具或脚本，批量生成测试数据。可以根据需求设定生成规则，如数据范围、格式、关联关系等。这种方法适用于需要大量重复数据或随机数据的情况。
2. 数据库复制和导入：如果已经有部分测试数据，可以通过数据库复制和导入的方式快速新增大量数据。首先，创建一个数据库备份或快照，然后在备份或快照的基础上进行批量导入或复制，从而快速生成新的数据。
3. 并行处理：利用多线程或分布式计算的方式，并行处理数据生成任务。将任务拆分成多个子任务，分配给不同的线程或计算节点处理。这样可以同时进行多个任务，提高生成速度。
4. 数据库存储过程和触发器：在数据库中创建存储过程或触发器，自动生成测试数据。存储过程可以定义生成规则，并自动插入数据；触发器可以在特定的数据变动事件触发时，自动插入相关数据。通过这种方式，可以在数据库层面上快速新增数据。
5. 第三方工具和服务：有一些第三方工具和服务可以帮助生成大量测试数据，如模拟数据生成器、测试数据库生成工具等。可以根据具体需求选择合适的工具和服务，快速生成测试数据。
需要注意的是，在生成大量测试数据时需要考虑数据的有效性和一致性。确保生成的数据是符合测试需求的，并能够覆盖各种边界和异常情况。此外，也要根据具体测试场景和需求，综合考虑数据生成的速度和质量。
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