Tool-Leitfaden8 Min. Lesezeit

Random Data Generator: Realistische Testdaten im großen Maßstab erstellen

Lernen Sie, wie Sie realistische Testdaten mit unserer Random Data Generator erstellen. Unterstützung für 15+ Datentypen, 20+ Sprachen, benutzerdefinierte Formate und Massengenerierung bis zu 100.000 Datensätzen pro Anfrage.

AppHighway Teamblog.common.updated 9. Januar 2025

Zusammenfassung

  • Generieren Sie realistische Testdaten über 15+ Datentypen (Namen, E-Mails, Telefonnummern, Adressen, Daten, Zahlen, UUIDs, IPs)
  • Unterstützung für 20+ Sprachen mit nativer Formatierung (en-US, de-DE, fr-FR, ja-JP und mehr)
  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Formate mit Vorlagen, Regex-Mustern und Platzhalter-Ersetzung
  • Massengenerierung: Erstellen Sie bis zu 100.000 Datensätze in Sekunden mit CSV-, JSON- oder SQL-Ausgabe
  • Kosteneffizient: Nur 1 Punkt pro 1.000 Datensätze, perfekt für umfangreiche Tests und Entwicklung

Unterstützte Datentypen

Die Random Data Generator unterstützt 15+ Datentypkategorien, jede mit mehreren Variationen und Formatierungsoptionen. Alle Daten werden mit branchenüblichen Faker-Bibliotheken generiert, um realistische und vielfältige Ausgaben zu gewährleisten.

Why It Matters

Unterschiedliche Testszenarien erfordern unterschiedliche Datentypen. Unsere umfassende Datentypunterstützung bedeutet, dass Sie vollständige, realistische Datensätze generieren können, ohne mehrere Tools zu verwenden oder benutzerdefinierte Generierungslogik zu schreiben.

Namen

Available Types:

  • Vorname
  • Nachname
  • Vollständiger Name
  • Anrede (Herr, Dr.)
  • Namenszusatz (Jr., III)

Example: firstName: 'Emma', lastName: 'Müller', fullName: 'Dr. Emma Müller III'

Kontaktinformationen

Available Types:

  • E-Mail-Adressen
  • Telefonnummern
  • Firmen-E-Mails
  • Mobilnummern
  • Internationale Telefonformate

Example: email: 'emma.mueller@beispiel.de', phone: '+49-30-12345678'

Adressen

Available Types:

  • Straßenadresse
  • Stadt
  • Bundesland
  • Postleitzahl
  • Land
  • Vollständige Adresse

Example: street: 'Hauptstraße 42', city: 'Berlin', zip: '10115'

Daten & Zeiten

Available Types:

  • Vergangene Daten
  • Zukünftige Daten
  • Aktuelle Daten
  • Geburtstage
  • Zeitstempel
  • Benutzerdefinierte Bereiche

Example: birthdate: '1985-03-15', createdAt: '2024-11-23T14:30:00Z'

Zahlen & Finanzen

Available Types:

  • Ganzzahlen (mit Bereichen)
  • Dezimalzahlen/Gleitkommazahlen
  • Preise/Währung
  • Kreditkartennummern
  • Bankkontonummern

Example: price: 49.99, accountNumber: '12345678', cardNumber: '4532-****-****-1234'

Technische Daten

Available Types:

  • UUIDs
  • IP-Adressen (v4/v6)
  • MAC-Adressen
  • User Agents
  • URLs
  • Domain-Namen

Example: uuid: '550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000', ip: '192.168.1.42'

Text & Inhalt

Available Types:

  • Lorem ipsum
  • Absätze
  • Sätze
  • Wörter
  • Slugs
  • Dateinamen

Example: title: 'Schneller brauner Fuchs springt', slug: 'schneller-brauner-fuchs-springt'

Firmendaten

Available Types:

  • Firmennamen
  • Berufsbezeichnungen
  • Abteilungen
  • Branchentypen
  • Firmen-E-Mails

Example: company: 'TechCorp GmbH', jobTitle: 'Senior Software Engineer'

Datentyp-Beispiele

Schnellreferenz für häufige Datentypen und ihre Ausgabeformate

Nameperson.fullName

Sarah Müller

E-Mailinternet.email

sarah.mueller@beispiel.de

Telefonphone.number

+49-30-234-5678

Adresselocation.streetAddress

Eichenallee 123

Datumdate.past

2023-08-15T10:30:00Z

Zahlnumber.int(1, 100)

42

UUIDstring.uuid

f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479

IP-Adresseinternet.ipv4

192.168.1.100

Performance Note: Alle Datentypen werden mit derselben Geschwindigkeit generiert: ca. 5.000 Datensätze pro Sekunde. Komplexe Datentypen (wie vollständige Adressen mit mehreren Feldern) zählen als einzelner Datensatz.

Mehrsprachige Unterstützung

Generieren Sie Daten in 20+ Sprachen mit nativer Formatierung für Namen, Adressen, Telefonnummern und mehr. Jede Sprache bietet kulturell angemessene und realistische Daten, die für diese Region spezifisch sind.

Why It Matters

Das Testen internationaler Anwendungen erfordert realistische Daten aus verschiedenen Regionen. Unsere Sprachunterstützung stellt sicher, dass generierte Namen, Adressen und Telefonnummern lokalen Formaten und Konventionen entsprechen und Ihre Testdaten wirklich repräsentativ für Ihre Nutzerbasis sind.

Englisch (Vereinigte Staaten) (en-US)

Name: John Smith, Telefon: (555) 123-4567, Adresse: 123 Main St, New York, NY 10001

Deutsch (Deutschland) (de-DE)

Name: Hans Müller, Telefon: 030 12345678, Adresse: Hauptstraße 42, 10115 Berlin

Französisch (Frankreich) (fr-FR)

Name: Marie Dubois, Telefon: 01 23 45 67 89, Adresse: 12 Rue de la Paix, 75001 Paris

Spanisch (Spanien) (es-ES)

Name: Carlos García, Telefon: 912 34 56 78, Adresse: Calle Mayor 15, 28013 Madrid

Italienisch (Italien) (it-IT)

Name: Giovanni Rossi, Telefon: 06 1234 5678, Adresse: Via Roma 10, 00100 Roma

Niederländisch (Niederlande) (nl-NL)

Name: Jan de Vries, Telefon: 020 123 4567, Adresse: Damstraat 1, 1012 Amsterdam

Portugiesisch (Brasilien) (pt-BR)

Name: João Silva, Telefon: (11) 98765-4321, Adresse: Rua Paulista 100, São Paulo

Japanisch (Japan) (ja-JP)

Name: 田中太郎 (Tanaka Taro), Telefon: 03-1234-5678, Adresse: 東京都渋谷区 1-2-3

Chinesisch (China) (zh-CN)

Name: 王伟 (Wang Wei), Telefon: 010-12345678, Adresse: 北京市朝阳区中央大街100号

Koreanisch (Südkorea) (ko-KR)

Name: 김민수 (Kim Min-su), Telefon: 02-1234-5678, Adresse: 서울특별시 강남구 테헤란로 123

Russisch (Russland) (ru-RU)

Name: Иван Петров, Telefon: +7 (495) 123-45-67, Adresse: ул. Ленина 10, Москва

Polnisch (Polen) (pl-PL)

Name: Jan Kowalski, Telefon: 22 123 45 67, Adresse: ul. Marszałkowska 1, Warszawa

Türkisch (Türkei) (tr-TR)

Name: Ahmet Yılmaz, Telefon: (212) 123 45 67, Adresse: İstiklal Caddesi 42, İstanbul

Schwedisch (Schweden) (sv-SE)

Name: Erik Andersson, Telefon: 08-123 456 78, Adresse: Storgatan 10, Stockholm

Dänisch (Dänemark) (da-DK)

Name: Lars Nielsen, Telefon: 33 12 34 56, Adresse: Strøget 1, København

Finnisch (Finnland) (fi-FI)

Name: Matti Virtanen, Telefon: 09 1234567, Adresse: Mannerheimintie 1, Helsinki

Norwegisch (Norwegen) (no-NO)

Name: Ole Hansen, Telefon: 22 12 34 56, Adresse: Karl Johans gate 1, Oslo

Tschechisch (Tschechische Republik) (cs-CZ)

Name: Jan Novák, Telefon: 224 123 456, Adresse: Václavské náměstí 1, Praha

Griechisch (Griechenland) (el-GR)

Name: Γιώργος Παπαδόπουλος, Telefon: 210 123 4567, Adresse: Πλατεία Συντάγματος 1, Αθήνα

Arabisch (Saudi-Arabien) (ar-SA)

Name: محمد أحمد, Telefon: 011 123 4567, Adresse: شارع الملك فهد، الرياض

Gemischte Sprachgenerierung

Generieren Sie Datensätze mit mehreren Sprachen in einer einzigen Anfrage, perfekt zum Testen internationaler Anwendungen.

Anfrage für 10.000 Datensätze: 60% en-US, 20% de-DE, 20% fr-FR

Benutzerdefinierte Formatvorlagen

Erstellen Sie benutzerdefinierte Datenformate mit Vorlagen, Regex-Mustern und Platzhalter-Ersetzung. Definieren Sie genau, wie Ihre generierten Daten aussehen sollen, von einfachen Mustern bis zu komplexen zusammengesetzten Feldern.

Why It Matters

Jede Anwendung hat einzigartige Datenanforderungen. Benutzerdefinierte Formate ermöglichen es Ihnen, Daten zu generieren, die genau Ihrem Schema, Validierungsregeln und Geschäftslogik entsprechen, ohne Nachbearbeitung.

Vorlagen-Syntax

Verwenden Sie geschweifte Klammern, um generierte Werte in Vorlagen einzufügen

blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.0.syntax

Einen Vornamen einfügen

Example: "Emma"

blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.1.syntax

Einen Nachnamen einfügen

Example: "Müller"

blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.2.syntax

Eine E-Mail-Adresse einfügen

Example: "emma.mueller@beispiel.de"

blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.3.syntax

Eine Zahl im Bereich einfügen

Example: "4721"

blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.4.syntax

Ein vergangenes Datum einfügen

Example: "2023-05-12"

blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.5.syntax

Eine UUID einfügen

Example: "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479"

Benutzerdefinierte Benutzer-IDs

Template:

blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.0.template

Output:

USER-47283

E-Mail mit Firmen-Domain

Template:

blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.1.template

Output:

emma.mueller@meinefirma.de

Produkt-SKUs

Template:

blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.2.template

Output:

SKU-A7F3M2K9-432

Bestellnummern

Template:

blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.3.template

Output:

ORD-20250109-3847

Vollständige Adresse (einzeilig)

Template:

blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.4.template

Output:

Hauptstraße 42, Berlin, Berlin 10115

Regex-basierte Generierung

Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um Daten zu generieren, die bestimmten Mustern entsprechen

blogRandomDataGenerator.customFormats.regexPatterns.examples.0.pattern

Drei Großbuchstaben, Bindestrich, vier Ziffern

Example: "ABC-1234"

blogRandomDataGenerator.customFormats.regexPatterns.examples.1.pattern

SSN-ähnliches Muster

Example: "123-45-6789"

blogRandomDataGenerator.customFormats.regexPatterns.examples.2.pattern

Gemischte Groß-/Kleinschreibung mit Zahlen

Example: "Alpha42"

Massengenerierung im großen Maßstab

Generieren Sie bis zu 100.000 Datensätze pro Anfrage mit mehreren Ausgabeformaten. Perfekt für Lasttests, Datenbank-Seeding und umfangreiche Entwicklungs-Workflows.

Why It Matters

Manuelle Testdatenerstellung skaliert nicht. Unsere Massengenerierungsfähigkeit ermöglicht es Ihnen, massive, realistische Datensätze in Sekunden statt Stunden oder Tagen zu erstellen.

Generation Limits

Maximum Records

100.000 Datensätze pro Anfrage

Minimum Records

1 Datensatz pro Anfrage

Processing Speed

~5.000 Datensätze pro Sekunde

Time Limit

Maximale Verarbeitungszeit: 60 Sekunden

JSON

Array von Objekten, perfekt für APIs und NoSQL-Datenbanken

blogRandomDataGenerator.bulkGeneration.outputFormats.0.example

Use Case:

API-Tests, MongoDB-Importe, Anwendungs-Mocking

CSV

Kommagetrennte Werte mit Kopfzeilen, ideal für Tabellenkalkulationen und SQL-Importe

name,email\nEmma,emma@beispiel.de\n...

Use Case:

Excel-Importe, SQL COPY-Befehle, Datenanalyse-Tools

SQL INSERT

Sofort ausführbare SQL INSERT-Anweisungen mit Batching

INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Emma', 'emma@beispiel.de'), ...

Use Case:

Datenbank-Seeding, SQL Server-Importe, direkte Datenbankbefüllung

JSON Lines

Zeilenweise getrenntes JSON, ein Datensatz pro Zeile

blogRandomDataGenerator.bulkGeneration.outputFormats.3.example

Use Case:

Stream-Verarbeitung, Log-Analyse, Big-Data-Tools

Performance Benchmarks

1.000 records

Processing time: 0,2 Sekunden

1 Punkt

10.000 records

Processing time: 2 Sekunden

10 Punkte

50.000 records

Processing time: 10 Sekunden

50 Punkte

100.000 records

Processing time: 20 Sekunden

100 Punkte

Intelligentes Batching

Große Anfragen werden automatisch in optimale Batch-Größen aufgeteilt für konsistente Leistung und Speichereffizienz. Fortschrittsverfolgung verfügbar für Anfragen über 10.000 Datensätze.

Implementierungsleitfaden

Starten Sie mit der Random Data Generator in wenigen Minuten. Hier sind praktische Beispiele für gängige Anwendungsfälle.

Grundlegende Datengenerierung

Generieren Sie 100 Benutzerdatensätze mit gängigen Feldern

Request:

curl -X POST https://apphighway.com/api/v1/random-data-generator \
  -H "Authorization: Bearer IHR_API_SCHLÜSSEL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d {
    "count": 100,
    "locale": "de-DE",
    "schema": {
      "firstName": "person.firstName",
      "lastName": "person.lastName",
      "email": "internet.email",
      "phone": "phone.number",
      "age": "number.int(18, 65)",
      "createdAt": "date.past"
    },
    "format": "json"
  }

Response:

blogRandomDataGenerator.implementation.examples.0.response

Benutzerdefinierte Formatvorlagen

Generieren Sie Daten mit benutzerdefinierten Formaten und zusammengesetzten Feldern

Request:

curl -X POST https://apphighway.com/api/v1/random-data-generator \
  -H "Authorization: Bearer IHR_API_SCHLÜSSEL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d {
    "count": 500,
    "locale": "de-DE",
    "schema": {
      "userId": "USER-{{number.int(10000,99999)}}",
      "fullName": "{{person.firstName}} {{person.lastName}}",
      "companyEmail": "{{person.firstName}}.{{person.lastName}}@techfirma.de",
      "employeeId": "EMP-{{string.alphanumeric(6)}}",
      "department": ["Entwicklung", "Vertrieb", "Marketing", "Support"],
      "salary": "number.int(50000, 150000)",
      "hireDate": "date.past(5)",
      "address": "{{location.streetAddress}}, {{location.city}}, {{location.state}} {{location.zipCode}}"
    },
    "format": "json"
  }

Response:

blogRandomDataGenerator.implementation.examples.1.response

Massen-CSV-Generierung

Generieren Sie 50.000 Datensätze als CSV für den Datenbankimport

Request:

curl -X POST https://apphighway.com/api/v1/random-data-generator \
  -H "Authorization: Bearer IHR_API_SCHLÜSSEL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d {
    "count": 50000,
    "locale": "de-DE",
    "schema": {
      "id": "string.uuid",
      "firstName": "person.firstName",
      "lastName": "person.lastName",
      "email": "internet.email",
      "phone": "phone.number",
      "dateOfBirth": "date.birthdate(18, 65)",
      "address": "{{location.streetAddress}}",
      "city": "location.city",
      "state": "location.state",
      "zipCode": "location.zipCode",
      "accountBalance": "number.float(0, 10000, 2)",
      "registeredAt": "date.past(2)"
    },
    "format": "csv"
  } > benutzer.csv

Response:

# CSV-Datei (benutzer.csv) enthält:
id,firstName,lastName,email,phone,dateOfBirth,address,city,state,zipCode,accountBalance,registeredAt
f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479,Emma,Müller,emma.mueller@beispiel.de,+49-30-234-5678,1985-03-15,Hauptstraße 42,Berlin,Berlin,10115,5432.89,2023-08-15T10:30:00Z
# ... 49.999 weitere Zeilen

# Verarbeitung abgeschlossen in 8,2 Sekunden
# Punktekosten: 50 Punkte (0,50 €)

Verwendung mit TypeScript/JavaScript

blogRandomDataGenerator.implementation.sdkExample.code

Praxisbeispiel: Erfolgsgeschichte

SaaS-Startup Lasttest

Die Herausforderung

Ein schnell wachsendes SaaS-Unternehmen musste sein Benutzerverwaltungssystem vor einem großen Produktlaunch einem Lasttest unterziehen. Sie benötigten 50.000 realistische Benutzerdatensätze mit vielfältigen Profilen, mehreren Sprachen und komplexen Feldbeziehungen.

Requirements:

  • 50.000 vollständige Benutzerprofile mit jeweils 12 Feldern
  • Gemischte Sprachen: 60% en-US, 20% de-DE, 20% fr-FR
  • Realistische Beziehungen (z.B. Stadt passt zu Bundesland, E-Mail-Domain passt zu Firma)
  • CSV-Format für einfachen Import in PostgreSQL
  • Abschluss innerhalb der Budgetbeschränkungen

Die Lösung

Das Team verwendete die Random Data Generator mit gemischter Sprachunterstützung und benutzerdefinierten Formatvorlagen, um realistische, vielfältige Testdaten in einem einzigen API-Aufruf zu generieren.

Configuration:

Records

50.000

Locales

en-US (60%), de-DE (20%), fr-FR (20%)

Fields

12 benutzerdefinierte Felder mit Vorlagen

Output Format

CSV

Processing Time

8,2 Sekunden

Points Cost

50 Punkte (0,50 €)

Die Ergebnisse

Zeitersparnis

~40 Stunden

Manuelle Datenerstellung hätte 2-3 Tage gedauert. API-Generierung in 8 Sekunden abgeschlossen.

Kosteneffizienz

0,50 €

Gesamtkosten für 50.000 Datensätze. Alternative: Freiberufler für 50 €/Stunde = 2.000 €+

Datenqualität

100% realistisch

Sprachbewusste Formatierung deckte UI-Fehler auf, die zufällige Zeichenketten nicht aufgedeckt hätten

Leistungsengpässe gefunden

3 kritische Probleme

Lasttest mit realistischen Daten deckte Probleme bei Paginierung, Suche und Indizierung auf

"Die Random Data Generator hat uns Tage an Arbeit erspart. Die gemischte Sprachunterstützung war entscheidend – wir fanden mehrere Internationalisierungsfehler während des Lasttests, die in der Produktion Katastrophen gewesen wären. Die besten 0,50 €, die wir je ausgegeben haben."

Sarah Chen, CTO

Fehlerbehandlung

Behandeln Sie häufige Fehlerszenarien elegant

INVALID_SCHEMA

Ein oder mehrere Schema-Felder enthalten ungültige Datentypspezifikationen

Example:

blogRandomDataGenerator.errorHandling.errors.0.example

Solution: Überprüfen Sie, dass alle Datentypen mit der Liste der unterstützten Typen übereinstimmen. Prüfen Sie auf Tippfehler in Feldnamen.

COUNT_EXCEEDED

Angeforderte Datensatzanzahl überschreitet das Maximum von 100.000

Example:

blogRandomDataGenerator.errorHandling.errors.1.example

Solution: Teilen Sie große Anfragen in mehrere API-Aufrufe auf oder verwenden Sie Batch-Verarbeitungsendpunkte.

INVALID_LOCALE

Angegebene Sprache wird nicht unterstützt

Example:

blogRandomDataGenerator.errorHandling.errors.2.example

Solution: Verwenden Sie einen unterstützten Sprachcode aus der Dokumentation. Standardmäßig 'de-DE', wenn unsicher.

INSUFFICIENT_POINTS

Konto hat nicht genügend Punkte, um die Anfrage abzuschließen

Example:

blogRandomDataGenerator.errorHandling.errors.3.example

Solution: Kaufen Sie zusätzliche Punkte oder reduzieren Sie die Datensatzanzahl in Ihrer Anfrage.

Best Practices

Verwenden Sie angemessene Datensatzanzahlen

Beginnen Sie mit kleineren Batches (1.000-10.000 Datensätze) zum Testen, dann skalieren Sie zu größeren Batches für Produktionsdatengenerierung.

Tip: Kleinere Batches haben schnellere Antwortzeiten und erleichtern die Fehlersuche.

Sprachen an Ihre Nutzerbasis anpassen

Verwenden Sie eine Sprachverteilung, die Ihrer tatsächlichen Benutzerdemografie entspricht. Gemischte Sprachanfragen helfen, Internationalisierungsprobleme frühzeitig aufzudecken.

Tip: Generieren Sie 70% de-DE, 15% en-US, 15% fr-FR, wenn das Ihrer Traffic-Verteilung entspricht.

Nutzen Sie benutzerdefinierte Vorlagen

Verwenden Sie Formatvorlagen, um Daten zu generieren, die genau Ihrem Schema entsprechen. Dies eliminiert Nachbearbeitung und stellt sicher, dass Validierungsregeln erfüllt werden.

Tip: blogRandomDataGenerator.bestPractices.practices.2.tip

Wählen Sie das richtige Ausgabeformat

Verwenden Sie JSON für APIs und NoSQL-Datenbanken, CSV für SQL-Importe und Tabellenkalkulationen, SQL INSERT für direktes Datenbank-Seeding.

Tip: CSV-Format ist 40% kleiner als JSON für große Datensätze.

Testen Sie mit realistischen Datentypen

Verwenden Sie geeignete Datentypen, die Ihrer Produktionsumgebung entsprechen. Dies hilft, Validierungsfehler, Formatprobleme und Grenzfälle zu erkennen.

Tip: Generieren Sie echte E-Mail-Formate, nicht nur Zufallszeichenketten, um E-Mail-Validierungsfehler zu erkennen.

Überwachen Sie die Punkteverwendung

Verfolgen Sie den Punkteverbrauch in Entwicklung vs. Produktion. Richten Sie Warnungen für ungewöhnliche Nutzungsmuster ein.

Tip: 1 Punkt pro 1.000 Datensätze bedeutet 50.000 Datensätze = 50 Punkte. Planen Sie entsprechend.

Cachen Sie generierte Daten lokal

Für Entwicklung und Tests: Einmal generieren und den Datensatz wiederverwenden. Dies spart Punkte und gewährleistet Konsistenz über Testläufe hinweg.

Tip: Generieren Sie 10.000 Datensätze, speichern Sie sie in einer Datei, verwenden Sie sie für mehrere Testläufe.

Validieren Sie generierte Daten

Obwohl Daten realistisch sind, validieren Sie sie immer, um sicherzustellen, dass sie den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung entsprechen, bevor Sie sie in die Produktion importieren.

Tip: Führen Sie Validierungsskripte auf generierten Daten vor Datenbankimporten aus.

Nächste Schritte

Probieren Sie den API-Playground

Testen Sie die Random Data Generator mit interaktiven Beispielen in unserem API-Playground. Keine Programmierung erforderlich.

Vollständige Datentypen-Referenz ansehen

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Starten Sie noch heute mit der Testdatengenerierung

Die Random Data Generator bietet alles, was Sie brauchen, um realistische, skalierbare Testdaten für Entwicklung, Tests und Demos zu erstellen. Mit Unterstützung für 15+ Datentypen, 20+ Sprachen, benutzerdefinierte Formate und Massengenerierung bis zu 100.000 Datensätzen können Sie produktionsreife Testdaten in Sekunden generieren. Mit nur 1 Punkt pro 1.000 Datensätzen ist die API kosteneffizient für Projekte jeder Größe. Ob Sie eine Entwicklungsdatenbank füllen, ein neues Feature einem Lasttest unterziehen oder Demodaten für eine Präsentation erstellen – die Random Data Generator liefert realistische Daten im großen Maßstab.

Bereit, Ihren ersten Datensatz zu generieren? Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel und beginnen Sie in wenigen Minuten mit der Erstellung von Testdaten.

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