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.
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
Sarah Müller
sarah.mueller@beispiel.de
+49-30-234-5678
Eichenallee 123
2023-08-15T10:30:00Z
42
f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479
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.syntaxEinen Vornamen einfügen
Example: "Emma"
blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.1.syntaxEinen Nachnamen einfügen
Example: "Müller"
blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.2.syntaxEine E-Mail-Adresse einfügen
Example: "emma.mueller@beispiel.de"
blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.3.syntaxEine Zahl im Bereich einfügen
Example: "4721"
blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.4.syntaxEin vergangenes Datum einfügen
Example: "2023-05-12"
blogRandomDataGenerator.customFormats.templateSyntax.placeholders.5.syntaxEine UUID einfügen
Example: "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479"
Benutzerdefinierte Benutzer-IDs
Template:
blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.0.templateOutput:
USER-47283E-Mail mit Firmen-Domain
Template:
blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.1.templateOutput:
emma.mueller@meinefirma.deProdukt-SKUs
Template:
blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.2.templateOutput:
SKU-A7F3M2K9-432Bestellnummern
Template:
blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.3.templateOutput:
ORD-20250109-3847Vollständige Adresse (einzeilig)
Template:
blogRandomDataGenerator.customFormats.examples.4.templateOutput:
Hauptstraße 42, Berlin, Berlin 10115Regex-basierte Generierung
Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um Daten zu generieren, die bestimmten Mustern entsprechen
blogRandomDataGenerator.customFormats.regexPatterns.examples.0.patternDrei Großbuchstaben, Bindestrich, vier Ziffern
Example: "ABC-1234"
blogRandomDataGenerator.customFormats.regexPatterns.examples.1.patternSSN-ähnliches Muster
Example: "123-45-6789"
blogRandomDataGenerator.customFormats.regexPatterns.examples.2.patternGemischte 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
10.000 records
Processing time: 2 Sekunden
50.000 records
Processing time: 10 Sekunden
100.000 records
Processing time: 20 Sekunden
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.responseBenutzerdefinierte 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.responseMassen-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.csvResponse:
# 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.codePraxisbeispiel: 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.exampleSolution: 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.exampleSolution: 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.exampleSolution: 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.exampleSolution: 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
Vollständige Datentypen-Referenz ansehen
Verwandte Tools entdecken
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.