CREATE TABLE `aaa`.`TAB1` (  `a` varchar(32)  NOT NULL COMMENT '' /*{{  mod(rownum+0,100) || rand.regex('[0-9a-zA-Z]{30}') }}*/,  `b` varchar(32)  NOT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{32}') }}*/,  `c` varchar(32)  NOT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{32}') }}*/,  `d` varchar(10)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{10}') }}*/,  `e` varchar(2)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{2}') }}*/,  `f` varchar(5)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{5}') }}*/,  `g` varchar(4)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{4}') }}*/,  `h` varchar(4)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{4}') }}*/,  `i` varchar(4)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{4}') }}*/,  `j` text  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{6200}') }}*/,  `k` text  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{6200}') }}*/,  `l` text  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{6200}') }}*/,  `m` varchar(4)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{4}') }}*/,  `n` varchar(5)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{5}') }}*/,  `o` text  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{510}') }}*/,  `p` varchar(7)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{7}') }}*/,  `q` varchar(500)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.regex('[0-9a-zA-Z]{500}') }}*/,  `r` int(11)  DEFAULT NULL COMMENT '' /*{{ rand.range_inclusive(0,2147483647) }}*/,  `s` datetime  NOT NULL COMMENT '' /*{{ current_timestamp - INTERVAL rand.range_inclusive(0, 86400*30) SECOND + INTERVAL rand.range_inclusive(0,999999) MICROSECOND }}*/,  `t` datetime  NOT NULL COMMENT '' /*{{ current_timestamp - INTERVAL rand.range_inclusive(0, 86400*30) SECOND + INTERVAL rand.range_inclusive(0,999999) MICROSECOND }}*/,  PRIMARY KEY(`a`),  INDEX `IDX_t`(`t`))  ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARACTER SET = UTF8MB4 DEFAULT COLLATE = UTF8MB4_BIN COMMENT = '';

[tidb@vm172-16-201-22 bin]$ ./dbgen -i ./t.sql -f csv -R 15000 -N 1000000  -o ./outputUsing seed: 3ce68633d40ae080e51b29e74cd5367468c062bfb294c6fb8c2a1cdff2efff67Done!                                                                                                                                                Size     18.50 GB / 18.50 GB 🕛  291.21 MB/s                                                [tidb@vm172-16-201-22 bin]$ du -sh output/19G        output/

[lightning] # 转换数据的并发数，默认为逻辑 CPU 数量，不需要配置。 # 混合部署的情况下可以配置为逻辑 CPU 的 75% ⼤⼩。 # region-concurrency = 
# ⽇志 level = "info" file = "tidb-lightning.log" 
[tikv-importer] # backend 设置为 local 模式 backend = "local" # 设置排序的键值对的临时存放地址，⽬标路径需要是⼀个空⽬录 sorted-kv-dir = "/data/tmp/sorted-kv-dir" 
[checkpoint] # 启⽤断点续传。 # 导⼊时，TiDB Lightning 会记录当前进度。 # 若 TiDB Lightning 或其他组件异常退出，在重启时可以避免重复再导⼊已完成的数据。 enable = true # 存储断点的⽅式 # - file：默认存储路径为 /tmp/CHECKPOINT_SCHEMA.pb driver = "file" 
[mydumper] # Mydumper 源数据⽬录。 data-source-dir = "/home/tidb/bin/output" filter = ['aaa.*'] #只导⼊这些库 
[mydumper.csv]header = false
[tidb] # ⽬标集群的信息。tidb-server 的监听地址，填⼀个即可。 host = "172.16.201.22" port = 4000 user = "root" password = "" # 表架构信息在从 TiDB 的“状态端⼝”获取。 status-port = 10080# pd-server 的地址，填⼀个即可 pd-addr = "172.16.201.22:2379" 
[post-restore] analyze = "off"   #如果要快速导入，这个值设为off，导入完成后再手工收集统计信息checksum = "required" 

nohup ./tidb-lightning -config tidb-lightning.toml --check-requirements=false > nohup.out &

# 宽表一般是通过定制策略来收集的，后续的 auto analyze 将继承该策略analyze table aaa.TAB1 columns a, t with 110000 samples , 256 BUCKETS, 300 TOPN;