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这种做法生成的测试数据相对比较符合实际，注册时间和最后登录时间都既有一定的时间顺序，又有在时间区间内有随机生成，代码都有注释，这里就不多说了，代码如下：
#建测试表
drop table if exists t;
CREATE TABLE t (
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '自增主键',
dept tinyint not null comment '部门id',
name varchar(30) comment '用户名称',
create_time datetime not null comment '注册时间',
last_login_time datetime comment '最后登录时间'
) comment '测试表';
#手工插入第一条测试数据，后面数据会根据这条数据作为基础生成
insert into t values(1,1,'user_1', '2018-01-01 00:00:00', '2018-03-01 12:00:00');
#初始化序列变量
set @i=1;
#==================此处拷贝反复执行，直接符合预想的数据量===================
#执行20次即2的20次方=1048576 条记录
#执行23次即2的23次方=8388608 条记录
#执行24次即2的24次方=16777216 条记录
#......
insert into t(dept, name, create_time, last_login_time)
select left(rand()*10,1) as dept, #随机生成1~10的整数
concat('user_',@i:=@i+1), #按序列生成不同的name
date_add(create_time,interval +@i*cast(rand()*100 as signed) SECOND), #生成有时间大顺序随机注册时间
date_add(date_add(create_time,interval +@i*cast(rand()*100 as signed) SECOND), interval + cast(rand()*1000000 as signed) SECOND) #生成有时间大顺序的随机的最后登录时间
from t;
select count(1) from t;
#==================此处结束反复执行=====================
#创建索引(视情况执行)
create index idx_dept on t(dept);
create index idx_create_time on t(create_time);
create index idx_last_login_time on t(last_login_time);