软件环境：win7，mysql版本5.5，InnoDB存储引擎。

硬件环境：普通笔记本，CPU P8700双核2.53GHz，内存3G，5400转机械硬盘1000GB。

建了一张表，id列是自增长bigint，再加上其他varchar、datetime型的字段，总共8个字段，通过java生成了insert的sql文件，一共62个文件，每个文件50万行(约88M)，总共3100万行记录(约5.35G)，通过source导入，从中午1:30一直到18:00才导完，花了快4个半小时，导完后，数据文件大小约2.5G。后来听说用load data infile可以加快导数据时间，改天再试试。

结论1：由此可见，mysql单表支持1000万条数据是完全可行的。

此时只有id列上有主键，聚集索引，测试开始。

1、整表数据行数统计(select count)

select count(*) from t_test;

返回3100万条数据足足花了1分21秒，多次测试取平均值，也差不多要1分6秒。

select count(n_id) from t_test;

返回3100万条数据也要1分多，感觉比count(*)性能好不了多少，难道是数据量级还不够大？

给n_id建了一个非聚集索引，create index idx_nid on t_test(n_id) 耗时4分43秒。

再次 select count(n_id) from t_test;

返回3100万条数据耗时13.52秒；快了不少！

select count(*) from t_baginfo;

返回3100万条数据耗时12.86秒；比count(n_id)快约700毫秒；

结论2：在只有聚集索引的情况下，再给主键列建一个非聚集索引后，select count(*)速度可以得到很大提升

2、分页测试

a、取1万行后面10行记录：

select * from t_test limit 10000,10;耗时0.03秒

只取n_id

select n_id from t_test limit 10000,10;耗时0.01秒

b、取10万行后面10行记录：

select * from t_test limit 100000,10;耗时0.14秒

只取n_id

select n_id from t_test limit 100000,10;耗时0.08秒

c、取100万行后面的10行记录：

select * from t_test limit 1000000,10;耗时1.69秒

只取n_id

select n_id from t_test limit 1000000,10;耗时0.77秒

d、取1000万行后面的10行记录：

select * from t_test limit 10000000,10;耗时17.86秒

select * from t_test where n_id>(select n_id from t_test  limit 9999999,1 ) limit 10; 耗时18.27秒

加n_id排序：

select * from t_test order by n_id limit 10000000,10;耗时18.14秒

select * from t_test where n_id>(select n_id from t_test order by n_id limit 9999999,1 ) limit 10; 耗时18.27秒

只取n_id

select n_id from t_test limit 10000000,10;耗时4.22秒

select n_id from t_test where n_id>(select n_id from t_test  limit 9999999,1 ) limit 10; 耗时5.51秒

加n_id排序：

select n_id from t_test order by n_id limit 10000000,10;耗时17.25秒

select n_id from t_test where n_id>(select n_id from t_test order by n_id limit 9999999,1 ) limit 10; 耗时17.98秒