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