通过对典型的query和insert操作的测试，暂时能得出如下结论（可能会受mysql版本，机器配置的影响）：
关于query：
1. 100w是个无索引查询性能的分水岭。
2. 数据量在30w – 200w的区间，在索引高效的情况下，数据库数据量的变化，基本对查询不会产生明显的影响（这也跟查询原理相符）
3. 高效的索引，对查询速度的提高可能是数倍，甚至数十倍的！（这个也在很多案例中得到了证实）
关于insert：
4. 无索引插入在200w附近会出现一个插入速度的分水岭，200w之后的插入耗时基本上会增加2-3倍！
5. 有索引插入，数据量从50w – 300w，插入速度基本上比较平稳，没有明显的跃变。
6. 有索引插入与无索引插入相比，数据量在200w以内的时候，基本上有索引插入耗时 = 无索引插入耗时*1.5，在200w以后，有索引插入速度还比无索引插入的快(这点我也想不明白)
详细测试报告如下：
测试环境：
内存(M)：
total used free shared buffers cached
Mem: 2020 1970 49 0 31 1309
Mysql版本：
server version: 4.1.15
数据库处于空闲状态
数据库：db_test_0525
表：t_test1
表结构：
user_num | varchar(100) | | |
name | varchar(200) | YES | | NULL
remark | text | YES | | NULL
stat_date
Stat_date：随机生成的时间值
User_name： 平均长度为11位的varchar
Name： 长度为134的varchar
Remark ：长度为8的varchar
测试sql语句：
1. select * from t_test1 where user_num='139561885564' and stat_date >= date_format('2007-05-06','%Y-%m-%d');
2. select * from t_test1 where user_num='139561885564'
索引：alter table t_test1 add index idx_num_date(user_num,stat_date)
alter table t_test1 drop index idx_num_date
一．测试查询性能：
试验结果：(详细数据见附件)
试验数据：
|
数据量
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30
|
50
|
100
|
150
|
200
|
|
查询耗时
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0.53
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0.87
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1.75
|
7.31
|
9.79
|
趋势图：
通过曲线不难分析，100w左右是个查询性能的分水岭。
一．测试插入性能：
数据基数：50w
插入数据量：250w
插入方式：每次插入1000条记录，每插入1w条记录一次日志
采样规则：每插入1w记录一次当前数据量和插入这1w记录耗时(耗时单位：毫秒)
由于采样数据较多，详细数据见附件
1.无索引插入：
共采样了三组数据。第一组可能由于当时数据库繁忙，在插入到180w附近造成一定瑕疵
测试数据一：
测试数据二：
测试数据三：
2.有索引插入：
新建索引：alter table t_test1 add index idx_num_date(user_num,stat_date)
测试数据一：
测试数据二：
通过上图对比，不难总结2点：
1. 无索引插入在200w附近会出现一个插入速度的分水岭，200w之后的插入耗时基本上会增加2-3倍！
2. 有索引插入，数据量从50w – 300w，插入速度基本上比较平稳，没有明显的跃变。
3. 有索引插入与无索引插入相比，数据量在200w以内的时候，基本上 有索引插入耗时 = 无索引插入耗时*1.5，在200w以后，有索引插入速度还比无索引插入的快(这点我也想不明白)