MySQL是一款廣泛使用的關系型數據庫，它被許多大型網站和應用程序所采用。雖然MySQL在處理海量數據時表現優異，但是當數據量達到百萬級別時，查詢速度會變得明顯變慢。

查詢速度變慢的原因可以歸結為兩個方面：第一，索引失效；第二，數據量過大。

CREATE TABLE `student` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`gender` tinyint(1) DEFAULT NULL COMMENT '性別',
`age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年齡',
`address` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '住址',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '創建時間',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1000001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='學生表';

以上SQL語句創建了一個名為student的表，并建立了一個name字段的索引。如果查詢學生姓名為'張三'的學生記錄，可以使用以下SQL語句：

SELECT * FROM student WHERE name = '張三';

如果數據量較小，查詢速度會比較快。但是當數據量達到百萬級別時，查詢速度就會變慢。原因是索引失效，MySQL會放棄使用name字段的索引，而進行全表掃描。

解決這個問題的方法是：優化查詢語句，讓MySQL能夠正確使用索引。查詢語句應該盡量簡單，避免出現復雜的SQL語句。另外，可以使用EXPLAIN命令來分析查詢語句的執行計劃，找到索引失效的原因。

查詢速度變慢的第二個原因是數據量過大。當數據量達到百萬級別時，MySQL需要在磁盤上進行大量的讀寫操作，導致查詢速度明顯變慢。

解決這個問題的方法是：采用分庫分表的方法，將數據分散到多個表或多個數據庫中。這樣，每個表或數據庫的數據量就會減小，查詢速度就會明顯提高。

綜上所述，解決MySQL百萬級數據查詢慢的問題需要對查詢語句進行優化，并采用分庫分表的方法。只有這樣，才能保證MySQL在處理海量數據時表現出色。