ame字段，其中id為自增長主鍵。

CREATE TABLE `test` (t(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,ame` varchar(50) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)noDB DEFAULT CHARSET=utf8;

ame字段的值為test+id的形式。

ame`) VALUES ('test1'),('test2'),('test3'),...('test10000');

然后，我們分別測試了IN查詢中包含1000、2000、3000、4000、5000條數據的情況，查詢語句如下：...1000);...2000);...3000);...4000);...5000);

我們使用Navicat for MySQL來測試，查詢結果如下：

IN查詢中包含1000條數據，查詢時間為0.015s；

IN查詢中包含2000條數據，查詢時間為0.031s；

IN查詢中包含3000條數據，查詢時間為0.047s；

IN查詢中包含4000條數據，查詢時間為0.062s；

IN查詢中包含5000條數據，查詢時間為0.078s。

通過測試結果可以看出，MySQL可以支持5000條IN查詢，而且查詢時間也不會太長。但是，如果IN查詢中的值過多，還是會影響查詢效率，因此，我們需要在實際應用中根據情況來選擇合適的查詢方式。

MySQL可以支持5000條IN查詢，查詢時間也不會太長。但是，如果IN查詢中的值過多，還是會影響查詢效率。因此，在實際應用中，需要根據情況來選擇合適的查詢方式，以提高查詢效率。