MySQL作为当前最为流行的关系型数据库之一，广泛应用于互联网中的各类应用系统中。随着数据量的不断增加，查询语句的性能也越来越成为关注的焦点。其中，百万级的数据查询往往会出现查询时间非常慢的情况，下面我们就来探讨一下这个问题。

首先，我们需要明确一点：MySQL的默认搜索方式是全表扫描，当数据量非常大时，就会出现查询速度非常慢的情况。针对这个问题，我们可以采用索引来提高查询速度。

SELECT * FROM tablename WHERE state='success' LIMIT 200000, 10;

对于上述代码，我们可以分析一下其中的问题。首先，我们可以发现这个查询语句在使用limit来限制查询结果时，跳过的记录数非常大，达到了200000。这种情况下，MySQL需要在跳过这些记录之后，再遍历后面10条记录。这个过程需要消耗大量的时间和资源。

那么，我们该如何解决这个问题呢？一种可行的思路是使用一些技术手段来避免遍历大量记录造成的性能问题。比如，我们可以使用覆盖索引（covered index）来优化查询速度。具体做法是将查询语句中涉及到的列添加到索引中，这样查询结果就可以通过索引直接获取，而无需再访问数据表。

SELECT column1, column2 FROM tablename WHERE state='success' LIMIT 200000, 10;

另外，我们还可以通过分页缓存技术来提高查询速度。具体做法是将查询结果缓存到内存中，避免每次查询都需要遍历整个数据表。这种方式可以有效地减少数据库的负载，并提高查询性能。

综上所述，MySQL在处理百万级数据查询时，往往会出现查询速度非常慢的情况。针对这个问题，我们可以采用索引、覆盖索引、分页缓存等技术手段来优化查询速度，提高数据库性能。