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一：为什么要进行性能分析
在MSYQL中当数据量大的时候，查询会变得特别慢，特别卡。这时候我们在写SQL时就需要特别小心，避免由于SQL导致查询性能瓶颈（说实话，这点真的认为ORACLE做的比MYSQL好得多）。
二：navcat快速进行性能分析
navcat真是个比较优秀的工具，因为一开始navcat用习惯了。
1.先来看一下一个100多万条数据表的查询：
2.添加limit查询
本来认为没什么问题的，毕竟100多万条查询几秒很正常。但是突发奇想加上了limit10
3.navcat打开语句分析第一步：执行计划
有问题了，百度一下，查出来什么加上limit查询有了范围就不进行全表查询什么的，总感觉不对劲，然后看到语句分析。
查询结束后按照如图所示查看执行计划：
解释下各个字段的含义：
id：不用问。
select_type: select查询的类型，主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询。
a.SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION
b.查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为：PRIMARY
c.在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为：SUBQUERY
d.在FROM列表中包含的子查询被标记为：DERIVED（衍生）
e.若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在 FROM子句的子查询中，外层 SELECT将被标记为：DERIVED
f.从UNION表获取结果的SELECT被标记为：UNION RESULT
table：查询所对应的表
partitions： 分区，一般用不到
type：表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”，常见类型如下：结果值从好到坏依次是：system > const > eq_ref
> ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
possible_keys：指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被
查询使用。
key： 显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。TIPS：查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出
现在key列表中。
key_len：表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度，key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，
并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。
ref：表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
Extra：包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息
由上面可以得到：一些sql优化建议： 尽量避免全表查询，建立合适的索引，索引字段不要太长（比如varchar(66000)）
通过对比发现，执行计划是一样没有什么不同。
4、navcat打开语句分析第二步：执行状态。
在上面下面选择概况：
发现主要区别在Send_data时间消耗有区别。那么我们来看一下这个名词是什么东西？
原来这个状态的名称很具有误导性，所谓的“Sending data”并不是单纯的发送数据，而是包括“收集 + 发送 数据”。这里的关键是为什么要收集数据，原因在于：mysql使用“索引”完成查询结束后，mysql得到了一堆的行id，如果有的列并不在索引中，mysql需要重新到“数据行”上将需要返回的数据读取出来返回个客户端。
5、navcat打开语句分析第三步：时间分布。
首先打开配置：set profiling=on;
执行完查询后，使用show profiles查看query id;
使用show profile for query query_id查看详细信息;
好吧问题果然出在这个上面。
6.排查问题
发现我去 全是text大文本字段，有些脑壳疼。
show table status，查看溢出信息，溢出数据会被随机读取，造成读取耗时多。
7.解决问题
（1）百度优化text，blob等等大字段的优化
（2）业务拆分，很显然 text的字段可以单独拆分出一个表字段。
三：语句分析初步得出优化建议
1.尽量合理使用索引
2.尽量避免表设计字段过长
3.尽量添加limit条件