【问题现象】
使用sphinx支持倒排索引，但sphinx从mysql查询源数据的时候，查询的记录数才几万条，但查询的速度非常慢，大概要4~5分钟左右
【处理过程】
1）explain
首先怀疑索引没有建好，于是使用explain查看查询计划，结果如下：
从explain的结果来看，整个语句的索引设计是没有问题的，除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外，其它的表都是通过索引访问
2）show processlist;
explain看不出问题，那到底慢在哪里呢？
于是想到了使用 show processlist查看sql语句执行状态，查询结果如下：
发现很长一段时间，查询都处在 “ Sending data ”状态
查询一下“Sending data”状态的含义，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。
3）show profile
为了进一步验证查询的时间分布，于是使用了show profile命令来查看详细的时间分布
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;
结果如下：
从结果可以看出，Sending data的状态执行了216s
4）排查对比
经过以上步骤，已经确定查询慢是因为大量的时间耗费在了Sending data状态上，结合Sending data的定义，将目标聚焦在查询语句的 返回列 上面
经过一 一排查，最后定为到一个description的列上，这个列的设计为：`description` varchar(8000) DEFAULT NULL COMMENT '游戏描述',
于是采取了对比的方法，看看“ 不返回 description的结果”如何。show profile的结果如下：
可以看出，不返回description的时候，查询时间只需要15s，返回的时候，需要216s， 两者相差15倍
【原理研究】
至此问题已经明确，但原理上我们还需要继续探究。
这篇淘宝的文章很好的解释了相关原理： innodb使用大字段text，blob的一些优化建议
具体对应到本文的这个实例，我们使用show table status来查看表的相关信息：
可以看到，平均一行大约1.5K，Innodb每页16K，除去一些数据结构空间和保留空间，大概1/10的行需要采用溢出存储（即将数据存放在另外的页中），一旦采用了这种方式存储，返回数据的时候 本来是顺序读取的数据，就变成了随机读取 了，所以导致性能急剧下降。
【解决方法】
找到了问题的根本原因，解决方法也就不难了。有几种方法：
1） 查询时去掉description的查询 ，但这受限于业务的实现，可能需要业务做较大调整
2） 增大Innodb buffer pool ，但由于Innodb buffer pool会根据查询进行自动调整，因此如果gm_platform_info不是热门表，作用也不是很明显
3） 表结构优化 ，将descripion拆分到另外的表，这个改动较大，需要已有业务配合修改