做几点小说明：

　　1. Set profiling=1; 执行此语句之后，可以从information_schema.profiling这张表中读出语句执行的详细信息，其实包含不少内容，包括我需要的时间信息，这是张临时表，每新开一个会话都要重新设置profiling属性才能从这张表中读取数据

　　2. Select * From MyTable where DictID = 100601000004;

　　这行代码貌似和我们的实验没什么关系，本来我也是这么认为的，之所以加这句，是我在之前的摸索中发现，执行过程中有个步骤是open table，如果是第一次打开某张表，那时间是相当长的，所以在执行后面的语句前，我先执行了这行代码打开试验用的表

　　3. MySQL默认在information_schema.profiling表中保存的查询历史是15条，可以修改profiling_history_size属性来进行调整，我希望他大一些让我能一次取出足够的数据，不过最大值只有100，尽管我调整为150，最后能够查到的也只有100条，不过也够了

　　4. SQL代码我没有全列出来，因为查询语句差不多，上面代码中用省略号表示了，最后的结果是两个csv文件，个人习惯，你也可以把结果存到数据库进行分析

　　实验步骤

　　重启数据库，执行文件NormalQuery.sql，执行文件StmtQuery.sql，得到两个结果文件

　　再重启数据库，执行StmtQuery.sql，执行文件NormalQuery.sql，得到另外两个结果文件

　　实验结果

　　详细结果在最后提供了附件下载，有兴趣的朋友可以看下

　　结果分析

　　每一个SQL文件中执行了一百个查询语句，没有重复的查询语句，不存在查询cache，统计执行SQL的平均时间得出如下结果

　　从结果中可以看出，无论是先执行还是后执行，NormalQuery中的语句都比使用预处理语句的要快一些=.=!

　　那再来看看每一句查询具体的情况，Normal和Stmt的query各执行了两百次，每一步的详细信息如下：

　　从这里面可以看出，第一个，normalquery比stmtquery少一个步骤，第二个，虽然stmt在不少步骤上是优于normal的,但在executing一步上输掉太多，最后结果上也是落败

　　最后，再给出一个查询缓存的实验结果，具体步骤就不列了

　　在查询缓存的时候，Normal完胜……

　　写在最后

　　大概情况就是这样，我回忆了一下，网上说预处理可以提高效率的，基本都是用编程的方式去执行查询，不知道这个有没有关系，基础有限，希望园子里的大牛能看到，帮忙解惑。