create table t_team ( id int primary key, tname varchar(100) ); create table t_people ( id int primary key, pname varchar(100), team_id int, foreign key (team_id) references t_team(id) );
下面我要连接两张表查询出前10个people，按tname排序。 于是，一个SQL语句诞生了：select * from t_people p left join t_team t on p.team_id=t.id order by p.pname limit 10; [语句①] 这个是我第一反应写的SQL，通俗易懂，也是大多数人的第一反应。然后来测试一下这个语句的执行时间。首先要准备数据。我用存储过程在t_team表中生成1000条数据，在t_people表中生成100000条数据。（存储过程在本文最后） 执行上面那条SQL语句，执行了好几次，耗时在3秒左右。
再换两个语句对比一下： 1.把order by子句去掉：select * from t_people p left join t_team t on p.team_id=t.id limit10; [语句②] 耗时0.00秒，忽略不计。
2.还是使用order by，但是把连接t_team表去掉：select * from t_people p order by p.pname limit 10; [语句③] 耗时0.15秒左右。 对比发现[语句①]的效率巨低。 为什么效率这么低呢。[语句②]和[语句③]执行都很快，[语句①]不过是二者的结合。如果先执行[语句③]得到排序好的10条people结果后，再连接查询出各个people的team，效率不会这么低。那么只有一个解释：MySQL先执行连接查询，再进行排序。 解决方法：如果想提高效率，就要修改SQL语句，让MySQL先排序取前10条再连接查询。
SQL语句： select * from (select * from t_people p order by p.pname limit 10) p left join t_team t on p.team_id=t.id limit 10; [语句④] [语句④]和[语句①]功能一样，虽然有子查询，虽然看起来很别扭，但是效率提高了很多，它的执行时间只要0.16秒左右，比之前的[语句①] (耗时3秒) 提高了20倍。 这两个表的结构很简单，如果遇到复杂的表结构…我在实际开发中就碰到了这样的问题，使用[语句①]的方式耗时80多秒，但使用[语句④]只需1秒以内。
CREATE PROCEDURE createdata() BEGIN DECLARE i INT; START TRANSACTION; SET i=0; WHILE i<1000 DO INSERT INTO t_team VALUES(i+1,CONCAT('team',i+1)); SET i=i+1; END WHILE; SET i=0; WHILE i<100000 DO INSERT INTO t_people VALUES(i+1,CONCAT('people',i+1),i%1000+1); SET i=i+1; END WHILE; COMMIT; END
