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) );
下面我要連接兩張表查詢出前10個people，按tname排序。 于是，一個SQL語句誕生了：select * from t_people p left join t_team t on p.team_id=t.id order by p.pname limit 10; [語句①] 這個是我第一反應寫的SQL，通俗易懂，也是大多數人的第一反應。然后來測試一下這個語句的執行時間。首先要準備數據。我用存儲過程在t_team表中生成1000條數據，在t_people表中生成100000條數據。（存儲過程在本文最后） 執行上面那條SQL語句，執行了好幾次，耗時在3秒左右。
再換兩個語句對比一下： 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; [語句②] 耗時0.00秒，忽略不計。
2.還是使用order by，但是把連接t_team表去掉：select * from t_people p order by p.pname limit 10; [語句③] 耗時0.15秒左右。 對比發現[語句①]的效率巨低。 為什么效率這么低呢。[語句②]和[語句③]執行都很快，[語句①]不過是二者的結合。如果先執行[語句③]得到排序好的10條people結果后，再連接查詢出各個people的team，效率不會這么低。那么只有一個解釋：MySQL先執行連接查詢，再進行排序。 解決方法：如果想提高效率，就要修改SQL語句，讓MySQL先排序取前10條再連接查詢。
SQL語句： 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; [語句④] [語句④]和[語句①]功能一樣，雖然有子查詢，雖然看起來很別扭，但是效率提高了很多，它的執行時間只要0.16秒左右，比之前的[語句①] (耗時3秒) 提高了20倍。 這兩個表的結構很簡單，如果遇到復雜的表結構…我在實際開發中就碰到了這樣的問題，使用[語句①]的方式耗時80多秒，但使用[語句④]只需1秒以內。
最后給出造數據的存儲過程：
復制代碼 代碼如下:www.49028c.com
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
