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MySQL的 JOIN 优化终极指南

news 来源：原创 2025/5/17 9:15:35

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- 前言
- 序章：为何要有JOIN？——“一个好汉三个帮”的数据库哲学 🤝
- 第一章：JOIN的“七十二变”——常见JOIN类型速览 🎭
- 第二章：MySQL的“红娘秘籍”——JOIN执行原理大揭秘 🕵️‍♀️📖
- - 2.1 简单嵌套循环连接 (Simple Nested Loop Join, SNLJ) - “老实人的笨办法” 🐢
  - 2.2 索引嵌套循环连接 (Index Nested Loop Join, INLJ) - “聪明人的快捷方式” 🚀
  - 2.3 块嵌套循环连接 (Block Nested Loop Join, BNL) - “批量相亲，减少跑腿” 🚌
  - 2.4 MySQL 8.0+ 的新贵：哈希连接 (Hash Join) 🧙‍♂️
- 第三章：JOIN优化的“葵花宝典”——核心法则与实战技巧 🚀📖
- - 1. 索引！索引！还是TMD索引！(最重要的事说三遍) 🔑🔑🔑
  - 2. 驱动表的选择：“谁先动筷子”的艺术 🥢
  - 3. 过滤条件要“给力”：尽可能早地减少结果集 📉
  - 4. join_buffer_size：不是万能丹，合理使用才有效 💊
  - 5. EXPLAIN：你的JOIN优化“导航仪” 🗺️
  - 6. MySQL 8.0+ 的其他JOIN优化特性 (锦上添花) 🌸
  - 7. JOIN查询的“七宗罪” (常见避坑指南) 🚫
- 第四章：实战演练——看个例子压压惊 👨‍🏫
- 总结：JOIN优化🧘‍♂️

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前言

大家好！又双叒叕是我，你们的老朋友，一个幽默的程序员。

今天，咱们来点更刺激的，聊聊那个让无数英雄竞折腰的——JOIN查询优化！

你是不是也写过那种“九九八十一难”般的JOIN语句，一执行，MySQL就跟便秘似的，半天憋不出一个P（结果）？或者，你看着EXPLAIN那一堆眼花缭乱的Nested Loop、Using join buffer，感觉智商被按在地上摩擦？

别慌！JOIN虽然复杂，但它不是“爱情魔咒”，只要你摸清了它的“脾气秉性”，掌握了正确的“撩妹技巧”（优化方法），它也能从“世纪大难题”变成你SQL工具箱里的“瑞士军刀”！

准备好了吗？系好安全带，咱们的“JOIN优化探索号”飞船，马上起航！目的地——高效JOIN的“幸福彼岸”！🚀💑

序章：为何要有JOIN？——“一个好汉三个帮”的数据库哲学 🤝

想象一下，你的数据被精心设计，分门别类地存放在不同的“小抽屉”（表）里。比如：

students表：存放学生的基本信息（学号、姓名、班级ID）。
classes表：存放班级信息（班级ID、班主任、教室）。
scores表：存放学生的考试成绩（学号、科目、分数）。

现在，你想知道“火箭班所有学生的姓名及其各科成绩”，单靠一个“抽屉”肯定搞不定吧？你得把students和scores这两个抽屉打开，根据“学号”这个共同的线索，把它们关联起来。

JOIN，就是数据库世界里的“联谊会主持人”！ 它的核心任务，就是根据你指定的“共同话题”（连接条件），把来自不同表（抽屉）的相关数据行“拉郎配”，组合成一个更完整、更有意义的结果集。

没有JOIN，数据就是一座座孤岛；有了JOIN，数据才能汇聚成汪洋大海，展现出真正的价值！

第一章：JOIN的“七十二变”——常见JOIN类型速览 🎭

在MySQL的“联谊会”上，主持人（JOIN）会根据你的要求，采用不同的“配对策略”。咱们先来快速认识一下几位常见的“联谊会司仪”：

INNER JOIN (内连接)：最严格的“司仪”，只介绍那些在两个表里都能找到“共同话题”（匹配连接条件）的行。如果A表的某行在B表找不到伴儿，或者B表的某行在A表找不到伴儿，对不起，它俩都不能参加这场“内涵派对”。
- 口头禅：“宁缺毋滥，非诚勿扰！”
- 写法：SELECT ... FROM tableA INNER JOIN tableB ON tableA.col = tableB.col; (或者直接 SELECT ... FROM tableA, tableB WHERE tableA.col = tableB.col;，效果类似，但推荐显式JOIN)
LEFT JOIN (左连接，也叫 LEFT OUTER JOIN)：偏心眼的“司仪”，以左边的表（FROM子句中先出现的表）为准。左表的每一行都会出现在结果中。
- 如果右表有匹配的行，就正常配对。
- 如果右表没有匹配的行，右表相关的列会用NULL来填充，“强行配对，找不到对象就给你个空气伴侣”。
- 口头禅：“左边的都是爷，一个都不能少！右边的？能配就配，配不上拉倒（用NULL）！”
- 写法：SELECT ... FROM tableA LEFT JOIN tableB ON tableA.col = tableB.col;
RIGHT JOIN (右连接，也叫 RIGHT OUTER JOIN)：跟LEFT JOIN反过来，以右边的表为准。
- 口头禅：“右边的都是姑奶奶，全都得伺候好！左边的？随缘吧！”
- 小技巧：很多时候，A RIGHT JOIN B 都可以改写成 B LEFT JOIN A，效果一样，但LEFT JOIN更常用，可读性可能更好。
FULL JOIN (全连接，也叫 FULL OUTER JOIN)：最大方的“司仪”，左边右边的客人一个都不落下！
- 左表有匹配，右表有匹配：正常配对。
- 左表有，右表没有：左表数据显示，右表数据为NULL。
- 左表没有，右表有：右表数据显示，左表数据为NULL。
- 口头禅：“来者都是客，一个都不能少！找不到伴儿的，我给你们发‘安慰奖’（NULL）！”
- MySQL的“小遗憾”：MySQL本身不直接支持FULL OUTER JOIN关键字。但别灰心，你可以通过LEFT JOIN ... UNION ... RIGHT JOIN (或者 LEFT JOIN ... UNION ALL ... RIGHT JOIN WHERE A.key IS NULL 等变体) 来模拟实现全连接的效果。
```
-- 模拟FULL JOIN (注意，对于匹配上的行会显示两次，如果想去重用UNION)
SELECT * FROM tableA LEFT JOIN tableB ON tableA.id = tableB.id
UNION ALL -- 或者 UNION 去重
SELECT * FROM tableA RIGHT JOIN tableB ON tableA.id = tableB.id
WHERE tableA.id IS NULL; -- 只取右表有而左表没有的部分
```
CROSS JOIN (交叉连接，也叫笛卡尔积)：最“疯狂”的“司仪”，不做任何筛选，把A表的每一行和B表的每一行都强行“拉郎配”一次。
- 如果A表有M行，B表有N行，结果集就会有 M * N 行！数据量一大，分分钟把你的数据库搞“爆炸”！🤯
- 口头禅：“管他三七二十一，全都给我配一遍！宁可错杀一千，不可放过一个（潜在组合）！”
- 写法：SELECT ... FROM tableA CROSS JOIN tableB; 或者 SELECT ... FROM tableA, tableB; (不加任何WHERE连接条件时)
- 用途：正常业务中用得极少，除非你真的需要所有可能的组合（比如生成测试数据、某些特定的数学运算）。大多数情况下，如果你不小心写出了笛卡尔积，那很可能是你忘了加ON或WHERE连接条件了！

了解了这些“司仪”的性格，我们才能更好地指挥它们干活。

第二章：MySQL的“红娘秘籍”——JOIN执行原理大揭秘 🕵️‍♀️📖

当MySQL收到一个JOIN请求后，它内部是怎么运作的呢？难道真的是挨个比较吗？不完全是，它也有一套自己的“相亲算法”。

在MySQL的早期版本以及很多情况下，JOIN操作的核心算法是嵌套循环连接 (Nested Loop Join, NLJ) 及其变种。

2.1 简单嵌套循环连接 (Simple Nested Loop Join, SNLJ) - “老实人的笨办法” 🐢

这是最原始、最容易理解，但也通常是最低效的一种。

算法描述：
1. 选择一个表作为“外层表”（也叫驱动表，Driving Table）。
2. 遍历外层表的每一行。
3. 对于外层表的每一行，都去遍历“内层表”（也叫被驱动表，Driven Table）的所有行，找到匹配的行，然后组合输出。

伪代码示意：

FOR each row R1 in OuterTable:FOR each row R2 in InnerTable:IF R1 joins with R2 ON join_condition:Output (R1, R2)

性能噩梦：如果外层表有M行，内层表有N行，那么总的比较次数大约是 M * N！如果内外层表都没有索引，那每次在内层表查找都是全表扫描，I/O次数大约是 M + M*N（外层扫一遍，内层扫M遍）。数据量一大，简直是“龟速行驶”。
MySQL的“嫌弃”：由于SNLJ效率太低，现代MySQL优化器会极力避免使用它，除非万不得已（比如连接条件极其复杂，没有任何索引可用）。

2.2 索引嵌套循环连接 (Index Nested Loop Join, INLJ) - “聪明人的快捷方式” 🚀

当被驱动表（内层表）的连接字段上有索引时，情况就大不一样了！INLJ闪亮登场！

算法描述：
1. 选择一个表作为“外层表”（驱动表）。
2. 遍历外层表的每一行。
3. 对于外层表的每一行，不再全表扫描内层表，而是拿着外层表的连接字段值，通过内层表连接字段上的索引，直接“精准定位”到内层表中匹配的行。

伪代码示意：

FOR each row R1 in OuterTable:LOOKUP R2 in InnerTable USING INDEX ON InnerTable.join_column WHERE InnerTable.join_column = R1.join_column_value:IF R2 is found:Output (R1, R2)

性能飞跃：
- I/O次数：如果外层表M行，内层表通过索引查找（假设是B+树索引，理想情况是logN或常数级别），总的I/O次数大约是 M + M * (索引查找成本)。相比SNLJ的M + M*N，效率提升是数量级的！
- EXPLAIN中的信号：当你用EXPLAIN分析JOIN语句时，如果看到被驱动表的type是eq_ref (对于唯一索引/主键连接) 或 ref (对于普通二级索引连接)，通常就意味着用上了INLJ，这是个好兆头！
```
-- 假设 students.class_id 和 classes.id 都有索引，且 classes.id 是主键
EXPLAIN SELECT s.name, c.class_name
FROM students s
INNER JOIN classes c ON s.class_id = c.id;-- 可能的EXPLAIN结果：
```
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 SIMPLE s ALL idx_class_id NULL NULL NULL 1000
1 SIMPLE c eq_ref PRIMARY PRIMARY 4 test.s.class_id 1
– (这里students是驱动表，classes是被驱动表，classes.id用了主键索引，type=eq_ref，完美！)

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	s	ALL	idx_class_id	NULL	NULL	NULL	1000
1	SIMPLE	c	eq_ref	PRIMARY	PRIMARY	4	test.s.class_id	1

2.3 块嵌套循环连接 (Block Nested Loop Join, BNL) - “批量相亲，减少跑腿” 🚌

当被驱动表（内层表）的连接字段上没有可用索引时，SNLJ太慢，MySQL又不想坐以待毙，于是就有了BNL。这通常是MySQL在无法使用INLJ时的“无奈之举”。

算法描述：
1. 选择一个表作为“外层表”（驱动表）。
2. 开辟一块内存区域，叫做Join Buffer（大小由join_buffer_size参数控制）。
3. 从外层表一次性读取一批行（比如10行、100行，取决于Join Buffer能装多少），把这些行的连接字段值和需要查询的列都放到Join Buffer里。
4. 然后，全表扫描一次内层表。
5. 对于内层表的每一行，都跟Join Buffer中缓存的所有外层表行进行匹配。
6. 重复步骤3-5，直到外层表的所有行都处理完毕。

伪代码示意：

Initialize JoinBuffer
FOR each row R1 in OuterTable:IF JoinBuffer is full:FOR each row R2 in InnerTable: // Scan InnerTable onceFOR each buffered_R1 in JoinBuffer:IF buffered_R1 joins with R2 ON join_condition:Output (buffered_R1, R2)Clear JoinBufferStore R1's relevant columns in JoinBuffer// Process any remaining rows in JoinBuffer (last batch)
IF JoinBuffer is not empty:FOR each row R2 in InnerTable: // Scan InnerTable again (potentially)FOR each buffered_R1 in JoinBuffer:IF buffered_R1 joins with R2 ON join_condition:Output (buffered_R1, R2)

性能特点：
- 减少了内层表的扫描次数：相比SNLJ（内层表扫M遍），BNL中内层表被扫描的次数是 外层表总行数 / Join Buffer能容纳的外层表行数。如果Join Buffer足够大，甚至可能只扫描内层表一次（理想情况，很少见）。
- 依然是磁盘I/O大户：因为内层表还是全表扫描。
- EXPLAIN中的信号：Extra列出现 Using join buffer (Block Nested Loop)。
join_buffer_size的关键：这个参数的大小直接影响BNL的效率。Buffer越大，一次能缓存的外层表行越多，内层表的扫描次数就越少。但要注意，这个Buffer是每个连接独享的，设置过大可能导致内存问题（详见上一篇《全局参数优化》）。

2.4 MySQL 8.0+ 的新贵：哈希连接 (Hash Join) 🧙‍♂️

从MySQL 8.0.18版本开始，当JOIN操作无法使用索引（即BNL的适用场景）时，MySQL引入了更高效的哈希连接 (Hash Join) 算法，并在后续版本中逐渐用它来替代BNL。

算法描述 (简化版)：
1. 选择一个表作为“构建表”（通常是较小的那个表）。
2. 读取构建表的所有行，根据连接字段计算哈希值，并在内存中构建一个哈希表 (Hash Table)。哈希表的Key是哈希值，Value是指向原始行的指针或行数据本身。
3. 然后，选择另一个表作为“探测表”（通常是较大的那个表）。
4. 逐行读取探测表，对于每一行，同样根据连接字段计算哈希值。
5. 用这个哈希值去哈希表中“探测”是否存在匹配的行。如果哈希值匹配，再进一步比较原始连接字段的值是否精确相等。
6. 如果匹配成功，则组合输出。
性能优势：
- 通常比BNL效率更高，尤其是在连接的表都比较大，且Join Buffer无法完全容纳构建表时。
- 构建哈希表和探测哈希表的操作，平均时间复杂度接近O(1)。
EXPLAIN中的信号：在MySQL 8.0.18+，如果JOIN无法使用索引，你可能会在Extra列看到类似 Using hash join 或在EXPLAIN FORMAT=JSON的输出中看到hash_join的执行计划。
内存依赖：哈希连接也需要内存来构建哈希表。如果内存不足以容纳整个构建表的哈希表，MySQL可能会采用更复杂的“分块哈希连接”或“溢出到磁盘的哈希连接”，性能会有所下降，但通常仍优于BNL。
替代BNL：在MySQL 8.0.20及更高版本中，BNL被哈希连接完全取代。也就是说，即使你看到Using join buffer，其底层实现也可能是哈希连接了。

小结JOIN执行算法：
MySQL优化器会“绞尽脑汁”地选择最高效的JOIN算法。它的首选永远是INLJ（用上索引），因为这通常是最快的。如果实在没办法用索引，它在8.0之前会退而求其次用BNL，在8.0.18之后则更倾向于用更强大的Hash Join。

第三章：JOIN优化的“葵花宝典”——核心法则与实战技巧 🚀📖

知道了MySQL是如何“相亲”的，我们就能对症下药，写出让它“一见钟情”的JOIN语句了！

1. 索引！索引！还是TMD索引！(最重要的事说三遍) 🔑🔑🔑

这是JOIN优化的第一金科玉律，没有之一！

给谁加索引？
- 连接条件中的列：ON tableA.col1 = tableB.col2，那么tableA.col1和tableB.col2都应该是索引候选者。尤其是被驱动表（内层表）的连接列，必须要有索引！
- WHERE子句中用于筛选的列。
- ORDER BY 和 GROUP BY 中用到的列。
索引类型：B-Tree索引是JOIN的好朋友。
数据类型要一致：确保连接字段的数据类型、字符集、排序规则都完全一致。如果类型不匹配（比如一个INT，一个VARCHAR），MySQL可能需要进行隐式类型转换，这会导致索引失效！
- 坏例子：ON users.user_id (INT) = orders.user_id_str (VARCHAR) -> 索引可能失效！
- 好例子：ON users.user_id (INT) = orders.user_id (INT)
避免在连接字段上使用函数：和普通查询一样，ON FUNC(tableA.col) = tableB.col也会让tableA.col上的索引失效（除非你用了MySQL 8.0的函数索引）。

段子手吐槽：
不给JOIN列加索引，就像派了一个近视800度的士兵去战场上肉眼索敌，然后你还怪他打不准？！给他配个“八倍镜”（索引）啊，大哥！

2. 驱动表的选择：“谁先动筷子”的艺术 🥢

在嵌套循环类的JOIN中（SNLJ, INLJ, BNL），驱动表（外层表）的选择对性能有很大影响。

MySQL优化器的选择：
- 通常，MySQL优化器会尝试选择结果集行数较少的那个表作为驱动表（在应用了WHERE条件过滤之后）。因为驱动表会被完整扫描（或部分扫描），它的行数越少，外层循环的次数就越少。
- 对于INNER JOIN，优化器有权调整表的连接顺序。
- 对于LEFT JOIN，左表固定为驱动表。
- 对于RIGHT JOIN，右表固定为驱动表（或者MySQL可能将其改写为等价的LEFT JOIN再处理）。
人工干预：STRAIGHT_JOIN：
如果你觉得MySQL优化器选的驱动表“不够明智”（比如统计信息不准导致误判），你可以用STRAIGHT_JOIN关键字来“强制”指定连接顺序。SELECT ... FROM tableA STRAIGHT_JOIN tableB ...会强制tableA作为驱动表。
- 何时使用？ 仅当你有充分的理由和测试数据证明优化器选错了，并且STRAIGHT_JOIN能带来明显性能提升时才考虑。大多数情况下，相信优化器。
- 风险：如果你的判断是错的，STRAIGHT_JOIN反而可能让性能更差。

驱动表选择原则（通用思路）：

小表驱动大表：尽量让行数较少的表（经过WHERE过滤后）作为驱动表。
被驱动表连接列有索引是前提：无论谁驱动谁，保证被驱动表的连接列上有高效索引是必须的。

3. 过滤条件要“给力”：尽可能早地减少结果集 📉

WHERE子句 VS ON子句：
- 对于INNER JOIN：WHERE和ON中的条件在逻辑上是等价的，MySQL优化器可能会重新安排它们的执行顺序。但通常建议连接相关的条件写在ON中，单表筛选条件写在WHERE中，更清晰。
- 对于LEFT JOIN / RIGHT JOIN (OUTER JOIN)：ON和WHERE的条件位置非常重要！
  - ON条件：是在生成临时连接结果集之前就用来筛选被驱动表（对于LEFT JOIN是右表，对于RIGHT JOIN是左表）的记录的。如果被驱动表的记录不满足ON条件，它就不会参与连接，其对应的驱动表行在结果中相关列为NULL。
  - WHERE条件：是在临时连接结果集（驱动表所有行 + 匹配上的被驱动表行或NULL）生成之后，再对这个结果集进行最终的筛选。
  - 关键区别：如果把针对被驱动表的筛选条件错放到WHERE子句中，对于OUTER JOIN，可能会导致本应保留的驱动表行（因为OUTER JOIN的特性）因为被驱动表部分为NULL而不满足WHERE条件，从而被错误地过滤掉，使得OUTER JOIN的行为退化成类似INNER JOIN。
  - 最佳实践：对于OUTER JOIN，如果想根据被驱动表的列来限制哪些行可以参与连接，务必把这些条件写在ON子句里！
```
-- 需求：查询所有学生及其数学课的成绩（没有数学成绩的也显示学生，成绩为NULL）
-- 正确写法 (筛选数学课的条件在ON里)
SELECT s.name, sc.score
FROM students s
LEFT JOIN scores sc ON s.student_id = sc.student_id AND sc.subject = '数学';-- 错误写法 (筛选数学课的条件在WHERE里，会导致没有数学成绩的学生整行被过滤掉)
SELECT s.name, sc.score
FROM students s
LEFT JOIN scores sc ON s.student_id = sc.student_id
WHERE sc.subject = '数学'; -- 这实际上变成了INNER JOIN的效果
```
尽早过滤：通过在WHERE子句或ON子句中添加有效的筛选条件，尽早地把不需要的数据行给“咔嚓”掉，这样参与JOIN运算的行数就少了，性能自然提升。

4. join_buffer_size：不是万能丹，合理使用才有效 💊

何时起作用：只有当JOIN操作无法使用索引，MySQL被迫使用BNL或Hash Join时，join_buffer_size才派得上用场。
不是越大越好：它是个“连接独享”的内存区域。如果设太大，并发连接一多，内存就爆了。
优先解决索引问题：调大join_buffer_size是“治标不治本”的。首要任务永远是检查并优化JOIN列的索引！
文档建议：除非你确定有很多无法避免的、需要大量内存的无索引JOIN，否则不建议将此值设得过大。几MB到十几MB通常是上限。

5. EXPLAIN：你的JOIN优化“导航仪” 🗺️

不厌其烦地再次强调EXPLAIN的重要性！对于任何你觉得慢的JOIN查询，第一件事就是把它扔给EXPLAIN“体检”一下。

重点关注的列：
- table: 表的读取顺序（大致反映了驱动表和被驱动表的顺序）。
- type: 连接类型！这是判断JOIN效率的核心。
  - 最佳：system > const > eq_ref (唯一索引/主键JOIN) > ref (普通二级索引JOIN)
  - 较差：ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery
  - 糟糕：range > index (全索引扫描) > ALL (全表扫描)
  - 对于JOIN，如果被驱动表的type是eq_ref或ref，说明索引用上了，很好！如果是ALL或index，那就要警惕了，可能是BNL或Hash Join。
- possible_keys: 可能用到的索引。
- key: 实际用到的索引。如果是NULL，说明没用上索引。
- key_len: 用到的索引长度。越短越好（在能区分记录的前提下）。
- ref: 显示了哪些列或常量被用于索引查找。
- rows: MySQL估计需要扫描的行数。越小越好。
- Extra: 包含大量重要信息！
  - Using index: 覆盖索引，非常好！
  - Using where: 使用了WHERE子句进行过滤。
  - Using temporary: 可能用了临时表（比如GROUP BY或UNION操作）。
  - Using filesort: 文件排序，性能杀手，需要优化ORDER BY或相关索引。
  - Using join buffer (Block Nested Loop): 说明用了BNL算法。
  - Using join buffer (Batched Key Access): BKA是一种优化的BNL，结合了MRR（Multi-Range Read）。
  - Using hash join (MySQL 8.0.18+): 说明用了哈希连接。
  - Not exists: 用于反连接优化。

通过仔细解读EXPLAIN的输出，你就能诊断出JOIN的瓶颈在哪里，是索引没用上？还是驱动表选错了？还是Join Buffer太小（或者说，应该加索引）？

6. MySQL 8.0+ 的其他JOIN优化特性 (锦上添花) 🌸

除了Hash Join，MySQL 8.0还在JOIN优化方面做了一些其他改进：

Lateral Derived Tables (LATERAL关键字)：MySQL 8.0.14引入。允许派生表（子查询）引用FROM子句中在它之前定义的表的列。这可以实现一些以前很难或效率低下的“依赖性JOIN”。
优化器对IN子查询的转换：很多IN (SELECT ...)的子查询会被优化器转换为更高效的JOIN。
更智能的代价模型：优化器在选择执行计划时，会基于更精确的成本估算。

7. JOIN查询的“七宗罪” (常见避坑指南) 🚫

“无情”笛卡尔积：忘了写ON或WHERE连接条件，或者条件写错导致全匹配。
“裸奔”连接列：连接字段没有索引，或者索引失效（类型不匹配、用函数等）。
“贪婪”SELECT：明明只需要几列，却非要SELECT *，尤其是在JOIN大表时，会增加大量不必要的IO和网络传输，也可能让覆盖索引失效。按需索取，才是王道！
“迷糊”OUTER JOIN条件：把本该放在ON里的被驱动表筛选条件，错放到了WHERE里，导致结果不符合预期。
“臃肿”大事务JOIN：在一个超大的事务里执行复杂的JOIN，长时间锁住资源，影响并发。
“盲目”相信优化器/“过度”人工干预：既不能完全不看EXPLAIN就上线，也不能芝麻大点事就用STRAIGHT_JOIN或FORCE INDEX。先理解，再优化。
“忽视”数据分布和统计信息：如果表的统计信息严重过时或不准确，优化器可能会做出错误的执行计划。定期ANALYZE TABLE可能有助于更新统计信息。

第四章：实战演练——看个例子压压惊 👨‍🏫

假设我们有两张表：

employees (员工表): emp_no (PK), first_name, last_name, hire_date, dept_no (FK, 有索引)
departments (部门表): dept_no (PK), dept_name

查询需求：找出所有在 ‘Sales’ 部门，并且是在 '2023-01-01’之后入职的员工姓名。

糟糕的写法 (可能)：

-- 假设departments表非常大，employees表相对较小
SELECT e.first_name, e.last_name
FROM departments d, employees e -- 隐式JOIN，容易写漏条件
WHERE d.dept_name = 'Sales'AND e.hire_date > '2023-01-01'AND e.dept_no = d.dept_no; -- 连接条件放最后，可读性稍差

优化思路与较好的写法：

明确JOIN类型和连接条件：使用显式INNER JOIN。
索引检查：确保employees.dept_no, departments.dept_no, employees.hire_date都有索引。departments.dept_name也最好有索引，如果经常用它查询。
驱动表考量：
- 如果departments.dept_name = 'Sales'能筛选出很少的部门（比如就1个），那么departments作为驱动表可能更好。
- 如果employees.hire_date > '2023-01-01'能筛选出很少的员工，那么employees作为驱动表可能更好。
- MySQL优化器通常会尝试估算。

推荐写法：

SELECT e.first_name, e.last_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.dept_no = d.dept_no -- 连接条件清晰
WHERE d.dept_name = 'Sales'                      -- 筛选条件1AND e.hire_date > '2023-01-01';                -- 筛选条件2-- 使用EXPLAIN分析：
EXPLAIN SELECT e.first_name, e.last_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.dept_no = d.dept_no
WHERE d.dept_name = 'Sales'AND e.hire_date > '2023-01-01';