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前言
上篇我们学习了MySQL中的数据库优化之索引优化。有兴趣的小伙伴可以阅读(MySQL优化之索引优化（二）)。
下面我们继续学习MySQL中的数据库优化之索引优化-关联查询优化。
索引优化
关联查询优化
采用左外连接
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM type LEFT JOIN book
ON type.card = book.card;
此查询语句的type是ALL。较耗时。下面添加索引进行优化：
ALTER TABLE book ADD INDEX Y ( card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM type LEFT JOIN book
ON type.card = book.card;
添加索引后，可以看到此查询语句的type变成了ref，rows也变成了1优化比较明显。这是由左连接的特性决定的。左连接LEFT JOIN条件用于确定如何从右表搜索行，左边一定都有，所以右边是我们的关键点，一定需要建立索引。
采用内连接
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM type INNER JOIN book
ON type.card = book.card;
此查询语句的type是ALL。较耗时。下面添加索引进行优化：
ALTER TABLE book ADD INDEX Y ( card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM type INNER JOIN book
ON type.card = book.card;
添加索引后，可以看到此查询语句的type变成了ref，row也变成了1。
JOIN语句原理
如果直接使用JOIN语句，MySQL优化器可能会选择t1或t2作为驱动表，这样会影响我们分析SQL语句的执行过程。所以为了便于分析执行过程中的性能问题，我们使用straight_join让MySQL使用固定连接方式执行查询，这样优化器只会按照我们指定的方式去join。通常join前的表是驱动表，join后的表是被驱动表。
EXPLAIN SELECT *
FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2
ON t1.a = t2.a;
上面语句的执行流程是：
- 从表t1中读入一行数据R；
- 从数据行R中，取出a字段到表t2里去查找；
- 取出表t2中满足条件的行，跟R组成一行，作为结果集的一部分；
- 重复执行步骤1到3，直到表t1的末尾循环结束。
这个过程是先遍历表t1，然后根据表t1中取出的每行数据中的a值，去表t2中查找满足条件的记录。在形式上，这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似，并且可以用上被驱动表的索引。
总结
- 保证被驱动表的JOIN字段已经创建了索引。
- 需要JOIN的字段，数据类型保持绝对一致。
- LEFT JOIN时，选择小表作为驱动表，大表作为被驱动表，减少外层循环的次数。
- INNER JOIN时，MySQL会自动将小结果集的表选为驱动表。
- 能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。
- 不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用JOIN来替代子查询。
小表概念
在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成后，计算参与JOIN的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是小表，应该作为驱动表。
今天先学习到这里，明天继续。
