情况是这么一个情况：现在有两张表，team表和people表，每个people属于一个team，people中有个字段team_id。 下面给出建表数据库语句： 复制具体相关代码 具体相关代码如下: 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数据库语句诞生了：select * from t_people p left join t_team t on p.team_id=t.id order by p.pname limit 10; [数据库语句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数据库语句的执行时间。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数据库语句，执行了好几次，耗时在3秒左右。 再换两个数据库语句对比一下： 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; [数据库语句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; [数据库语句③] 耗时0.15秒左右。 对比发现[数据库语句①]的效率巨低。 为什么效率这么低呢。[数据库语句②]和[数据库语句③]执行都很快，[数据库语句①]不过是二者的结合。假如如果先执行[数据库语句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。 解决具体相关方法：假如如果想提高效率，就要修改SQL数据库语句，让MySQL先排序取前10条再连接查询。 SQL数据库语句： 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; [数据库语句④] [数据库语句④]和[数据库语句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[数据库语句①] (耗时3秒) 提高了20倍。 这两个表的结构很简单，假如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[数据库语句①]的相关方式耗时80多秒，但使用[数据库语句④]只需1秒以内。 最后给出造数据的存储过程： 复制具体相关代码 具体相关代码如下: 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),i00 1); SET i=i 1; END WhILE; COMMIT; END基于ubuntu中使用mysql实现opensips用户认证的解决具体相关方法
