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。
下面给出建表语句：
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。
最后给出造数据的存储过程：
代码如下:
CREATE PROCEDURE createdata()
BEGIN
DECLARE i INT;
START TRANSACTION;
SET i=0;
WHILE i