下面我们以一个学生选课的例子，来分析下左外连接的性能。
首先定义一张学生表（student）：
插入学生记录，共10000条：
然后定义一张学生选课表(student_to_class)：
插入学生选课记录，每个学生选择2门课，共20000条记录：
现在我们要统计每个学生的个人信息，包括他的姓名和他选择的课程数，这样我们需要使用左外连接，具体SQL如下：
SELECT a.student_id, student_name, count(*) FROM student a LEFT JOIN student_to_class b ON a.student_id = b.student_id GROUP BY a.student_id;但是，这个查询的执行速度非常慢，花费了75.467s，当然这与我在本机，而不是在服务器上搭建数据库也有关系，可这样的查询效率肯定不能忍受。
下面我们来分析一下为什么这么慢：
首先用explain查看这个语句的查询执行计划，可以看到type都为ALL，即在student表和student_to_class表中都使用的全表扫描，其中student表（a）中扫描了109行，student_to_class表（b）中扫描了20287行，这样无疑效率是非常低的。
对此，我们试着给student_to_class表的student_id字段添加索引：
然后再次执行查询，发现速度非常快，只有0.077s，改进得非常多。而相应的查询执行计划如下图所示，发现在查询student_to_class表时使用了索引student_index，使得只需要扫描1行就行了，相当于原来的两万分之一，这就是效率改进的关键点所在。
因此，当连接查询时产生的连接表过大时，为了防止查询次数过多，我们要经常使用索引来减少查询次数，提高查询效率。
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