1. 为了赶工写出的未优化SQL(为突出主题， 返回字段用 * 代替不写出详细字段， WHERE条件也去掉了)：
SELECT * FROM A a LEFT JOIN B b ON a.JOB_ID = b.ID
耗时：3.712s
rows字段代表这个步骤相对上一步结果每一行需要扫描的行数，可以看到这个sql需要扫描的行数为22711*1230， 这几乎是两个表做笛卡尔积的开销了（select * from a, b）。
MySQL对JOIN的处理采用了一种叫做BLOCK Nested-Loop 的算法。 Block Nested-Loop 算法是通过驱动表(可以简单理解为前面的表)的结果集作为循环基础数据， 然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。 如果还有第三个参与 JOIN， 则再通过前面两个表的 JOIN 结果集作为JOIN的基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据。 结论： 驱动表(前面表)的数据量决定了总扫描数。
2. 从业务上
都是全表扫描， 然后我发现左表数据在业务上如果右表为NULL就没意义了， 然后改为INNER JOIN。
耗时： 2.745s
3. 可以看到上面的type都是ALL
system/const/eq_ref/ref/range/index/ALL ---- 从左到右效率递减
都是type都是ALL考虑到连接的条件是否可以为主键， 有主键的话MySQL可以使用索引查询， 效率会提升很多。
由于A表是历史表做链接的字段不是主键， 所以只能在B表把这个字段加上主键。
耗时： 2.672s
还是很慢， 因为还没建立索引， 现在对B表ID字段加上索引， 结果如下：
耗时:0.109s
