MySQL中的LEFT JOIN（左连接）查询是数据库查询中非常常见的一种操作，它用于从两个或多个表中返回左表（LEFT JOIN左边的表）的所有记录，以及右表（LEFT JOIN右边的表）中匹配的记录。如果右表中没有匹配项，则结果中右表的部分将包含NULL。然而，如果LEFT JOIN查询没有得到适当的优化，它可能会导致查询性能下降，尤其是在处理大数据集时。以下是一些优化LEFT JOIN查询的思路：
0. 小表驱动大表
select * from Table_a a left join Table_b b on a.xx=b.yy where ...
像上面的left join查询，Table_a 要求是小表，table_b 是大表，满足小表驱动大表的规范。
确保索引被正确使用：
在JOIN条件中涉及的列上添加索引，这可以显著提高查询性能。MySQL查询优化器会利用这些索引来快速定位匹配的行。
特别是，如果WHERE子句中还包含了过滤条件，确保这些条件中涉及的列也被索引。
分析执行计划：
使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE（MySQL 8.0.18及更高版本）来查看查询的执行计划。这可以帮助你理解MySQL是如何执行你的查询的，包括它是否使用了索引，以及它是否选择了最佳的执行路径。
根据执行计划的结果，调整查询或索引策略。
限制返回的数据量：
如果可能，尽量在JOIN操作之前使用WHERE子句来限制左表（或右表，取决于你的需求）的数据量。这可以减少需要处理的数据量，从而提高查询效率。
使用LIMIT子句来限制结果集的大小，尤其是在你不需要全部结果时。
优化表结构：
考虑将经常一起查询的列放在同一个表中，或者使用垂直分区将大表拆分成更小的表。
确保表使用的是合适的存储引擎，例如InnoDB，它支持事务和行级锁定，有助于在多用户环境中提高性能。
避免使用子查询进行JOIN：
尽量避免在JOIN操作中使用子查询，因为子查询可能会导致查询性能下降。如果必须使用子查询，请尝试将其重写为连接操作或临时表。
使用适当的JOIN类型：
在某些情况下，INNER JOIN可能比LEFT JOIN更适合你的需求，特别是当你不需要包含左表中没有匹配项的记录时。
调整MySQL配置：
根据你的服务器和查询负载调整MySQL的配置设置，如缓冲区大小、连接数等。
使用物化视图：
如果你的查询是高度重复的，并且结果集可以被缓存，那么可以考虑使用物化视图来存储查询结果。然而，请注意，物化视图在MySQL中不是直接支持的，你可能需要使用其他技术（如临时表或缓存机制）来实现类似的功能。
通过应用上述优化策略，你可以显著提高LEFT JOIN查询的性能，尤其是在处理大型数据集时。然而，请注意，每个查询和数据库环境都是独特的，因此最好通过实际测试来确定哪些优化策略对你的情况最有效。
总结就是：小表驱动大表，join条件的列都是建立了索引，where条件的列都建立了索引
