今天遇到一个left join优化的问题，搞了一下午，中间查了不少资料，对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解，做一个简单的记录：  select c.* from hotel_info_original c  left join hotel_info_collection h  on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id  where h.hotel_id is null     这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录，所以想到了用left join的特性（返回左边全部记录，右表不满足匹配条件的记录对应行返回null）来满足需求，不料这个查询非常慢。先来看查询计划：     rows代表这个步骤相对上一步结果的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35773*8134，非常大的一个数字。本来c和h表的记录条数分别为40000+和10000+，这几乎是两个表做笛卡尔积的开销了（select * from c,h）。  于是我上网查了下MySQL实现join的原理，原来MySQL内部采用了一种叫做 nested loop join的算法。Nested Loop Join 实际上就是通过驱动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，则再通过前两个表的 Join 结果集作为循环基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据，如此往复，基本上MySQL采用的是最容易理解的算法来实现join。所以驱动表的选择非常重要，驱动表的数据小可以显著降低扫描的行数。  那么为什么一般情况下join的效率要高于left join很多？很多人说不明白原因，只人云亦云，我今天下午感悟出来了一点。一般情况下参与联合查询的两张表都会一大一小，如果是join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会选择小表作为驱动表，但是left join一般用作大表去join小表，而left join本身的特性决定了MySQL会用大表去做驱动表，这样下来效率就差了不少，如果我把上面那个sql改成  select c.* from hotel_info_original c  join hotel_info_collection h  on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id  查询计划如下：       很明显，MySQL选择了小表作为驱动表，再配合(hotel_id,hotel_type)上的索引瞬间降低了好多个数量级。。。。。  另外，我今天还明白了一个关于left join 的通用法则，即：如果where条件中含有右表的非空条件（除开is null），则left join语句等同于join语句，可直接改写成join语句。  随着查看MySQL reference manual对这个问题进行了更进一步的了解。MySQL在执行join时会把join分为system/const/eq_ref/ref/range/index/ALl等好几类，连接的效率从前往后  依次递减，对于我的第一个sql，连接类型是index，所以几乎是全表扫描的效果。但是我很奇怪我在(hotel_id,hotel_type)两列上声明了unique key，根据官方文档连接类型应该是eq_ref才对，       这个问题一直困扰了我两天，在google和stackoverflow上都没有找到能够解释这个问题的文章，莫非我这个问题无解了？抱着解决这个问题的决心今天又翻看了一遍MySQL官方文档  关于优化查询的部分，看到了这样一句：这里的一个问题是MySQL能更高效地在声明具有相同类型和尺寸的列上使用索引。我感觉我找到了问题所在，于是我将original和 collection表的(hotel_type,hotel_id)的encoding和collation（决定字符比较的规则）全部改成统一的utf8_general_ci，然后再次运行第一条sql的查询计划，得到如下结果：       连接类型已经由index优化到了ref，如果将hotel_type申明为not null可以优化到eq_ref，不过这里影响不大了，优化后这条sql能在0.01ms内运行完。