首先，贴一个待优化的sql语句
select * from A left join B on A.c = B.c where A.employee_id = 3
需求解读:
- A表left join B表，并且指定A表中的employee_id为一个具体的值
在c字段不是任何索引，A B 表各有1W多条数据的情况下，用explain分析得知，AB表都使用了全表查询，效率极低
而我们执行这句sql的时间，即使使用的是本地SSD硬盘也达到了惊人的16S
优化 ：
- 给AB表都加索引列c
这一点网上都有大片介绍，但网上的说明也就到此为止而已
让我们看看结果
可以看到，确实是使用了索引！我们看看执行分析
16s多的查询，仅用了0.1s！很多人的优化之路到这里就结束了，但真的大功告成了吗？
思考：表A和表B中都加了索引，然而查询过程却是表A进行了全表扫描，如果非要全表扫描一个的话，为什么全表扫描的不是表B？
因为Mysql内部的优化，使用小表驱动大表，
它在估算到必须有一个表要全表扫描的话，一定会选择那个数据量更小的表去全表扫描，
也就是说，在这个查询中，因为on以后的where条件列并没有使用到索引，
所以mysql的优化只用到了表B的c索引，没有用到表A的索引！
分析得知，查询看似快了不少，然而表A还是进行了全表查询，而我们的查询中使用了where语句，根本就不需要全表扫描！！
那么问题来了：where条件中employee_id 的索引应该怎么加？
尝试解决：
- 将A表中的索引改为employee_id+c
sql分析：
看似没有问题？确实是用到了employee_id+c的索引，但是
思考：sql执行 from中的on应该是优先于where语句的，为什么这里employee_id反而在c之前？有违常理?
结合上面的Mysql优化可知，
这一句Sql在执行的时候首先是选择了使用表B的索引来进行优化，
将表A单独放出来进行后续的操作，
然后，又发现了where语句中A.employee_id有一个聚合索引，
并且employee_id处于索引头，所以这个聚合索引是可用的，
so自然使用了此索引
为了证明这个观点，我们把聚合索引后面的列c删掉试试:
sql分析：
查询结果和刚才的聚合索引没有任何变化，证明我们的猜测是正确的
看看最终的查询时间：
扫描的A表中记录数从10557条缩小到了符合A.employee_id=3的69条，100多倍的差距！
如果数据量不是1万 而是100万，100亿，沿用之前的sql，系统还能稳定运行吗？