谷歌mysql in的性能瓶颈分析
谷歌mysql in查询是我们写SQL时经常用到的语法，select * from user where id in (1,2,3)”，看起来简单，但数据量大了就容易掉链子，我之前维护一个用户行为日志表，表数据有2000万条，有次用“select count(*) from log where user_id in (1001,1002,...,5000)”查活跃用户数，结果等了快半分钟才出结果，后台监控还告警了慢查询，后来分析执行计划发现，当in子句中的值数量超过200个时，MySQL优化器就“摆烂”了，原本该走user_id索引的查询，直接变成了全表扫描，就像本来能坐电梯，结果硬生生爬了20层楼。
除了值太多,索引失效也是常见问题，比如in子句里的值类型和字段类型不匹配，像字段是int型，in里却传了字符串“1,2,3”，MySQL会偷偷做类型转换，索引自然就用不上了，还有一种情况，表分区表用in查询时，如果分区键没在in条件里，数据库得扫描所有分区，性能直接打五折。
谷歌mysql in优化的常用方法总结
优化谷歌mysql in查询，第一个要学的就是“给in子句瘦身”，我试过把in后面的500个值拆成10组，每组50个，用“in (1-50) or in (51-100)...”的方式查询，再把结果合并，没想到效果立竿见影，之前30秒的查询缩短到5秒内，因为每组值数量少了，优化器愿意走索引了，不过拆的时候要注意，别拆太多组，不然SQL太长也会影响解析效率。
换成join查询也是个好办法,select * from order where user_id in (select id from user where status=1)”，这种子查询in可以改成“select o.* from order o join user u on o.user_id=u.id where u.status=1”，我之前帮朋友优化电商订单查询时这么改，原本15秒的查询直接跑到2秒，因为join能更好地利用表之间的索引关系，比in子句“单打独斗”效率高多了。
给in条件字段建合适的索引更是基础操作,比如用户表按“status,id”建联合索引，查询“where status=1 and id in (1,2,3)”时，索引就能从status开始匹配，快速定位到符合条件的id，不过要注意，索引不是越多越好，字段更新频繁的话，多索引反而会拖慢写入速度，就像衣柜里衣服太多，找起来反而费劲。
谷歌mysql in优化的具体操作步骤
优化谷歌mysql in查询得一步一步来，不能瞎改，第一步肯定是看执行计划，在SQL前面加“explain”，看看type列是不是“range”或“ref”，key列有没有用到预期的索引，要是type是“ALL”，key是“NULL”，说明全表扫描了，得赶紧想办法。
第二步分析in子句的值,如果值是固定的，比如系统配置的白名单ID，直接写成常量in查询没问题；要是值是动态从别的表查出来的，优先考虑用join代替，我之前处理过一个报表查询，in子句里的值是从另一个表查的，大概有300个，改成join后，执行时间从8秒降到1秒，因为MySQL对join的优化比子查询in更成熟。
第三步测试不同优化方案,同样的查询，拆分成多个小in、用join、建临时表，都跑一遍，看哪个性能最好，记得测试时用生产环境的真实数据量，小数据量下看不出差异，就像用玩具车测试不出越野车的性能。
谷歌mysql in与exists查询的效率对比
很多人纠结谷歌mysql in和exists哪个效率高，其实得看场景，我做过一个实验，两个表：user表（100万数据）和order表（500万数据），查“有订单的用户”，用in是“select * from user where id in (select user_id from order)”，用exists是“select * from user u where exists (select 1 from order o where o.user_id=u.id)”，当order表的user_id有索引时，exists跑了0.5秒，in跑了1.2秒；但如果order表没索引，in反而比exists快0.3秒。
秘密在于,exists是“外表驱动内表”，只要找到一条匹配就停止，适合内表数据量大的情况；in是“内表驱动外表”，先把内表的结果查出来，再和外表匹配，适合内表数据量小的情况，就像找东西，exists是逐个检查每个抽屉，找到就收手；in是先把所有可能的地方列出来，再挨个核对。
谷歌mysql in优化的常见误区解读
优化谷歌mysql in时，很多人踩过坑，最常见的就是“盲目加索引”，觉得只要字段在in条件里，建个索引就万事大吉，我见过有人给一个只有100条数据的配置表，在in条件字段上建了3个索引，结果查询快了0.01秒，写入却慢了2倍，纯属得不偿失，小表根本不需要索引，全表扫描比走索引还快，就像去便利店买瓶水，没必要开车去。
还有人觉得“in的值越少越好”，其实不是绝对的，如果in后面只有10个值，但表数据量特别大，比如1亿条，这时候就算值少，没索引一样慢；反过来，值多但有合适的索引，也能跑得很快，关键不是值的数量，而是优化器能不能用上索引，就像考试能不能考好，不取决于题目多少，而取决于会不会做。
谷歌mysql in优化的实际案例分享
去年帮一个教育机构优化数据库,他们有个“学生成绩查询”功能，老师选多个班级，查这些班级的学生成绩，SQL是“select * from score where class_id in (班级ID列表)”，班级ID列表有时多达200个，查询经常超时，我先看执行计划，发现class_id有索引，但type是“ALL”，果然全表扫描了。
第一步,我把in后面的200个班级ID拆成5组，每组40个，写成“class_id in (1-40) or class_id in (41-80)...”，跑了一下，执行时间从25秒降到10秒，有进步但还不够，第二步，发现他们的score表按“exam_id”分区，而查询里没带exam_id条件，导致扫描了所有分区，我让他们在查询里加上“and exam_id=当前考试ID”，这样只扫描当前考试的分区，执行时间又降到3秒，最后一步，把拆分成的多个in子查询用union all合并，避免“or”带来的优化器误判，最终稳定在1.5秒左右，老师再也没抱怨过查询慢了。
谷歌mysql in优化的工具推荐及使用
优化谷歌mysql in查询，光靠手改SQL不够，还得有工具帮忙，MySQL自带的explain工具是基础，能看执行计划，但不够直观，我常用的是“Percona Toolkit”里的pt-query-digest，能把慢查询日志里的谷歌mysql in查询统计出来，告诉我们哪些in查询最耗时，值数量多少，有没有用索引，就像给慢查询做了个体检报告。
还有“Navicat”的查询分析器，可视化展示执行计划，索引使用情况一目了然，适合新手，不过这些工具都得结合实际数据量测试，不能只看工具给的建议就改SQL，就像医生开药还得看病人具体情况呢，目前这些工具的官方暂无明确的定价，开源工具可以免费使用，商业工具需要联系厂商咨询。
常见问题解答
谷歌mysql in查询最多支持多少个值？
谷歌mysql in查询对值的数量没有官方上限，但实际使用中超过200个就可能出问题，我试过一次传1000个值，SQL直接报错“packet too large”，后来查资料才知道，MySQL的max_allowed_packet参数限制了数据包大小，值太多会超过这个限制，而且值越多，优化器越难走索引，一般建议控制在200个以内，超过的话就拆分成多个小in查询或者用join代替，这样更稳妥。
谷歌mysql in和not in哪个效率更低？
谷歌mysql not in效率通常比in低很多，尤其是子查询的时候，select * from user where id not in (select user_id from order)”，如果order表的user_id有null值，not in会直接返回空结果，因为null和任何值比较都是unknown，而且not in很难用上索引，基本都是全表扫描，而in至少在值少的时候能走索引，所以尽量别用not in，改用left join ... on ... where ... is null，效率会高不少，亲测有效。
谷歌mysql in里的值有重复会影响性能吗？
谷歌mysql in里的值重复会影响性能，in (1,1,2,2,3,3)”，MySQL会先去重再查询，但去重过程需要额外的计算时间，尤其是值很多的时候，我之前测试过，1000个值里有500个重复，查询时间比去重后的500个值慢了30%，所以传值给in子句前，最好在代码里先去重，减少数据库的负担，就像出门前先整理好背包，别带重复的东西。
谷歌mysql in查询可以用索引吗？
谷歌mysql in查询可以用索引，但得满足条件，首先in子句里的字段得有索引，其次值的数量不能太多（一般建议200个以内），值的类型要和字段类型一致，不能有隐式转换，比如字段是int型，in里传字符串“1,2,3”，MySQL会转成int，但索引就用不上了，我之前有个表，id是int型，in里传了字符串id列表，结果执行计划显示全表扫描，改成int型后马上用上了索引，查询时间从10秒降到1秒。
谷歌mysql in和临时表哪个更适合大量值查询？
如果谷歌mysql in里的值超过500个，用临时表比直接in查询更好，我之前处理过一个需求，需要查1000个用户的订单，直接用in查询跑了20秒，后来改成把用户ID插入临时表，再用join查询，执行时间降到5秒，因为临时表可以建索引，join时能高效匹配，而大量值的in查询优化器很难优化，不过临时表也有缺点，需要额外的IO操作，小量值的话没必要，就像买东西，少量东西快递就行，大量东西才需要找搬家公司。