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MySQL 中的 IN 查询性能优化

在MySQL中，IN 查询的性能问题经常会引起数据库运行缓慢，尤其是在IN子句中的值数量较多时。要解决这一问题，可以通过以下方法来优化查询性能。

IN 查询的性能问题

MySQL 中有一个重要的配置参数 eq_range_index_dive_limit，默认值为 200。

• 当 IN 查询的值数量小于该参数时，MySQL 会采用索引树扫描（index dives）方式分析查询成本，这种方法非常精确。
• 当 IN 查询的值数量大于等于该参数时，MySQL 则会采用索引统计（index statistics）方式分析查询成本，这种方法虽然效率较低，但更适合处理大量值的 IN 查询。

IN 查询的实际影响

例如，以下 SQL 语句：

select * from dogs where id in (1, 2, 3, 4);

如果 IN 中的值数量小于 200，则 MySQL 会通过扫描索引树来分析查询成本；如果大于等于 200，则会通过索引统计的方式来分析。

扫描索引树的方式虽然精确，但在 IN 查询值数量较多时会显著增加查询成本，导致性能下降。相比之下，索引统计的方式虽然分析速度更快，但可能会导致 MySQL 选择错误的执行计划，进而影响查询性能。

IN 查询的优化方案

为了解决 IN 查询性能问题，可以采取以下优化方法：

方法一：分批查询

可以通过将 IN 子句中的值分成多个部分来实现分批查询。例如：

select * from dogs where id in (1, 2);  select * from dogs where id in (3, 4);

这种方法的缺点是，对于分页查询或需要同时筛选多个条件的场景并不适用。

方法二：使用 UNION ALL 实现内存级别临时表

另一种优化方法是通过 UNION ALL 运算符来实现内存级别的临时表。这种方法可以显著减少磁盘 IO 的消耗，从而提高查询性能。例如：

select * from users where task_created > '2020-01-01' and task_tag_id in ('-1', '1', '2', ..., '1000');

或者：

select * from users uinner join (select -99 as id union all select '1' union all select '-1' union all select '1') as temp on u.task_tag_id = temp.idwhere task_created > '2020-01-01';

这种方法的优点是可以在内存中完成数据的处理和统计，显著降低查询时间。例如，上述查询可以在 383 ms 内完成。

方法三：使用实体表

为了进一步优化 IN 查询，可以通过创建实体表来减少对索引的依赖。例如：

create table jump_data (    id          bigint auto_increment    primary key,    user_id      bigint default -1,    hash        varchar(70),    ref         varchar(100),    ref_long    bigint,    create_time datetime default CURRENT_TIMESTAMP,    index idx_hash_ref (hash, ref),    index idx_hash_ref_long (hash, ref));

通过将 IN 子句中的值插入到实体表中，可以显著降低对索引的依赖程度，从而优化查询性能。例如：

insert into jump_data (hash, ref_long) values ('哈希值', 1);

或者：

insert into jump_data (hash, ref_long) select hash, ref_long from users where task_tag_id in ('-1', '1', '2', ..., '1000');

然后，通过关联查询的方式来优化查询：

select * from users uinner join jump_data jd on u.hash = '哈希值' and u.ref_long = jd.ref_longwhere task_created > '2020-01-01';

需要注意的是，实体表需要定期清理，否则可能导致索引预估错误，影响查询性能。

注意事项

通过以上方法，可以显著优化 IN 查询的性能，减少对数据库的负担，同时提高整体系统的查询速度。

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