在实际开发中我们经常会用到 in 子查询，它相当于一个值集合，来匹配指定字段，让我们可以更方便地进行筛选与查询。但是，这种子查询方式在数据量大时，会带来很大的性能问题。本文将为大家介绍 mysql 如何优化 in 子查询。
一、避免使用 in 子查询
在实际项目中，我们经常会看到这种写法：
SELECT * FROM table WHERE col1 IN (SELECT col1 FROM table2 WHERE condition);
这个语句是一个最简单的 in 子查询，根据 table2 的条件，取出多行 col1 的值，在 table 中匹配到值，返回匹配的行。但是这样写会导致性能瓶颈，因为 MySQL 内部执行 in 子查询的方式，会将子查询的结果集缓存到内存中（或者磁盘），之后每当执行一次 in 判断时，都要进行内存（或磁盘）的读取，这样就会造成大量的 I/O 操作，而且在子查询的结果集很大时，也会占用很大的内存。
因此，在实际开发中尽量避免使用 in 子查询，可以通过 join 来代替。
二、使用 join 替代 in 子查询
使用 join 取代 in 子查询的写法和子查询写法并没有什么区别，只是将原来的 in 子查询转化为 join，优化 SQL 语法而已，而且执行效率比 in 子查询要高很多。查找出 col1 ，然后与 table1 中的 col1 进行 join，如下所示：
SELECT table.* FROM table JOIN table2 ON table.col1 = table2.col1 WHERE table2.condition;
相比于 in 子查询，使用 join 可以将子查询的结果集与表进行连接，减少了大量的内存（磁盘）读取操作。
三、使用 exists 替代 in 子查询
使用 exists 取代 in 子查询的写法其实也是在使用 join。与 in 子查询不同，exists 子查询只需执行一个简单的判断，与结果集的大小无关。下面是 exists 子查询的语法示例：
SELECT * FROM table WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table.col1 = table2.col1 AND table2.condition);
使用 exists 替代 in 子查询，在效率上有了很大的提高，可以节省大量的 I/O 和内存消耗。
四、使用索引优化 in 语句
如果在查询时，能够使用索引来加速 in 子查询的话，也会大幅提高查询效率。MySQL 索引分为 主键索引、唯一索引 和 普通索引 三种索引，如果能建立合适的索引，就可以避免 MySQL 执行全表扫描，而提高查询效率。
CREATE INDEX idx_col1 ON table (col1);
在 col1 值较大的情况下，使用索引将大幅优化查询效率，减少使用 in 子查询造成的效率问题。
五、使用 limit 和 exists 优化 in 子查询
如果 in 子查询的结果集非常大，我们可以使用 limit 和 exists，对其进行分页查询，同时避免全表扫描，以达到优化查询效率的目的。
SELECT * FROM table WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table.col1 = table2.col1 AND table2.condition LIMIT 1000, 20);
这条 SQL 语句的作用是查找 table2 的结果集，然后通过 col1 与 table 进行 exists，限制查询的结果集为 20 条，从第 1000 行进行查询。
六、适当使用内存优化 in 语句
如果查询中使用的 in 子查询结果行数不多，我们可以使用 set 代替 in。set 将 in 子查询的结果集存储在内存中，用于后续查询匹配，使用内存优化 in 语句也可以提升不少的性能。
SET @col1 = (SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT col1) FROM table2 WHERE condition); SELECT * FROM table WHERE FIND_IN_SET(table.col1, @col1);
该语句先用 select 进行数据匹配，然后使用 GROUP_CONCAT 将 col1 值列表连接成一个字符串，存储于 @col1 中。在后续查询时，使用 FIND_IN_SET 进行匹配，通过内存缓存的方式，从而达到优化查询效率的目的。
七、总结
in 子查询在使用时，一定要避免全表扫描，特别是在数据量较大的情况下，否则会带来严重的性能问题。通过 join 、exists、优化索引、适当使用 limit 、使用内存等方法，可以提高查询效率，优化 in 子查询的性能。在实际项目中，我们应该根据具体情况选择最优秀的解决方案，才能达到最佳的性能优化效果。
