在知乎上看到这样一个问题：

MySQL 查询 select * from table where id in (几百或几千个 id) 如何提高效率？修改

电商网站，一个商品属性表，几十万条记录，80M，索引只有主键id，做这样的查询如何提高效率？

select * from table where id in (几百或几千个id)

这些id没啥规律，分散的。。。。

看了一下答案，感觉有好多不靠谱的，但是口说无凭，所以在我的电脑上写了几个查询测试一下。我用的是Postgresql9.4，但感觉mysql应该也差不多，首先创建一个简单表，只有简单的3列，在这个问题的下面好多人提到了需要看表的大小，其实这个问题和表大小无关，只和index的大小有关，因为是index是建立在int上的，所以只和纪录数目有关。

Table "public.t9"Column | Type | Modifiers--------+----------------+-----------c1 | integer |c2 | character(100) |c3 | character(200) |Indexes:"i1" UNIQUE, btree (c1)insert into t9 values(generate_series(1000,500000,1),repeat('a',90),repeat('b',180));

之后生成一些随机数，Mac上用jot，Linux上用shuf

for ((i=0;i<100000;i++))dojot -r 1 1000 600000 >>rand.filedone

然后根据rand.file 生成查询语句：

select * from t9 where c1 in (494613,575087,363588,527650,251670,343456,426858,202886,254037,...1);

分别生成3个sql文件，in内变量的数目分别是100，1000和10000个，执行这3个sql文件，看看时间

try psql study -f test_100.sql -o /dev/nullLOG: duration: 2.879 mstry psql study -f test_1000.sql -o /dev/nullLOG: duration: 11.974 mstry psql study -f test_10000.sql -o /dev/nullLOG: duration: 355.689 ms

可以看到只有在in内数据到了10，000个的时候数据时间会有比较大的变化，但也不过是在300多ms内完成。

那如果按照有些回答那样，先建一个临时表，然后用in subquery，并且希望这时候可以两表join呢？为了简单我直接用两表join了

drop table t_tmp;create table t_tmp(id int);insert into t_tmp (id) values(494613),(575087),(363588),(345980),...(1);select t9.* from t9, t_tmpwhere t9.c1 = t_tmp.id;

时间如何呢？

try psql study -f test_create_10000.sql -o /dev/nullLOG: duration: 2.078 msLOG: duration: 1.233 msLOG: duration: 224.112 msLOG: duration: 322.108 ms

除去drop和create的时间，依然花费了500+的时间，这里的前提还是我用的ssd盘，所以写LOG的时间会快很多。为什么会这么慢呢？用explain看一下，这时候数据量较大，直接走Merge join 了

那1000行数据的效率如何呢？

try psql study -f test_create_1000.sql -o exp.outLOG: duration: 2.476 msLOG: duration: 0.967 msLOG: duration: 2.391 msLOG: duration: 8.780 ms

100行的数据如下：

try psql study -f test_create_100.sql -o /dev/nullLOG: duration: 2.020 msLOG: duration: 1.028 msLOG: duration: 1.074 msLOG: duration: 1.912 ms

可以看到在100个值和1000个值的情况下create table的方式不会比直接在in里面写所有的变量好多少，explain看的话是在用NLJ了。但在数据量更大（按照原问题，这里in的数量其实无法预知）的情况下效率只会更低，再加上额外的表维护成本和多余的SQL语句，DBA肯定不喜欢的，还是相信数据库，放心大胆直接用in list来搞定这些问题吧。