本文分享自华为云社区《【MySQL技术专栏】GaussDB(for MySQL) Big IN查询优化》，作者：GaussDB 数据库。

1 背景介绍

在生产环境中，SQL查询中经常包含带有IN表达式的过滤条件，特别是当IN列表涉及大量值时，性能问题尤为突出。以在线商店为例，假设你需要查询在特定的一组产品ID中哪些产品已经被购买过，而这个产品ID列表可能包含成千上万个ID。

SELECT product_id, purchase_date FROM purchases WHERE product_id IN (1, 2, 3, ..., 100000); -- 假设有10万个产品ID

当product_id是一个索引列时，MySQL优化器通常会尝试使用索引来加速查询。然而，当IN列表中的值非常多时，优化器可能需要花费大量的内存和CPU时间来处理这些值，这可能导致查询性能下降。

MySQL提供了一个系统变量range_optimizer_max_mem_size，用于限制优化器在range查询优化过程中可使用的最大内存量。如果优化器在尝试进行range优化时超出了这个限制，它可能会选择不使用索引，转而使用全表扫描或其他不太高效的查询策略，这进一步降低了查询性能。

为了解决这个问题，GaussDB(for MySQL)引入了一个名为Big IN优化的特性。这个特性专门针对长IN列表进行了优化，旨在减少因处理大量IN值而导致的性能下降。通过GaussDB的Big IN优化，数据库系统可以更高效地处理包含大量值的IN列表，减少内存和CPU的消耗，从而加快查询速度。

使用GaussDB的Big IN优化，用户可以期望在遇到长IN列表的查询时获得更好的性能，减少查询执行时间，并提高系统的整体稳定性。这对于处理大量数据的生产环境至关重要，因为它能够确保数据库在高负载下仍然保持高效运行。

2 MySQL优化

开源MySQL在处理column IN (const1, const2, .... )时，如果column上面有索引，优化器会选择Range scan进行扫描，否则会使用全表扫描方式。range_optimizer_max_mem_size系统变量控制range优化分析过程中可使用的最大内存。如果IN谓词的列表元素非常多，IN中的每个内容会被视为OR，每个OR大约占用230字节，如果元素个数很多，则使用更多的内存。如果使用的内存会超过定义的最大内存，会使得range优化失效，优化器将会改变策略，如转换为全表扫描，从而引发查询的性能下降。

对于此优化问题，可以通过调整range_optimizer_max_mem_size来处理。range_optimizer_max_mem_size定义的内存是session级别的，每个session执行该类型的语句，都会占用同样的内存，在大并发场景下，会导致实例内存升高，引入实例OOM风险。

对于范围查询，MySQL定义了eq_range_index_dive_limit系统变量，来控制在处理等值范围查询时，优化器是否进行索引潜水（index dive）。index dive是利用索引完成元组数的估算，可以得到更精确的信息，从而做出更好的查询优化策略，但是耗时也长。在IN组合数超过一定数量时候就不适用index dive，系统采用静态索引统计信息值来选择索引，这种方法得到的结果未必精确。这可能导致MySQL不能很好的利用索引，导致性能回退。

3 GaussDB(for MySQL)的Big IN优化

GaussDB(for MySQL)解决Big IN性能问题的方法是将大IN谓词转换为IN子查询。也就是说，IN谓词的形式为

column IN (const1, const2, ....)

转换为等效的IN子查询：

column IN (SELECT ... FROM temporary_table)

经过上述的变化，IN函数查询变成了一个IN子查询，并且该子查询是非相关子查询。

对于IN非相关子查询，mysql优化器提供了semi-join materialization策略进行优化处理。Semi-join Materialization策略就是把子查询结果物化成临时表，然后和外表进行联接。如下图所示。

   联接可以有两个顺序：

• Materialization-scan ：表示从物化表到外表，会对物化表进行全表扫描。
• Materialization-lookup ：表示从外表到物化表，在物化表中查找数据时候可以使用主建进行查找。

Materialization-scan

1. 执行子查询，走索引auto_distinct_key，同时会对结果进行去重；
2. 将上一步的结果保存在临时表template1里；
3. 从临时表中取一行数据，到外表中查找满足联接条件的行;
4. 重复步骤3，直到遍历临时表结束。

Materialization-lookup

1. 先执行子查询；
2. 将上一步得到的结果保存到临时表中；
3. 从外表中取出一行数据，到物化临时表中去查找满足联接条件的行，走物化表的主键，每次扫描1行；
4. 重复3，直到遍历整个外表。

优化器会根据内外表的大小来选择不同的联接顺序。真实场景中，一般单表查询的表的数据量很大，上千万甚至上亿；IN列表中的元素个数远小于表数量，优化器会选择Materialization-scan方式进行扫描，外表查询时候如果走主键索引，则优化后的总的扫描行数为N，当M远大于N时，性能提升会非常明显。

4 使用方法

rds_in_predicate_conversion_threshold参数是IN谓词转子查询功能开关，当SQL语句的IN谓词列表中的元素个数超过该参数的取值时，将启动该优化策略。通过修改该变量的值来使用该功能。下面通过一个简单的例子说明该优化的使用。

表结构

create table t1(id int, a int, key idx1(a));  

查询语句

select * from t1 where a in (1,2,3,4,5);

设置set rds_in_predicate_conversion_threshold = 0 和 set range_optimizer_max_mem_size=1关闭大IN谓词优化功能和range scan优化策略，查看上述查询语句的执行计划，结果如下：

> set rds_in_predicate_conversion_threshold = 0;  > set range_optimizer_max_mem_size=1;  > explain select * from t1 where a in (1,2,3,4,5);  
结果如下：
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+  | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |  +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+  |  1 | SIMPLE      | t3    | NULL       | ALL  | key1          | NULL | NULL    | NULL |    3 |    50.00 | Using where |  +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+  1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)  
show warnings;  +---------+------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  | Level   | Code | Message                                                                                                                   |  +---------+------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  | Warning | 3170 | Memory capacity of 1 bytes for 'range_optimizer_max_mem_size' exceeded. Range optimization was not done for this query.   |  | Note    | 1003 | /* select#1 */ select `test`.`t3`.`id` AS `id`,`test`.`t3`.`a` AS `a` from `test`.`t3` where (`test`.`t3`.`a` in (3,4,5)) |  +---------+------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  2 rows in set (0.00 sec)

发现上述语句执行时候报了warning, warning的信息显示因为range optimization过程中使用的内存超过了range_optimizer_max_mem_size限制导致对于该语句不使用range optimization。从而扫描的type变为了ALL, 退化为全表扫描。

设置set rds_in_predicate_conversion_threshold = 3开启大IN谓词优化选项，表示当IN谓词列表元素超过3个时候，启动Big IN转子查询优化策略。执行EXPLAIN FORMAT=TREE语句可以查看优化是否生效。

> set rds_in_predicate_conversion_threshold = 3;  > explain format=tree select * from t1 where a in (1,2,3,4,5);  +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  | EXPLAIN                                                                                                                                                                                                                                                        |  +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  | -> Nested loop inner join  (cost=0.70 rows=1)      -> Filter: (t1.a is not null)  (cost=0.35 rows=1)          -> Table scan on t1  (cost=0.35 rows=1)      -> Single-row index lookup on <in_predicate_2> using <auto_distinct_key> (a=t1.a)  (cost=0.35 rows=1)   |  +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  1 row in set (0.00 sec)

执行计划中的<in_predicate_*>（*为数字）表为Big INT优化中构造的临时表，存储了IN谓词列表中的所有数据。

5 使用限制

Big IN优化支持的查询语句包括如下列表的语句：

• SELECT
• INSERT ... SELECT
• REPLACE ... SELECT
• 支持视图
• PREPARED STMT

约束与限制

Big IN转子查询，借助mysql提供的子查询优化方案来实现高性能，因此在使用上有如下限制，否则反而会降低性能。

• 不支持无法使用索引的场景
• 只支持常量IN LIST（包括NOW(), ? 等不涉及表查询的语句）。
• 不支持STORED PROCEDURE/FUNCTION/TRIGGER。
• 不支持NOT IN。

6 典型场景测试对比

测试表结构如下：

CREATE TABLE `sbtest1` (    `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,    `k` int NOT NULL DEFAULT '0',    `c` char(120) NOT NULL DEFAULT '',    `pad` char(60) NOT NULL DEFAULT '',    PRIMARY KEY (`id`),    KEY `k_1` (`k`)  ) ENGINE=InnoDB;  
表的数据量为1000w。
> select count(*) from sbtest1;  +----------+  | count(*) |  +----------+  | 10000000 |  +----------+

查询语句如下，where条件字段是有索引，IN列表里包含1万个常量数字。

select count(*) from sbtest1 where k in (2708275,5580784,7626186,8747250,228703,4589267,5938459,6982345,2665948,4830545,4929382,8723757,354179,1903875,5111120,5471341,7098051,3113388,2584956,6550102,2842606,2744112,7077924,4580644,5515358,1787655,6391388,6044316,2658197,5628504,413887,6058866,3321587,1430333,445303,7373496,9133196,6760595,4735642,4756387,9845147,9362192,7271805,4351748,6625915,3813276,4236692,8308973,4407131,9481423,3301846,432577,810938,3830320,6120078,6765157,6456566,6649509,1123840,2906490,9965014,3725748, ... );

性能对比如下图所示：

可以看出in-list优化后比原生的方式性能提高了36倍。

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