使用過oracle或者其他關聯式資料庫的dba或者開發人員都有這樣的經驗，在子查詢上都認為資料庫已經做過優化，能夠很好的選擇驅動表執行，然後在把該經驗移植到mysql資料庫上，但是不幸的是，mysql在子查詢的處理上有可能會讓你大失所望，在我們的生產系統上就由於碰到了這個問題：
select i_id, sum(i_sell) as i_sell
from table_data
where i_id in (select i_id from table_data where gmt_create >= 『2011-10-07 00:00:00』)
group by i_id;
（備註：sql的業務邏輯可以打個比方：先查詢出10-07號新賣出的100本書，然後在查詢這新賣出的100本書在全年的銷量情況）。
這條sql之所以出現的效能問題在於mysql優化器在處理子查詢的弱點，mysql優化器在處理子查詢的時候，會將將子查詢改寫。通常情況下，我們希望由內到外，先完成子查詢的結果，然後在用子查詢來驅動外查詢的表，完成查詢；但是mysql處理為將會先掃瞄外面表中的所有資料，每條資料將會傳到子查詢中與子查詢關聯，如果外表很大的話，那麼效能上將會出現問題；
針對上面的查詢，由於table_data這張表的資料有70w的資料，同時子查詢中的資料較多，有大量是重複的，這樣就需要關聯近70w次，大量的關聯導致這條sql執行了幾個小時也沒有執行完成，所以我們需要改寫sql：
select t2.i_id, sum(t2.i_sell) as sold
from (select distinct i_id from table_data
where gmt_create >= 『2011-10-07 00:00:00』) t1, table_data t2
where t1.i_id = t2.i_id group by t2.i_id;
我們將子查詢改為了關聯，同時在子查詢中加上distinct，減少t1關聯t2的次數；
改造後，sql的執行時間降到100ms以內。
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