SQLAlchemy中.in_子句查询性能异常缓慢问题排查求助

我使用SQLAlchemy编写了以下查询，用于统计符合条件的记录数量：

query = session.query(
                func.count(ExampleTable.id)
            ).filter(ExampleTable.environment == self.environment)
if ids_list:
    query = query.filter(ExampleTable.id.in_(ids_list))

执行时发现该查询速度缓慢，于是进行了简单的基准测试：

start = perf_counter()
query.first()
print(format(perf_counter() - start, '.3f'))  # 限制小数位数，仅用于调试

测试结果显示平均耗时约2.7秒。我曾怀疑是ExampleTable.environment == self.environment的字符串比较导致性能问题，但仅保留该条件时，平均耗时仅约0.03秒。

补充信息 #

• ExampleTable总数据量约15万~20万条
• ids_list包含22000个整数值

随后我将SQLAlchemy生成的查询（通过Query对象的__str__方法获取）在MySQL Workbench中执行：

SELECT 
    COUNT(example_table.id) AS count_1
FROM
    example_table
WHERE
    example_table.environment = 'production'
        AND example_table.id IN (775008, 790152, 793346, ...) -- 22k个ID

首次执行耗时0.110 sec / 0.000 sec（执行时长/获取时长），后续执行耗时约0.030 ~ 0.040 / 0.000。

仅执行环境过滤的查询：

SELECT
    COUNT(example_table.id) AS count_1 
FROM
    example_table 
WHERE
    example_table.environment = 'production';

首次执行耗时0.016 sec / 0.000 sec，后续执行耗时0.000 / 0.000。

明明执行的是相同查询，SQLAlchemy与Workbench的耗时差距却极大（2.7s vs 0.1s），我有两个疑问：

1. 我在Python或MySQL的操作中是否存在错误？
2. 若问题信息不足，请告知我需要补充的内容。

补充编辑：开启echo=True后，日志显示查询语句中的IN子句每个ID都对应一个独立参数（如%(id_1_1)s），参数字典中也为每个ID单独定义了键值。是否是这种参数处理方式导致了性能缓慢？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jayme Klein