嘿，这个问题问到点子上了——我帮不少开发者排查过大数据量下这类查询的性能问题，咱们一步步拆解分析：

先看你提到的核心场景：Stores是数亿行的聚簇主键表，MyStores是仅存100个门店ID的聚簇主键表。

对于语句1（JOIN写法）：
SQL优化器会自动识别MyStores是极小表（仅100行），会把它作为驱动表，然后对Stores执行100次聚簇索引查找（嵌套循环连接）——因为Stores的主键是Store，每次查找都是O(1)的高效操作，MyStores的读取成本几乎可以忽略，整体执行速度极快。

对于语句2（IN列表写法）：
当IN列表只有100个值时，优化器通常会把这个列表转换成一个内存中的临时数据集，然后和Stores做与JOIN几乎一致的索引查找操作，执行计划和语句1大概率完全相同，性能差异微乎其微。你之前觉得语句2更优，可能是担心多访问一个表的开销，但MyStores的体量太小，这个开销可以忽略不计。

这就是你疑惑的关键点：当IN列表的数量超过一定阈值（比如几百甚至上千个），情况会发生变化：

• 首先，长IN列表会增加SQL语句的解析成本——数据库需要先解析、校验这一大串常量值，生成执行计划的时间会变长；
• 其次，当IN列表的数量足够大时，优化器可能会放弃逐个索引查找的策略，转而选择哈希匹配甚至全表扫描（尤其是当统计信息预估不准时），这会直接导致性能暴跌；
• 而JOIN写法的优势就体现出来了：MyStores是物理表，有准确的统计信息（行数、数据分布），优化器能稳定选择最优的连接策略（嵌套循环或哈希匹配，取决于表的大小），不会因为值的数量变多而“乱了阵脚”。

如果扩展到多条件筛选的场景（比如同时关联多个门店表，或者多个IN列表用AND连接），JOIN写法的优势会更明显：

• 性能稳定性：多表JOIN时，优化器可以利用各个表的统计信息，自动选择最优的连接顺序和连接方式；而多个长IN列表的组合，不仅解析成本高，优化器还可能无法准确预估结果集的大小，导致执行计划走偏；
• 可维护性：JOIN写法只需要维护对应的关联表，新增或删除门店ID直接操作表即可；而多IN列表需要手动修改SQL语句中的常量值，不仅容易出错，还不利于版本管理；
• 逻辑清晰：多表JOIN能直观体现数据之间的关联关系，而多个IN列表的组合会让SQL语句变得臃肿、难以阅读。

• 当IN列表数量较少（几百个以内）：两种写法性能几乎无差异，执行计划大概率一致；
• 当IN列表数量较大：JOIN写法的性能稳定性和执行效率更优；
• 扩展到多条件/多表场景：JOIN写法在性能、可维护性、可读性上全面胜出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tim Rupe