这问题我之前帮好几个开发者踩过坑，太有代表性了！虽然IN()子句是减少查询次数的常规操作，但当列表长度超过阈值后，MySQL的执行逻辑会发生很多你没注意到的变化，直接导致性能骤降：

1. 优化器的执行计划“叛变”了 #

你说所有查询都用上了索引，但当IN()里的ID数量超过某个临界值（通常是几千条，具体和MySQL版本、表结构有关），MySQL优化器会重新计算成本：它会觉得“遍历索引两万次的随机IO成本，居然比全表扫描一次的顺序IO还高”，于是直接放弃使用索引，改成全表扫描或者效率更低的索引合并策略。

而你循环执行的小查询，每次都是单条ID的ref类型查询，优化器100%会走主键/唯一索引，每次都是精准定位。虽然有2万次查询，但胜在每次执行都高效，累积起来反而更快。

2. 大IN()子句的解析与内存开销拉满 #

当你把2万个ID塞进IN()里时，MySQL要先做一堆额外操作：

• 解析整个字符串列表，完成去重、排序（如果优化器觉得有必要）
• 在内存中生成临时结构存储这些ID，当数量过大时，甚至会溢出到磁盘临时表
  这些预处理步骤本身就会消耗大量CPU和IO资源。而循环小查询如果用了预处理语句（Prepared Statement），执行计划会被复用，每次只需要传入参数，解析开销几乎为0。

3. 索引随机IO的累积效应（反直觉但真实） #

虽然IN()子句是单条查询，但MySQL在处理IN列表时，本质上还是要逐个去索引中查找对应的行。当列表长度达到2万时，这些随机IO的累积开销，加上前面说的预处理成本，反而超过了循环小查询的连接开销——毕竟现在数据库连接池的复用机制很成熟，每次小查询的连接开销几乎可以忽略不计。

给你几个靠谱的优化方向：

• 拆分IN列表：把2万个ID分成多个小批次（比如每1000个ID一组），执行多条IN()查询，这样既能保持IN的批量优势，又不会触发优化器的执行计划切换
• 临时表+JOIN替代IN：先把所有ID插入到一个带索引的临时表，然后用目标表和临时表做JOIN查询，这种方式的性能通常比超大IN()稳定很多
• 微调优化器参数：可以尝试调整optimizer_switch中的range_optimizer_max_mem_size参数，增大优化器处理大IN列表的内存阈值，不过这个要谨慎测试，避免影响其他查询的执行计划

小技巧：如果你用的是MySQL 8.0+，可以用EXPLAIN ANALYZE分别查看大IN查询和小查询的执行计划，对比一下就能清楚看到差异——比如大IN查询的type列是不是变成了ALL或者index，而小查询是ref或者const。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rainer Plumer