用where in搞定数据库查询，效率提升真不是吹的，实操经验分享

前几天我接了个活儿,帮朋友优化他们公司的一个后台系统，问题出在一个报表查询上，每次生成都要等差不多半分钟，用户体验特别差，我一看代码，好家伙，问题就出在了一个要命的循环查询上。

场景是这样的：页面上要展示一个订单列表，每个订单后面要跟着这个订单的所有商品名称，之前的程序员是怎么做的呢？他先是用一条SQL语句把所有的订单数据查出来，比如有100条订单，然后呢，他在程序代码里写了个循环，对这100条订单挨个遍历，每一条订单都单独执行一次数据库查询，去查这个订单ID对应的商品，用代码写出来大概就是：

“SELECT product_name FROM order_items WHERE order_id = ?”

这个问号在循环里被替换成第一个订单ID,查一次；再替换成第二个订单ID，又查一次……整整100条订单，就要跟数据库打100次招呼，这就像你去超市买东西，本来可以推个购物车一次把所有东西买齐，结果你非要买一瓶酱油跑一次收银台，买一包盐再跑一次收银台，来来回回跑100趟，你说这能不慢吗？时间全浪费在来回的路上了（这里指的是程序与数据库网络通信的开销）。

我一看这情况,心里就有谱了，这明摆着就是为 WHERE IN 这个语法量身定做的场景啊，我的改造方案非常简单：

第一步,不变，还是先用一条SQL把100个订单的ID列表查出来。

第二步,关键来了，我不在程序里循环了，我直接拿着这100个订单ID，拼成一条新的SQL语句，这条语句长这样：

“SELECT order_id, product_name FROM order_items WHERE order_id IN (id1, id2, id3, ..., id100)”

这条语句的意思就是：“数据库大哥，麻烦你一次帮我把订单ID在这个大括号列表里的所有商品记录，都给我找出来。” 数据库引擎可擅长干这种批量查找的活儿了。

第三步,我在程序里把这两次查询的结果（订单列表 和 订单商品列表）进行一次关联匹配，把数据组装成页面需要的格式。

就这么一改,效果立竿见影，原来需要100+1次数据库查询的操作，现在变成了只有2次，那个报表的生成时间直接从二三十秒降到了两三秒，效率提升了差不多十倍！朋友公司的同事都惊了，说这感觉就像老爷车换成了跑车。

其实这个经历让我挺感慨的。WHERE IN 不是什么高深莫测的高级语法，就是个非常基础的东西，但很多刚开始做开发的朋友，因为习惯了面向过程的编程思维，很容易就写出那种在循环里查询数据库的低效代码，他们可能没意识到，减少应用程序和数据库的交互次数，是提升数据库访问性能最有效的法则之一，有时候比加什么索引效果还明显。

当然啦,WHERE IN 也不是万能的银弹，后来我也琢磨了一下它的适用边界，如果那个订单列表不是100条，而是1万条甚至10万条，你直接把上万个大数字用 WHERE IN 拼成一条SQL，且不说SQL语句长度可能超限，数据库本身解析这么长的SQL也会很吃力，可能还会把其他的缓存都挤出去，效果反而不好，这种情况下，就得考虑分批次查询（比如每次查1000个ID），或者用临时表关联等更高级的方案了。

但无论如何,在处理这种“一对多”关系、且“一”的数据量在几百上千这个级别时，用 WHERE IN 来替代循环查询，绝对是性价比最高、效果最显著的操作之一，这算不上什么黑科技，但确实是每个后端程序员都应该掌握的、实实在在的“实操经验”，下次如果你也遇到类似场景，别犹豫，试试 WHERE IN，它的效果真不是吹的。