云数据仓库ADB为什么IN类型的筛选条件索引下推之后，反而导致查询性能更差？

IN类型的筛选条件在索引下推之后，可能导致查询性能变差的原因可能涉及到多个方面：

过滤条件的效率：如果IN列表中的值很多，或者这些值导致筛选后的数据量仍然很大（即过滤度低），那么即使使用索引，也可能因为索引扫描的大量开销而变得低效。在这种情况下，直接在计算节点上执行全表扫描加过滤可能更高效。

索引结构与数据分布：IN条件可能无法有效利用B-Tree等索引结构的优势，尤其是当索引字段的数据分布不均时，索引查找可能不如预期中高效。

Hint或配置的影响：如果查询使用了Hint或集群配置关闭了特定字段的过滤条件下推，这会阻止系统优化器选择最优的执行计划，从而影响性能。

函数或表达式的使用：如果IN条件中包含了函数调用或复杂的表达式，索引可能无法被有效利用，因为索引通常只针对原始字段值建立。

版本与兼容性问题：不同内核版本的ADB MySQL对于Hint和配置的支持有差异，错误的使用可能会导致预期外的性能行为。

解决这类问题的策略可能包括调整查询语句，避免不必要的函数使用，合理设置Hint和集群配置，以及根据数据分布情况考虑是否真的需要索引下推。具体实践时，建议参考官方文档进行细致的性能调优分析。此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”