ads-mysql版 sql中子查询和等号执行效率差异巨大

针对您提到的SQL执行效率问题，特别是在必须使用子查询来动态获取code范围的情况下，以下是一些基于参考资料的专业建议来优化您的查询性能：

1. 优化子查询

使用JOIN替换IN子查询

根据参考资料，当子查询返回结果较多时，可以考虑使用JOIN来替代IN子查询。这不仅能够避免因返回结果超过限制而导致的错误，还能在某些情况下提高查询效率。示例如下：

SELECT a.*
FROM table_a a
JOIN (
    SELECT DISTINCT col1
    FROM table_b b
    WHERE xxx
) c ON a.code = c.col1;

注意：如果业务上保证子查询结果中col1列值无重复，可移除DISTINCT关键字以进一步提升性能。

2. 确保索引有效

• 确认涉及到的列是否有合适的索引。特别是对于table_b中用于筛选xxx条件的列以及最终JOIN操作中使用的列，应确保它们被索引覆盖，以减少扫描成本。

3. 调整JOIN策略

• 在JOIN操作中，合理安排表的连接顺序和条件放置位置。尽量将主表的分区限制条件放在WHERE子句中，并将从表的分区限制条件放在ON条件或子查询中，以减少不必要的数据扫描。

4. 优化器Join Order算法

• 如果JOIN关系复杂或涉及多表，尝试调整优化器的Join Order算法。虽然默认的exhaustive2算法通常能找到最优解，但在表数量较大时优化耗时较长。在某些场景下，可以尝试使用greedy算法减少优化器耗时，尽管这可能不会产生最优计划。

5. 减少Motion算子

• 确保数据分布策略（如Distribution Key）与JOIN条件相匹配，以减少数据重分布的需求。通过调整表的分布键，使得JOIN操作能够在数据已正确分布的Shard间直接进行，避免不必要的数据移动和网络开销。

6. 避免不必要的函数转换和类型转换

• 确保查询中不包含导致索引失效的操作，如函数转换、类型转换或非开头的LIKE操作。

7. HQE引擎优化

• 检查是否所有部分都能在高性能的HQE引擎中执行。避免使用可能导致查询被发送到PQE执行的操作，如NOT IN，并考虑将其改写为NOT EXISTS形式。

综上所述，通过上述策略的综合应用，可以在很大程度上优化包含子查询的大SQL执行效率，减轻数据库压力，尤其是在用户量增加的场景下。务必根据实际的表结构、数据分布和查询需求，灵活选择和调整优化措施。