使用过oracle或者其他关系数据库的dba或者开发人员都有这样的经验，在子查询上都认为数据库已经做过优化，能够很好的选择驱动表执行，然后在把该经验移植到mysql数据库上，但是不幸的是，mysql在子查询的处理上有可能会让你大失所望，在我们的生产系统上就由于碰到了这个问题：
select i_id, sum(i_sell) as i_sell from table_data where i_id in (select i_id from table_data where Gmt_create >= ‘2011-10-07 00:00:00’) group by i_id;
（备注：sql的业务逻辑可以打个比方：先查询出10-07号新卖出的100本书，然后在查询这新卖出的100本书在全年的销量情况）。
这条sql之所以出现的性能问题在于mysql优化器在处理子查询的弱点，mysql优化器在处理子查询的时候，会将将子查询改写。通常情况下，我们希望由内到外，先完成子查询的结果，然后在用子查询来驱动外查询的表，完成查询；但是mysql处理为将会先扫描外面表中的所有数据，每条数据将会传到子查询中与子查询关联，如果外表很大的话，那么性能上将会出现问题；
针对上面的查询，由于table_data这张表的数据有70W的数据，同时子查询中的数据较多，有大量是重复的，这样就需要关联近70W次，大量的关联导致这条sql执行了几个小时也没有执行完成，所以我们需要改写sql：
win可用的mysql指令skill
下载
安装、修复、更新或打包一个基于 Python 和 PyMySQL 实现的 Windows `mysql` 命令。适用于用户希望在 PowerShell/CMD 中输入 `mysql` 时重定向到 Python 实现、需要交互式输入 MySQL 连接信息、需要同步到当前用户本地 bin 目录，或需要将该能力封装成可公开复用的 Codex skill。
SELECT t2.i_id, SUM(t2.i_sell) AS sold FROM (SELECT distinct i_id FROM table_data WHERE gmt_create >= ‘2011-10-07 00:00:00’) t1, table_data t2 WHERE t1.i_id = t2.i_id GROUP BY t2.i_id;
我们将子查询改为了关联，同时在子查询中加上distinct，减少t1关联t2的次数；
改造后，sql的执行时间降到100ms以内。
