sql in 条件超过 1000 怎么办？

　　首先，SQL 里面 IN 这个玩意儿，其实就是个糖，意思就是让你查询的时候，可以在一个指定的列表中找符合条件的行。打个比方，跟你去菜市场买菜一样，你给老板列了个清单，要买土豆、黄瓜、茄子、番茄……结果你清单列了一千多个品种，老板一看你这单子头皮发麻。

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　　为什么？因为太多了，老板忙不过来啊！数据库呢，和这老板一样，SQL 的 IN 也是这么回事。放个几百个值还好说，超过 1000？数据库都想辞职不干了。

　　但话说回来，这个限制是数据库厂商为了防止你搞事情，自己给你设了个线，不让你随便乱搞。那问题来了，超过 1000 个值，数据库不干了，我们咋办？当然有办法，咱们程序员可都是有办法的人！

　　方案一：拆分查询，分而治之

　　这招最直接也最简单粗暴，俗称“分而治之”。既然超过 1000 不行，那咱就分成几组，每组不超过 1000，比如拆成 10 组，每组 100 个条件，然后每次查一组。

　　简单点讲，就像你买菜的时候，不一次性把所有清单都丢给老板，而是分几次拿给他。这样他就不会一下子被你搞垮。

　　-- 第一组

　　SELECT * FROM my_table WHERE column IN (value1, value2, ..., value1000);

　　-- 第二组

　　SELECT * FROM my_table WHERE column IN (value1001, value1002, ..., value2000);

　　然后把结果合并起来。这个方案其实大多数时候能搞定，但有个坑，你得考虑性能。如果数据量大，分成十几组，二十几组，那查起来还是有点费劲。

　　方案二：批量插入临时表

　　既然 IN 超过 1000 会爆，那咱们换个思路。你直接把这些值插到一个临时表里去，然后用 JOIN 来查，效果杠杠的。

　　这就像你把菜品清单提前打印好，发给老板一份，他照着单子直接给你准备。这个方法比较优雅，数据库处理起来也舒服。

　　-- 先创建一个临时表

　　CREATE TEMPORARY TABLE temp_table (value_type 数据类型);

　　-- 批量插入要查询的值

　　INSERT INTO temp_table (value_type) VALUES

　　(value1), (value2), ..., (valueN);

　　-- 然后用 join 查询

　　SELECT * FROM my_table t

　　JOIN temp_table temp ON t.column = temp.value_type;

　　这种做法在数据量大的时候特别有用，尤其是你有个上万条数据要搞定的时候，临时表就是你的救命稻草。

　　方案三：借助外部存储（比如 Redis）

　　你还可以搞点更野的思路。比如把这些值扔到 Redis 里面，然后通过程序来查。Redis 查 IN 这种操作简直不要太快，而且可以扩展到几万个值都不是问题。

　　这就像你老板嫌麻烦，不愿意每次都手动查菜单，就让你把清单放他桌子上，随时翻开看。Redis 作为一个超快的内存数据库，天生适合这种事。

　　流程大概是这样：

　　把这些值塞进 Redis 里面。

　　在程序里用 Redis 的集合操作来查询。

　　返回结果。

　　当然，这个方法对程序员要求有点高，得搞定 Redis 的操作，不过效率方面绝对是飞起的。

　　方案四：批量处理 + 动态 SQL

　　如果你习惯了动态生成 SQL，那你完全可以用程序来动态生成这些 SQL 语句，把查询条件批量处理。比如用 Java 或者 Python，搞个循环，把这些条件分批插入到 SQL 语句里面去。

　　不过这招有个隐患，生成 SQL 的时候要小心注入攻击，别到最后自己把自己坑了。

　　StringBuilder sql = new StringBuilder("SELECT * FROM my_table WHERE column IN (");

　　// 假设 valueList 是你要查的值

　　for (int i = 0; i < valueList.size(); i++) {

　　sql.append(valueList.get(i));

　　if (i % 1000 == 999) {

　　sql.append("); SELECT * FROM my_table WHERE column IN (");

　　} else if (i < valueList.size() - 1) {

　　sql.append(",");

　　}

　　}

　　sql.append(");");

　　这种办法自由度高，适合各种复杂场景，但也容易写的头皮发麻。不过作为程序员，搞定这些也是家常便饭。

　　方案五：使用大数据查询引擎（比如 Hive 或者 Spark）

　　最后还有一招，专治大数据。如果你数据库撑不住了，那就上大数据引擎，比如 Hive 或者 Spark。这些东西天生就是用来处理海量数据的，你要查几百万条数据都不是事儿。

　　不过，这个上手成本有点高，不是你想搞就能搞的，得有配套的集群和技术支持。要是公司有这条件，这方法绝对能让你飞得更高。

　　结尾总结一波你的这个问题

　　总的来说，IN 条件超过 1000 这种事儿，完全就是家常便饭。作为老油条程序员，这种小事就跟喝水一样简单，不值一提。但有时候吧，也得看你场景，能分就分，能拆就拆，别一根筋，懂得灵活应变才是王道。

　　记住，不要把数据库当你的小弟一样使唤，得给它喘气的机会。说白了，我们写代码，不就是为了能舒舒服服的搞定问题嘛。多点思路，少点死磕，这样你才是真正的高手。

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