在PostgreSQL中SELECT IN的效率问题时，我发现这个问题其实并不只与表的大小有关，而是与索引的大小更为紧密相关。因为索引是建立在整数上的，所以它的效率主要取决于记录的数目。我在自己的电脑上进行了几个查询测试，希望能更深入地理解这个问题。
当使用SELECT IN语句进行查询时，我分别生成了包含100、1000和10000个变量的查询文件，并观察了执行时间。我发现，只有当IN内的数据量达到10,000个时，查询时间才会有较大的变化，但即便如此，查询也仅在300多毫秒内完成。
那么，如果按照某些回答所说，先创建一个临时表，然后使用IN子查询并尝试进行两表连接，效率如何呢？我进行了这样的尝试，发现即使使用SSD硬盘，时间开销依然较大。当我尝试查询包含大量数据的场景时，查询计划选择了Merge join，这可能是导致效率下降的原因。
那么，对于较小的数据集，比如1000行数据，情况又会怎样呢？我发现效率问题依然存在。为了解决这个问题，我们需要更深入地理解PostgreSQL的查询优化机制以及索引的使用方式。实际上，当处理大量数据时，即使是很小的优化也能带来显著的性能提升。
对于SELECT IN在PostgreSQL中的效率问题，我们需要根据具体的数据量和查询模式来进行优化。在某些情况下，创建临时表或使用其他查询策略可能会提高性能，但这取决于具体的查询和数据结构。为了更好地解决这个问题，我们需要深入理解PostgreSQL的查询优化机制，并根据实际情况进行调整。 PostgreSQL 中 `SELECT IN` 的效率：从 100 到 1000 的数据点观察
在数据库操作中，当我们面临需要从一组预定义的值中筛选数据时，`SELECT IN` 通常是一个高效的选择。但在 PostgreSQL 中，随着数据量的增长，其效率会受到怎样的影响呢？让我们通过一组实验来这个问题。
紧接着，我使用另一个测试脚本 `test_create_100.sql` 进行了包含 100 个数据的测试。对比两种方法的执行时间，我们发现，即使在数据量较小的情况下，`CREATE TABLE` 的方式也并不总是优于 `IN` 语句。通过 `EXPLAIN` 命令分析，我们发现这可能是因为在执行过程中使用了嵌套循环连接（NLJ）。
随着数据量的增长，尤其是在无法预知具体数据量的情况下，使用 `CREATE TABLE` 的方式可能会带来更低的效率。这是因为除了执行时间可能更长之外，还需要考虑额外的表维护成本和多余的 SQL 语句，这些都会增加系统的复杂性。对于数据库管理员（DBA）来说，直接利用数据库的 `IN` 语句可能是更明智的选择。
对于 PostgreSQL 中的 `SELECT IN` 操作，在数据量较小的情况下，两种方式可能没有明显差异。但随着数据量的增长，直接在 `IN` 语句中列出变量可能是一个更高效的选择。希望这些观察和经验能对大家有所帮助。
以上内容主要针对 PostgreSQL 中 `SELECT IN` 的效率问题进行了深入。如果您有任何疑问或需要进一步了解，请随时与我们交流。我们也欢迎更多数据库领域的专家和爱好者共同参与讨论，共同学习，共同进步。
