测试表如下：

CREATE TABLE`test_table` (

`id`int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,

`pay_id`int(11) DEFAULT NULL,

`pay_time`datetime DEFAULT NULL,

`other_col`varchar(100) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY(`id`),KEY`idx_pay_id` (`pay_id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

第一步：建一个存储过程插入测试数据，测试数据的特点是pay_id可重复，这里在存储过程处理成，循环插入300W条数据的过程中，每隔100条数据插入一条重复的pay_id，时间字段在一定范围内随机

存储过程：执行 call test_insert(3000000); 插入303000行数据

CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `test_insert`(IN `loopcount` INT)

COMMENT'往test_insert表中插入数据'

BEGIN

declare cnt int;set cnt = 0;while cnt

insert into test_table (pay_id,pay_time,other_col) values (cnt,date_add(now(), interval floor(300*rand()) day),uuid());end if;set cnt = cnt + 1;end while;END

两种子查询的写法：查询某个时间段之内的业务Id大于1的数据

方法一：IN子查询中是某段时间内业务统计大于1的业务Id，外层按照IN子查询的结果进行查询，业务Id的列pay_id上有索引，逻辑也比较简单，这种写法，在数据量大的时候确实效率比较低，用不到索引

注：In子查询的执行计划，发现外层查询是一个全表扫描的方式，没有用到pay_id上的索引，如果想对第一种查询方式使用强制索引，虽然是不报错的，但是发现根本没用，如果子查询是直接的值，则是可以正常使用索引的。

SELECT * FROM test_table2 FORCE INDEX(idx_pay_id)WHEREpay_idIN(SELECTpay_idFROMtest_table2WHERE pay_time >= "2019-06-01 00:00:00" AND pay_time <= "2020-07-03 12:59:59"GROUP BYpay_idHAVING count(pay_id) > 1);

方法二：与子查询进行join关联，这种写法相当于上面的IN子查询写法，下面测试发现，效率确实有不少的提高

注：join自查的执行计划，外层(tpp1别名的查询)是用到pay_id上的索引的。

SELECT tpp1.* FROMtest_table2 tpp1,

(SELECTpay_idFROMtest_table2WHERE pay_time>="2019-07-01 00:00:00"AND pay_time<="2020-07-03 12:59:59"GROUP BYpay_idHAVING count(pay_id) > 1) tpp2WHERE tpp1.pay_id=tpp2.pay_id;

方法三：加一个使用临时表的情况，虽然比不少join方式查询的，但是也比直接使用IN子查询效率要高，这种情况下，也是可以使用到索引的，不过这种简单的情况，是没有必要使用临时表的。

DROP TABLE IF EXISTSt_pay_id;CREATE TEMPORARY TABLE t_pay_id(pay_id INT);INSERT INTOt_pay_idSELECT pay_id FROMtest_table2WHERE pay_time>="2019-07-01 00:00:00" AND pay_time<="2020-07-03 12:59:59"GROUP BYpay_idHAVING count(pay_id) > 1;SELECT * FROMtest_table2WHERE pay_id IN (SELECT pay_id FROM t_pay_id);