Druid Documentation of the IN Filter没有提及效率。我们遇到一条SQL语句不断超时的问题，我认为主要的罪魁祸首是field IN (v, e, r, y, l, o, n, g, l, i, s, t, o, f, i, d, s)子句中的WHERE。
是否存在有关Druid中IN过滤器效率的文档？如何使用它以及not如何使用它？
我认为这是我们罪魁祸首的主要原因是IN列表中的元素列表可能非常大（成千上万个标识符），并且列表可能每天都在变化（增长）。增长幅度是一到两，三（我不太确定最大值是多少，我怀疑有些客户一天可能增加多达10个新商品），这些年来，对于某些商品来说，成千上万我们的客户。
我们可能会使用JOIN或将WHERE转换为calculate标识符列表。看起来像这样：
`WHERE ... object.customer_id = customer.id AND object.id = id ...`
[我想知道Druid如何为我们聚合数据，并且当更简单的WHERE ...子句可能会更好地工作并真正自动聚合结果时，随着时间的流逝，IN过滤器是否会引起聚合问题。
我们的查询使用的时间设置为年初至今（因此，从1月1日到今天）。
我认为首先检查德鲁伊生成哪种查询是明智的。
你能做一个explain plan for select .. WHERE ... object.customer_id = customer.id AND object.id = id ...吗？
德鲁伊会为其生成哪种查询？您还可以提供此数据吗？
而且我还注意到您没有在查询中指定__time过滤器。由于druid是一个时间序列数据库，因此您应始终尝试指定一个时间窗口来搜索其数据。如果您不指定它，它将需要遍历所有数据。