MySQL 中 IN 子句并没有一个明确的最大限制，但当 IN 子句中的元素数量非常多时，可能会遇到性能问题，比如查询变慢、内存消耗增加等。这是因为MySQL在处理大量 IN 参数时，可能会选择不使用索引或导致查询计划不佳。

对于大数据量的 IN 查询优化，可以考虑以下几种策略：

  1. 拆分 IN 列表： 当 IN 后面的列表很大时，可以将其拆分为多个较小的列表，执行多个查询。例如，如果原来有10000个ID需要查询，可以分成10个查询，每个查询1000个ID。
  2. 使用临时表： 创建一个临时表，将 IN 列表中的所有值插入临时表中，然后通过 JOIN 该临时表来完成查询。这样可以利用索引提高查询效率。
  3. 改用 JOIN： 如果 IN 列表中的值来自另一个表，直接使用 JOIN 来替代 IN 可能更高效，尤其是在被关联的表已经针对相关列建立了索引的情况下。
  4. 使用 EXISTS： 在某些场景下，使用 EXISTS 替代 IN 可以提高查询效率，特别是当子查询结果集不大时。
  5. 缓存策略： 利用缓存系统（如Memcached、Redis）预先存储部分查询结果，减少直接对MySQL的大量 IN 查询需求。
  6. 优化内存表： 如果数据能够全部放入内存且查询频繁，可以考虑使用MySQL的Memory Engine创建内存表来存储数据，这可以显著提高查询速度，但需注意内存资源的限制。
  7. 分批查询与 LIMIT/OFFSET： 对于需要返回大量结果集的情况，可以使用 LIMIT 和 OFFSET 分批查询数据，减少一次性加载的数据量。
  8. 数据分片或分区： 如果数据量非常庞大，考虑对数据进行分片或分区，确保查询只命中相关分区，减少扫描范围。