它的执行计划如下，请注意看关键词“DEPENDENT SUBQUERY”：
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
------ ------------------ ------ -------------- -------------------------------------- ------------ ------- ------ ------ -----------
1 PRIMARY g1 index (NULL) idx_gid 5 (NULL) 850672Using where
2 DEPENDENT SUBQUERY g2 index_subquery id_shop_goods,idx_sid,idx_gid idx_gid 5 func 1 Using where
基础知识：Dependent Subquery意味着什么
官方含义为：
SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT；
DEPENDENT SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT， 取决于外面的查询 。
换句话说，就是 子查询对 g2 的查询方式依赖于外层 g1 的查询。
什么意思呢？它意味着两步：
第一步，MySQL 根据 select gid,count(id) from shop_goods where status=0 group by gid; 得到一个大结果集 t1，其数据量就是上图中的 rows=850672 了。
第二步，上面的大结果集 t1 中的每一条记录，都将与子查询 SQL 组成新的查询语句：select gid from shop_goods where sid in (15...blabla..29) and gid=%t1.gid%。等于说， 子查询要执行85万次……即使这两步查询都用到了索引，但不慢才怪。
如此一来， 子查询的执行效率居然受制于外层查询的记录数，那还不如拆成两个独立查询顺序执行呢。
优化策略1：
你不想拆成两个独立查询的话，也可以 与临时表联表查询，如下所示：
SELECT g1.gid,count(1)
FROM shop_goods g1, (select gid from shop_goods WHERE sid in (1519066,1466114,1466110,1466102,1466071,1453929)) g2
where g1.status=0 and g1.gid=g2.gid
GROUP BY g1.gid;
也能得到同样的结果，且是毫秒级。
它的执行计划为：
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
------ ----------- -------------- ------ ------------------------- ------------- ------- ----------- ------ -------------------------------
1 PRIMARY ALL (NULL) (NULL) (NULL) (NULL) 30 Using temporary; Using filesort
1 PRIMARY g1 ref idx_gid idx_gid 5 g2.gid 1 Using where
2 DERIVEDshop_goods range id_shop_goods,idx_sid id_shop_goods 5 (NULL) 30 Using where; Using index
DERIVED 的官方含义为：
DERIVED：用于 from 子句里有子查询的情况。MySQL 会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。
DBA观点引用：MySQL 子查询的弱点
hidba 论述道( 参考资源3)：
mysql 在处理子查询时，会改写子查询。
通常情况下，我们希望由内到外，先完成子查询的结果，然后再用子查询来驱动外查询的表，完成查询。
例如：
select * from test where tid in(select fk_tid from sub_test where gid=10)
通常我们会感性地认为该 sql 的执行顺序是：
sub_test 表中根据 gid 取得 fk_tid(2,3,4,5,6)记录，
然后再到 test 中，带入 tid=2,3,4,5,6，取得查询数据。
但是实际mysql的处理方式为：
select * from test where exists (
select * from sub_test where gid=10 and sub_test.fk_tid=test.tid
)
mysql 将会扫描 test 中所有数据，每条数据都将会传到子查询中与 sub_test 关联，子查询不会先被执行，所以如果 test 表很大的话，那么性能上将会出现问题。
《高性能MySQL》一书的观点引用
《高性能MySQL》的第4.4节“MySQL查询优化器的限制(Limitations of the MySQL Query Optimizer)”之第4.4.1小节“关联子查询(Correlated Subqueries)”也有类似的论述：
MySQL有时优化子查询很糟，特别是在WHERE从句中的IN()子查询。……
比如在sakila数据库sakila.film表中找出所有的film，这些film的actoress包括Penelope Guiness(actor_id = 1)。可以这样写：
mysql> SELECT * FROM sakila.film
-> WHERE film_id IN(
-> SELECT film_id FROM sakila.film_actor WHERE actor_id = 1);
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM sakila.film ...;
+----+--------------------+------------+--------+------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys |
+----+--------------------+------------+--------+------------------------+
| 1 | PRIMARY | film | ALL | NULL |
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | film_actor | eq_ref | PRIMARY,idx_fk_film_id |
+----+--------------------+------------+--------+------------------------+
根据EXPLAIN的输出，MySQL将全表扫描film表，对找到的每行执行子查询，这是很不好的性能。幸运的是，很容易改写为一个join查询：
mysql> SELECT film.* FROM sakila.film
-> INNER JOIN sakila.film_actor USING(film_id)
-> WHERE actor_id = 1;
另外一个方法是 通过使用GROUP_CONCAT()执行子查询作为一个单独的查询，手工产生IN()列表。有时候比join还快。(注：你不妨在我们的库上试试看 SELECT goods_id,GROUP_CONCAT(cast(id as char))
FROM bee_shop_goods
WHERE shop_id IN (1519066,1466114,1466110,1466102,1466071,1453929)
GROUP BY goods_id;)
MySQL已经因为这种特定类型的子查询执行计划而被批评。
何时子查询是好的
MySQL并不总是把子查询优化得很糟。有时候还是很优化的。下面是个例子：
mysql> EXPLAIN SELECT film_id, language_id FROM sakila.film
-> WHERE NOT EXISTS(
-> SELECT * FROM sakila.film_actor
-> WHERE film_actor.film_id = film.film_id
-> )G
……(注：具体文字还是请阅读《高性能MySQL》吧)
？...)
