在数据库查询中，避免使用 `IN` 查询主要是出于以下几个方面的考虑：
1. 性能问题：`IN` 查询在处理大量数据时，尤其是当 `IN` 后面跟着一个包含大量值的列表时，可能会遇到性能问题。数据库在处理 `IN` 查询时，通常需要执行全表扫描来查找匹配的行，这在数据量很大的情况下效率低下。
2. 可读性和维护性：`IN` 查询容易导致查询语句变得难以理解和维护。当 `IN` 后面跟着一个很长的值列表时，查询语句会变得非常长且难以阅读。
3. 优化问题：在某些数据库系统中，`IN` 查询可能不如其他查询方式（如 `JOIN`）容易得到优化。例如，使用 `JOIN` 可能会利用索引，而 `IN` 查询则可能不会。
4. 可扩展性：随着业务的发展，如果 `IN` 查询中的值列表增长，可能会导致查询性能的显著下降。
为了解决这些问题，以下是一些替代方案：
使用 `JOIN`：通过使用 `JOIN` 操作，可以将查询分解为多个步骤，这样可以更好地利用索引，并可能提高查询性能。
使用 `EXISTS`：在某些情况下，使用 `EXISTS` 可能比 `IN` 更有效。`EXISTS` 会在找到第一个匹配项时立即停止搜索。
使用子查询：对于一些复杂的查询，使用子查询可以提供更好的性能，尤其是在子查询返回的结果集较小的情况下。
避免使用 `IN` 查询：如果可能，最好避免使用 `IN` 查询，而是寻找更高效、更可读的查询方式。
避免使用 `IN` 查询可以帮助提高数据库查询的性能和可维护性。
