SELECT prod_category_info_id AS prodCategoryInfoId, count( prod_category_info_id ) AS spuCount FROM prod_spu WHERE delete_flag = 0 AND prod_category_info_id IN ( 4541, 4542, 4543, 4544, 4545, 4546, 4547, 4548 ) GROUP BY prod_category_info_id;优化这个sql

要优化这个 SQL 查询，可以考虑以下几个面：

1. 确保适当的索引在 `prod_spu`上创建适当的索引可以加快速度。在这个中，可以添加一个合索引，包括 `delete_flag` 和 `prod_category_info_id` 字段。

CREATE INDEX idx_prodpu_delete_category 
ON prod_spu (delete_flag,_category_info_id);

. 避免不必的字段计算：在 `COUNT`合函数中使用 `prod_category_info_id` 字段，可以直接使用 `COUNT(*)` 来代替。这样可以避免对字段进行计算，提高查询效率。

SELECT
	prod_category_info_id AS prodCategoryInfoId,
	COUNT(*) AS spuCount 
FROM
	prod_spu 
WHERE
	delete_flag = 0 
	AND prod_category_info_id IN (4541, 4542, 4543, 4544, 4545, 4546, 4547, 4548) 
GROUP BY
	prod_category_info_id;

3. 使用子查询或临时表：如果 `prod_spu` 表非常大，可以考虑将过滤条件 `delete_flag = 0` 的结果存储在一个临时表中，然后再进行聚合操作。这样可以减少聚合操作需要处理的数据量。

SELECT
	prod_category_info_id AS prodCategoryInfoId,
	COUNT(*) AS spuCount 
FROM
	(
		SELECT
			prod_category_info_id 
		FROM
			prod_spu 
		WHERE
			delete_flag = 0 
			AND prod_category_info_id IN (4541, 4542, 4543, 4544, 4545, 4546, 4547, 4548)
	) AS tmp 
GROUP BY
	prod_category_info_id;

通过以上优化，可以提高查询的执行效率。不过具体的优化策略还需要根据数据库的架构、数据量和负载情况进行综合考虑。同时，你也可以使用数据库的性能分析工具来获取更准确的优化建议。