面試官：“小陳，說一下你常用的SQL優化方式吧。”
陳小哈：“那很多啊，比如不要用SELECT *，查詢效率低。巴拉巴拉...”

面試官：“為什麼不要用SELECT * ？它在哪些情況下效率低呢？”
陳小哈：“SELECT * 它好像比寫指定列名多一次全表查詢吧，還多查了一些無用的欄位。”

面試官：“嗯...”
陳小哈：“emmm~ 沒了”

陳小哈：“....??（幾個意思）”

面試官：“嗯...好，那你還有什麼要問我的麼？”

陳小哈：“我問你個錘子，把老子簡歷還我！”

無論在工作還是面試中，關於SQL中不要用“SELECT *”，都是大家聽爛了的問題，雖說聽爛了，但普遍理解還是在很淺的層面，並沒有多少人去追根究底，探究其原理。

廢話不多說，本文帶你深入瞭解一下"SELECT * "效率低的原因及場景。

本文很乾！請自備茶水，沒時間看記得先收藏-- 來自一位被技術經理毒打多年的程式設計師的忠告

一、效率低的原因

先看一下最新《阿里java開發手冊（泰山版）》中 MySQL 部分描述：

4 - 1.【強制】在表查詢中，一律不要使用 * 作為查詢的欄位列表，需要哪些欄位必須明確寫明。

• 增加查詢分析器解析成本。
• 增減欄位容易與 resultMap 配置不一致。
• 無用欄位增加網路 消耗，尤其是 text 型別的欄位。

開發手冊中比較概括的提到了幾點原因，讓我們深入一些看看：

1. 不需要的列會增加資料傳輸時間和網路開銷

1. 用“SELECT * ”資料庫需要解析更多的物件、欄位、許可權、屬性等相關內容，在 SQL 語句複雜，硬解析較多的情況下，會對資料庫造成沉重的負擔。
2. 增大網路開銷；* 有時會誤帶上如log、IconMD5之類的無用且大文字欄位，資料傳輸size會幾何增漲。如果DB和應用程式不在同一臺機器，這種開銷非常明顯
3. 即使 mysql 伺服器和客戶端是在同一臺機器上，使用的協議還是 tcp，通訊也是需要額外的時間。

2. 對於無用的大欄位，如 varchar、blob、text，會增加 io 操作

準確來說，長度超過 728 位元組的時候，會先把超出的資料序列化到另外一個地方，因此讀取這條記錄會增加一次 io 操作。（MySQL InnoDB）

3. 失去MySQL優化器“覆蓋索引”策略優化的可能性

SELECT * 杜絕了覆蓋索引的可能性，而基於MySQL優化器的“覆蓋索引”策略又是速度極快，效率極高，業界極為推薦的查詢優化方式。例如，有一個表為t(a,b,c,d,e,f)，其中，a為主鍵，b列有索引。那麼，在磁碟上有兩棵 B+ 樹，即聚集索引和輔助索引（包括單列索引、聯合索引），分別儲存(a,b,c,d,e,f)和(a,b)，如果查詢條件中where條件可以通過b列的索引過濾掉一部分記錄，查詢就會先走輔助索引，如果使用者只需要a列和b列的資料，直接通過輔助索引就可以知道使用者查詢的資料。如果使用者使用select *，獲取了不需要的資料，則首先通過輔助索引過濾資料，然後再通過聚集索引獲取所有的列，這就多了一次b+樹查詢，速度必然會慢很多。

由於輔助索引的資料比聚集索引少很多，很多情況下，通過輔助索引進行覆蓋索引（通過索引就能獲取使用者需要的所有列），都不需要讀磁碟，直接從記憶體取，而聚集索引很可能資料在磁碟（外存）中（取決於buffer pool的大小和命中率），這種情況下，一個是記憶體讀，一個是磁碟讀，速度差異就很顯著了，幾乎是數量級的差異。

二、索引知識延申

上面提到了輔助索引，在MySQL中輔助索引包括單列索引、聯合索引（多列聯合），單列索引就不再贅述了，這裡提一下聯合索引的作用

聯合索引 (a,b,c)

聯合索引 (a,b,c) 實際建立了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三個索引我們可以將組合索引想成書的一級目錄、二級目錄、三級目錄，如index(a,b,c)，相當於a是一級目錄，b是一級目錄下的二級目錄，c是二級目錄下的三級目錄。要使用某一目錄，必須先使用其上級目錄，一級目錄除外。如下：

聯合索引的優勢

1） 減少開銷

建一個聯合索引 (a,b,c) ，實際相當於建了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三個索引。每多一個索引，都會增加寫操作的開銷和磁碟空間的開銷。對於大量資料的表，使用聯合索引會大大的減少開銷！

2）覆蓋索引

對聯合索引 (a,b,c)，如果有如下 sql 的，

SELECTa,b,cfromtablewherea='xx'andb ='xx';

那麼 MySQL 可以直接通過遍歷索引取得資料，而無需回表，這減少了很多的隨機 io 操作。減少 io 操作，特別是隨機 io 其實是 DBA 主要的優化策略。所以，在真正的實際應用中，覆蓋索引是主要的提升效能的優化手段之一。

3）效率高

索引列多，通過聯合索引篩選出的資料越少。比如有 1000W 條資料的表，有如下SQL:

selectcol1,col2,col3fromtablewherecol1=1andcol2=2andcol3=3;

假設：假設每個條件可以篩選出 10% 的資料。

• A. 如果只有單列索引，那麼通過該索引能篩選出 1000W10%=100w 條資料，然後再回表從 100w 條資料中找到符合 col2=2 and col3= 3 的資料，然後再排序，再分頁，以此類推（遞迴）；
• B. 如果是（col1,col2,col3）聯合索引，通過三列索引篩選出 1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！

索引是建的越多越好嗎

答案自然是否定的

• 資料量小的表不需要建立索引，建立會增加額外的索引開銷
• 不經常引用的列不要建立索引，因為不常用，即使建立了索引也沒有多大意義
• 經常頻繁更新的列不要建立索引，因為肯定會影響插入或更新的效率
• 資料重複且分佈平均的欄位，因此他建立索引就沒有太大的效果（例如性別欄位，只有男女，不適合建立索引）
• 資料變更需要維護索引，意味著索引越多維護成本越高。
• 更多的索引也需要更多的儲存空間

三、心得體會

相信能看到這裡這老鐵要麼是對MySQL有著一腔熱血的，要麼就是喜歡滾滑鼠的。來了就是緣分，如果從本文學到了東西，請不要吝嗇手中的贊哦，拒絕白嫖~有朋友問我，你對SQL規範那麼上心，平時你寫程式碼不會用SELECT * 吧？
咋可能啊，天天用。。程式碼裡也在用（一臉羞愧），其實我們的專案普遍很小，資料量也上不去，效能上還沒有遇到瓶頸，所以比較放縱。
寫本篇文章主要是這個知識點網上總結的很少很散，也不規範，算是給自己也是給大家總結一份比較詳細的，值得記一下的。以後給面試官說完讓他沒法找你茬
順便吹波牛B，謝謝各位。

作者：陳哈哈

來源：blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/106766965

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