面試官：“小陳，說一下你常用的SQL優(yōu)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：“為什么不要用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字段。”

面試官：“嗯...”

陳小哈：“emmm~ 沒了”

陳小哈：“....??(幾個意思)”

面試官：“嗯...好，那你還有什么要問我的么？”

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(guān)于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，并沒有多少人去追根究底，探究其原理。

廢話不多說，本文帶你深入了解一下"SELECT * "效率低的原因及場景。

本文很干！請自備茶水，沒時間看記得先收藏?-- 來自一位被技術(shù)經(jīng)理毒打多年的程序員的忠告。

目錄

一、效率低的原因

1. 不需要的列會增加數(shù)據(jù)傳輸時間和網(wǎng)絡(luò)開銷

2. 對于無用的大字段，如 varchar、blob、text，會增加 io 操作

3. 失去MySQL優(yōu)化器“覆蓋索引”策略優(yōu)化的可能性

二、索引知識延申

● 聯(lián)合索引 (a,b,c)

● 聯(lián)合索引的優(yōu)勢

1) 減少開銷

2)覆蓋索引

3)效率高

● 索引是建的越多越好嗎

三、心得體會

一、效率低的原因

【強制】在表查詢中，一律不要使用 * 作為查詢的字段列表，需要哪些字段必須明確寫明。

說明：

增加查詢分析器解析成本。

增減字段容易與 resultMap 配置不一致。

無用字段增加網(wǎng)絡(luò)消耗，尤其是 text 類型的字段。

開發(fā)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. 不需要的列會增加數(shù)據(jù)傳輸時間和網(wǎng)絡(luò)開銷

用“SELECT * ”數(shù)據(jù)庫需要解析更多的對象、字段、權(quán)限、屬性等相關(guān)內(nèi)容，在 SQL 語句復(fù)雜，硬解析較多的情況下，會對數(shù)據(jù)庫造成沉重的負(fù)擔(dān)。

增大網(wǎng)絡(luò)開銷；* 有時會誤帶上如log、IconMD5之類的無用且大文本字段，數(shù)據(jù)傳輸size會幾何增漲。如果DB和應(yīng)用程序不在同一臺機器，這種開銷非常明顯

即使 mysql 服務(wù)器和客戶端是在同一臺機器上，使用的協(xié)議還是 tcp，通信也是需要額外的時間。

2. 對于無用的大字段，如 varchar、blob、text，會增加 io 操作

準(zhǔn)確來說，長度超過 728 字節(jié)的時候，會先把超出的數(shù)據(jù)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(yōu)化器“覆蓋索引”策略優(yōu)化的可能性

SELECT * 杜絕了覆蓋索引的可能性，而基于MySQL優(yōu)化器的“覆蓋索引”策略又是速度極快，效率極高，業(yè)界極為推薦的查詢優(yōu)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。

那么，在磁盤上有兩棵 B+ 樹，即聚集索引和輔助索引(包括單列索引、聯(lián)合索引)，分別保存(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，如果用戶只需要a列和b列的數(shù)據(jù)，直接通過輔助索引就可以知道用戶查詢的數(shù)據(jù)。

如果用戶使用select *，獲取了不需要的數(shù)據(jù)，則首先通過輔助索引過濾數(shù)據(jù)，然后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。

圖片取自博《我去，為什么最左前綴原則失效了？》

由于輔助索引的數(shù)據(jù)比聚集索引少很多，很多情況下，通過輔助索引進(jìn)行覆蓋索引(通過索引就能獲取用戶需要的所有列)，都不需要讀磁盤，直接從內(nèi)存取，而聚集索引很可能數(shù)據(jù)在磁盤(外存)中(取決于buffer pool的大小和命中率)，這種情況下，一個是內(nèi)存讀，一個是磁盤讀，速度差異就很顯著了，幾乎是數(shù)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(lián)合索引(多列聯(lián)合)，單列索引就不再贅述了，這里提一下聯(lián)合索引的作用

聯(lián)合索引 (a,b,c)

聯(lián)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(dāng)于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。

聯(lián)合索引的優(yōu)勢

1) 減少開銷

建一個聯(lián)合索引 (a,b,c) ，實際相當(dāng)于建了 (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盤空間的開銷。對于大量數(shù)據(jù)的表，使用聯(lián)合索引會大大的減少開銷！

2)覆蓋索引

對聯(lián)合索引 (a,b,c)，如果有如下 sql 的，

SELECT?a,b,c?from?table?where?a='xx'?and?b?=?'xx';

那么 MySQL 可以直接通過遍歷索引取得數(shù)據(jù)，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(yōu)化策略。所以，在真正的實際應(yīng)用中，覆蓋索引是主要的提升性能的優(yōu)化手段之一。

3)效率高

索引列多，通過聯(lián)合索引篩選出的數(shù)據(jù)越少。比如有 1000W 條數(shù)據(jù)的表，有如下SQL:

select?col1,col2,col3?from?table?where?col1=1?and?col2=2?and?col3=3;

假設(shè)：假設(shè)每個條件可以篩選出 10% 的數(shù)據(jù)。

A. 如果只有單列索引，那么通過該索引能篩選出 1000W10%=100w 條數(shù)據(jù)，然后再回表從 100w 條數(shù)據(jù)中找到符合 col2=2 and col3= 3 的數(shù)據(jù)，然后再排序，再分頁，以此類推(遞歸)；

B. 如果是(col1,col2,col3)聯(lián)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

數(shù)據(jù)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(jīng)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(jīng)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

數(shù)據(jù)重復(fù)且分布平均的字段，因此他建立索引就沒有太大的效果(例如性別字段，只有男女，不適合建立索引)

數(shù)據(jù)變更需要維護(hù)索引，意味著索引越多維護(hù)成本越高。

更多的索引也需要更多的存儲空間

三、心得體會

相信能看到這里這老鐵要么是對MySQL有著一腔熱血的，要么就是喜歡滾鼠標(biāo)的。來了就是緣分，如果從本文學(xué)到了東西，請不要吝嗇手中的贊哦~

有朋友問我，你對SQL規(guī)范那么上心，平時你寫代碼不會用SELECT * 吧？

咋可能啊，天天用。代碼里也在用(一臉羞愧)，其實我們的項目普遍很小，數(shù)據(jù)量也上不去，性能上還沒有遇到瓶頸，所以比較放縱。

以后給面試官說完讓他沒法找你茬。

順便吹波牛B，謝謝各位。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql越筛越少_面试官：为什么SELECT * 会导致查询效率低？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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