CTO通知：以后禁止用 SELECT * ，再发现后...-技术圈

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面试官：“小陈，说一下你常用的SQL优化方式吧。”
陈小哈：“那很多啊，比如不要用SELECT *，查询效率低。巴拉巴拉...”
面试官：“为什么不要用SELECT * ？它在哪些情况下效率低呢？”
陈小哈：“SELECT * 它好像比写指定列名多一次全表查询吧，还多查了一些无用的字段。”
面试官：“嗯...”
陈小哈：“emmm~ 没了”
陈小哈：“....??（几个意思）”
面试官：“嗯...好，那你还有什么要问我的么？”
陈小哈：“我问你个锤子，把老子简历还我！”

无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。

废话不多说，本文带你深入了解一下"SELECT * "效率低的原因及场景。

一、效率低的原因

先看一下最新《阿里java开发手册（泰山版）文末有本书的下载链接》中 MySQL 部分描述：

4 - 1. 【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。

说明：

增加查询分析器解析成本。
增减字段容易与 resultMap 配置不一致。
无用字段增加网络消耗，尤其是 text 类型的字段。

开发手册中比较概括的提到了几点原因，让我们深入一些看看：

1. 不需要的列会增加数据传输时间和网络开销

用“SELECT * ”数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在 SQL 语句复杂，硬解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担。
增大网络开销；* 有时会误带上如log、IconMD5之类的无用且大文本字段，数据传输size会几何增涨。如果DB和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显
即使 mysql 服务器和客户端是在同一台机器上，使用的协议还是 tcp，通信也是需要额外的时间。

2. 对于无用的大字段，如 varchar、blob、text，会增加 io 操作

准确来说，长度超过 728 字节的时候，会先把超出的数据序列化到另外一个地方，因此读取这条记录会增加一次 io 操作。（MySQL InnoDB）

3. 失去MySQL优化器“覆盖索引”策略优化的可能性

SELECT * 杜绝了覆盖索引的可能性，而基于MySQL优化器的“覆盖索引”策略又是速度极快，效率极高，业界极为推荐的查询优化方式。

例如，有一个表为t(a,b,c,d,e,f)，其中，a为主键，b列有索引。

那么，在磁盘上有两棵 B+ 树，即聚集索引和辅助索引（包括单列索引、联合索引），分别保存(a,b,c,d,e,f)和(a,b)，如果查询条件中where条件可以通过b列的索引过滤掉一部分记录，查询就会先走辅助索引，如果用户只需要a列和b列的数据，直接通过辅助索引就可以知道用户查询的数据。

如果用户使用select *，获取了不需要的数据，则首先通过辅助索引过滤数据，然后再通过聚集索引获取所有的列，这就多了一次b+树查询，速度必然会慢很多。

由于辅助索引的数据比聚集索引少很多，很多情况下，通过辅助索引进行覆盖索引（通过索引就能获取用户需要的所有列），都不需要读磁盘，直接从内存取，而聚集索引很可能数据在磁盘（外存）中（取决于buffer pool的大小和命中率），这种情况下，一个是内存读，一个是磁盘读，速度差异就很显著了，几乎是数量级的差异。

二、索引知识延申

上面提到了辅助索引，在MySQL中辅助索引包括单列索引、联合索引（多列联合），单列索引就不再赘述了，这里提一下联合索引的作用

联合索引 (a,b,c)

联合索引 (a,b,c) 实际建立了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三个索引

我们可以将组合索引想成书的一级目录、二级目录、三级目录，如index(a,b,c)，相当于a是一级目录，b是一级目录下的二级目录，c是二级目录下的三级目录。要使用某一目录，必须先使用其上级目录，一级目录除外。

如下：

联合索引的优势

1）减少开销

建一个联合索引 (a,b,c) ，实际相当于建了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！

2）覆盖索引

对联合索引 (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 可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机 io 操作。减少 io 操作，特别是随机 io 其实是 DBA 主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

3）效率高

索引列多，通过联合索引筛选出的数据越少。比如有 1000W 条数据的表，有如下SQL:

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

假设：假设每个条件可以筛选出 10% 的数据。

A. 如果只有单列索引，那么通过该索引能筛选出 1000W10%=100w 条数据，然后再回表从 100w 条数据中找到符合 col2=2 and col3= 3 的数据，然后再排序，再分页，以此类推（递归）；
B. 如果是（col1,col2,col3）联合索引，通过三列索引筛选出 1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！

索引是建的越多越好吗

答案自然是否定的

数据量小的表不需要建立索引，建立会增加额外的索引开销
不经常引用的列不要建立索引，因为不常用，即使建立了索引也没有多大意义
经常频繁更新的列不要建立索引，因为肯定会影响插入或更新的效率
数据重复且分布平均的字段，因此他建立索引就没有太大的效果（例如性别字段，只有男女，不适合建立索引）
数据变更需要维护索引，意味着索引越多维护成本越高。
更多的索引也需要更多的存储空间

三、心得体会

相信能看到这里这老铁要么是对MySQL有着一腔热血的，要么就是喜欢滚鼠标的。来了就是缘分，如果从本文学到了东西，请不要吝啬手中的赞哦，拒绝白嫖~

有朋友问我，你对SQL规范那么上心，平时你写代码不会用SELECT * 吧？

咋可能啊，天天用。。代码里也在用（一脸羞愧），其实我们的项目普遍很小，数据量也上不去，性能上还没有遇到瓶颈，所以比较放纵。

写本篇文章主要是这个知识点网上总结的很少很散，也不规范，算是给自己也是给大家总结一份比较详细的，值得记一下的。以后给面试官说完让他没法找你茬。


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