为什么大家都说SELECT * 效率低

2020-07-13 00:00:00 索引 数据 字段 联合 开销
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。

本文很干!请自备茶水,没时间看记得先收藏 -- 来自一位被技术经理毒打多年的程序员的忠告

目录

一、效率低的原因

1. 不需要的列会增加数据传输时间和网络开销

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

3. 失去MySQL优化器“覆盖索引”策略优化的可能性

二、索引知识延申

● 联合索引 (a,b,c)

● 联合索引的优势

1) 减少开销

2)覆盖索引

3)效率高

● 索引是建的越多越好吗

三、心得体会

一、效率低的原因

先看一下新《阿里java开发手册(泰山版)》(提取码:hb6i)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';

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