引言

无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”的问题，经常会被大家用作讨论，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。

一、效率低的原因

先看一下最新《阿里java开发手册》中 MySQL 部分描述：【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。

其中要点说明：

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

开发手册中比较概括的提到了几点原因，接下来我们深入一些看看：

1. 不需要的列会增加数据传输时间和网络开销

用 "SELECT * " 会导致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，SELECT * 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（带宽的问题）。

2.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.MySQL优化器失去 “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，开发中极为推荐的查询优化方式。

比如，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。

下图所展示的

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、关于索引知识的延申

上文中有提到了辅助索引，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) 实际上建立了 (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。

比如：

where条件	效果
where a=1 andC=1	只使用了一级目录，c在三级目录，没有使用二级目录，那么三级目录就没法便用。
where a=1 andb=1	只使用了一级目录、二级目录。

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.执行效率高

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 column1,column2,column3 from table where column1=1 and column2=2 and column3=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！