为什么SELECT * 查询效率低

看着你满怀期待的脸
不经意间
冲破了我对你的平淡
心头一酸
内心又有点波澜
这是否存在隐患
还是暗示某种惨淡

关于MYSQL语句优化的问题，老生常谈，什么尽量避免使用SELECT * ，尽量避免条件使用or，加上limit限制行数…

就在上周，公司的一个项目，功能是在发布文章时不发布保存草稿后，打开草稿重新发布时，地区的name不显示的BUG，主管让我排查了代码，原来是在写sql语句时没有对地区name的字段进行查询。
这时候我勤劳的优点就展现出来了，把那几个字段加上就好了，虽然脑海里浮现出了一个小星星，没错，就是你想的那个小星星。哎呀，真香！（我们公司项目不是很大，数据量也上不去，性能上还没有遇到瓶颈，所以比较放纵哈）

大家不要学我哈，代码优化的必要性还是非常重要的。

效率低？

首先我们先看一下最新发布的《阿里JAVA开发手册泰山版》中是这样说的

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增加查询分析器解析成本

MYSQL在执行查询语句需要经过很多阶段的处理，拿到数据也会进行一些处理，这里不过多了解。
而你给出实际需要查询的字段，mysql内部会针对你所查询的字段进行必要优化处理，而查询所有字段在mysql内部虽然也会优化，但优化方案可能会针对其他不需要的字段进行优化处理，效率定然会有所差异。

增减字段容易与resultMap配置不一致

这个就比较好理解了，相信用过ORM（对象关系映射）的框架的伙伴们秒懂，使用 * 自然需要实体类和数据库字段一一对应（或者进行一一对应的配置）方能舒服的使用。

无用字段增加网络消耗

不需要的字段会增加数据传输时间和网络开销

用 SELECT * 的话，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，硬解析解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担。

增加网络开销

有时会误带上入log，lconMD5之类的无用且大文本大内容字段，数据传输size会几何增涨。如果DB和应用程序不在同一个服务器，进行数据传输的开销就不用多说了吧

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。

IO操作

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）

"覆盖索引"失效

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。

MYSQL设计了这么好的覆盖索引，我们还是要对的起MYSQL的良苦用心的哈

索引是建的越多越好吗

答案自然是否定的

1. 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
2. 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
3. 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
4. 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）
5. 数据变更需要维护索引，意味着索引越多维护成本越高。
6. 更多的索引也需要更多的存储空间

部分摘选自博客—>>>_陈哈哈

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