一、為什么使用select * 會降低查詢速度

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。

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。

延伸閱讀：

二、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。