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SELECT * 效率低的原因是什么

SELECT * 效率低的原因是: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。

一、SELECT * 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

  1. 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。
  2. 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
  3. 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。

延伸阅读:

二、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。

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;

复制

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。
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