同一目录下有大量文件会影响效率吗_到底是什么原因才导致 select * 效率低下的?
陳小哈：“那很多啊，比如不要用SELECT *，查詢效率低。巴拉巴拉...”
面試官：“為什么不要用SELECT * ？它在哪些情況下效率低呢？”
陳小哈：“SELECT * 它好像比寫指定列名多一次全表查詢吧，還多查了一些無用的字段。”
面試官：“嗯...”
陳小哈：“emmm~ 沒了”
陳小哈：“....??（幾個(gè)意思）”
面試官：“嗯...好，那你還有什么要問我的么？”
陳小哈：“我問你個(gè)錘子，把老子簡(jiǎn)歷還我！”
無論在工作還是面試中，關(guān)于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家聽爛了的問題，雖說聽爛了，但普遍理解還是在很淺的層面，并沒有多少人去追根究底，探究其原理。
廢話不多說，本文帶你深入了解一下"SELECT * "效率低的原因及場(chǎng)景。
本文很干！請(qǐng)自備茶水，沒時(shí)間看記得先收藏 -- 來自一位被技術(shù)經(jīng)理毒打多年的程序員的忠告目錄
一、效率低的原因
1. 不需要的列會(huì)增加數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)開銷
2. 對(duì)于無用的大字段，如 varchar、blob、text，會(huì)增加 io 操作
3. 失去MySQL優(yōu)化器“覆蓋索引”策略優(yōu)化的可能性
二、索引知識(shí)延申
● 聯(lián)合索引 (a,b,c)
● 聯(lián)合索引的優(yōu)勢(shì)
1） 減少開銷
2）覆蓋索引
3）效率高
● 索引是建的越多越好嗎
三、心得體會(huì)
一、效率低的原因
先看一下最新《阿里java開發(fā)手冊(cè)（泰山版）》中 MySQL 部分描述：
4 - 1. 【強(qiáng)制】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。
開發(fā)手冊(cè)中比較概括的提到了幾點(diǎn)原因，讓我們深入一些看看：
1. 不需要的列會(huì)增加數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)開銷
2. 對(duì)于無用的大字段，如 varchar、blob、text，會(huì)增加 io 操作
準(zhǔn)確來說，長(zhǎng)度超過 728 字節(jié)的時(shí)候，會(huì)先把超出的數(shù)據(jù)序列化到另外一個(gè)地方，因此讀取這條記錄會(huì)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(gè)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(huì)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(huì)慢很多。
由于輔助索引的數(shù)據(jù)比聚集索引少很多，很多情況下，通過輔助索引進(jìn)行覆蓋索引（通過索引就能獲取用戶需要的所有列），都不需要讀磁盤，直接從內(nèi)存取，而聚集索引很可能數(shù)據(jù)在磁盤（外存）中（取決于buffer pool的大小和命中率），這種情況下，一個(gè)是內(nèi)存讀，一個(gè)是磁盤讀，速度差異就很顯著了，幾乎是數(shù)量級(jí)的差異。
二、索引知識(shí)延申
上面提到了輔助索引，在MySQL中輔助索引包括單列索引、聯(lián)合索引（多列聯(lián)合），單列索引就不再贅述了，這里提一下聯(lián)合索引的作用
聯(lián)合索引 (a,b,c)
聯(lián)合索引 (a,b,c) 實(shí)際建立了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三個(gè)索引
我們可以將組合索引想成書的一級(jí)目錄、二級(jí)目錄、三級(jí)目錄，如index(a,b,c)，相當(dāng)于a是一級(jí)目錄，b是一級(jí)目錄下的二級(jí)目錄，c是二級(jí)目錄下的三級(jí)目錄。要使用某一目錄，必須先使用其上級(jí)目錄，一級(jí)目錄除外。
如下：
聯(lián)合索引的優(yōu)勢(shì)
1） 減少開銷
建一個(gè)聯(lián)合索引 (a,b,c) ，實(shí)際相當(dāng)于建了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三個(gè)索引。每多一個(gè)索引，都會(huì)增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對(duì)于大量數(shù)據(jù)的表，使用聯(lián)合索引會(huì)大大的減少開銷！
2）覆蓋索引
對(duì)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(jī) io 操作。減少 io 操作，特別是隨機(jī) io 其實(shí)是 DBA 主要的優(yōu)化策略。所以，在真正的實(shí)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(gè)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！
索引是建的越多越好嗎
答案自然是否定的
- 數(shù)據(jù)量小的表不需要建立索引，建立會(huì)增加額外的索引開銷
- 不經(jīng)常引用的列不要建立索引，因?yàn)椴怀Ｓ?#xff0c;即使建立了索引也沒有多大意義
- 經(jīng)常頻繁更新的列不要建立索引，因?yàn)榭隙〞?huì)影響插入或更新的效率
- 數(shù)據(jù)重復(fù)且分布平均的字段，因此他建立索引就沒有太大的效果（例如性別字段，只有男女，不適合建立索引）
- 數(shù)據(jù)變更需要維護(hù)索引，意味著索引越多維護(hù)成本越高。
- 更多的索引也需要更多的存儲(chǔ)空間
三、心得體會(huì)
相信能看到這里這老鐵要么是對(duì)MySQL有著一腔熱血的，要么就是喜歡滾鼠標(biāo)的。來了就是緣分，如果從本文學(xué)到了東西，請(qǐng)不要吝嗇手中的贊哦，拒絕白嫖~
有朋友問我，你對(duì)SQL規(guī)范那么上心，平時(shí)你寫代碼不會(huì)用SELECT * 吧？
咋可能啊，天天用。。代碼里也在用（一臉羞愧），其實(shí)我們的項(xiàng)目普遍很小，數(shù)據(jù)量也上不去，性能上還沒有遇到瓶頸，所以比較放縱。
寫本篇文章主要是這個(gè)知識(shí)點(diǎn)網(wǎng)上總結(jié)的很少很散，也不規(guī)范，算是給自己也是給大家總結(jié)一份比較詳細(xì)的，值得記一下的。以后給面試官說完讓他沒法找你茬。
順便吹波牛B，謝謝各位。
來源：為什么大家都說SELECT * 效率低
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的同一目录下有大量文件会影响效率吗_到底是什么原因才导致 select * 效率低下的?的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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