到底为什么不建议使用 SELECT *？

“不要使用SELECT *”几乎已经成为了 MySQL 使用的一条金科玉律，就连《阿里 Java 开发手册》也明确表示不得使用*作为查询的字段列表，更是让这条规则拥有了权威的加持。

不过我在开发过程中直接使用SELECT *还是比较多的，原因有两个：

1. 因为简单，开发效率非常高，而且如果后期频繁添加或修改字段，SQL 语句也不需要改变；

2. 我认为过早优化是个不好的习惯，除非在一开始就能确定你最终实际需要的字段是什么，并为之建立恰当的索引；否则，我选择遇到麻烦的时候再对 SQL 进行优化，当然前提是这个麻烦并不致命。

但是我们总得知道为什么不建议直接使用SELECT *，本文从 4 个方面给出理由。

1. 不必要的磁盘 I/O

我们知道 MySQL 本质上是将用户记录存储在磁盘上，因此查询操作就是一种进行磁盘 IO 的行为（前提是要查询的记录没有缓存在内存中）。

查询的字段越多，说明要读取的内容也就越多，因此会增大磁盘 IO 开销。尤其是当某些字段是 TEXT、MEDIUMTEXT或者BLOB 等类型的时候，效果尤为明显。

那使用SELECT *会不会使 MySQL 占用更多的内存呢？

理论上不会，因为对于 Server 层而言，并非是在内存中存储完整的结果集之后一下子传给客户端，而是每从存储引擎获取到一行，就写到一个叫做net_buffer的内存空间中，这个内存的大小由系统变量net_buffer_length来控制，默认是 16KB；当net_buffer写满之后再往本地网络栈的内存空间socket send buffer中写数据发送给客户端，发送成功（客户端读取完成）后清空net_buffer，然后继续读取下一行并写入。

也就是说，默认情况下，结果集占用的内存空间最大不过是net_buffer_length大小罢了，不会因为多几个字段就占用额外的内存空间。

2. 加重网络时延

承接上一点，虽然每次都是把socket send buffer中的数据发送给客户端，单次看来数据量不大，可架不住真的有人用*把TEXT、MEDIUMTEXT或者BLOB 类型的字段也查出来了，总数据量大了，这就直接导致网络传输的次数变多了。

如果 MySQL 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。

3. 无法使用覆盖索引

为了说明这个问题，我们需要建一个表

CREATE TABLE `user_innodb` (  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,  `gender` tinyint(1) DEFAULT NULL,  `phone` varchar(11) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `IDX_NAME_PHONE` (`name`,`phone`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

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我们创建了一个存储引擎为 InnoDB 的表user_innodb，并设置id为主键，另外为name和phone创建了联合索引，最后向表中随机初始化了 500W+条数据。

InnoDB 会自动为主键id创建一棵名为主键索引（又叫做聚簇索引）的 B+树，这个 B+树的最重要的特点就是叶子节点包含了完整的用户记录，大概长这个样子。

如果我们执行这个语句

SELECT * FROM user_innodb WHERE name = '蝉沐风';

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使用EXPLAIN查看一下语句的执行计划：

发现这个 SQL 语句会使用到IDX_NAME_PHONE索引，这是一个二级索引。二级索引的叶子节点长这个样子：

InnoDB 存储引擎会根据搜索条件在该二级索引的叶子节点中找到name为蝉沐风的记录，但是二级索引中只记录了name、phone和主键id字段（谁让我们用的是SELECT *呢），因此 InnoDB 需要拿着主键id去主键索引中查找这一条完整的记录，这个过程叫做回表。

想一下，如果二级索引的叶子节点上有我们想要的所有数据，是不是就不需要回表了呢？是的，这就是覆盖索引。

举个例子，我们恰好只想搜索name、phone以及主键字段。

SELECT id, name,  phone FROM user_innodb WHERE name = "蝉沐风";

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使用EXPLAIN查看一下语句的执行计划：

可以看到 Extra 一列显示Using index，表示我们的查询列表以及搜索条件中只包含属于某个索引的列，也就是使用了覆盖索引，能够直接摒弃回表操作，大幅度提高查询效率。

4. 可能拖慢 JOIN 连接查询

我们创建两张表t1，t2进行连接操作来说明接下来的问题，并向t1表中插入了 100 条数据，向t2中插入了 1000 条数据。

CREATE TABLE `t1` (  `id` int NOT NULL,  `m` int DEFAULT NULL,  `n` int DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT;
CREATE TABLE `t2` (  `id` int NOT NULL,  `m` int DEFAULT NULL,  `n` int DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT;

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如果我们执行下面这条语句

SELECT * FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 ON t1.m = t2.m;

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这里我使用了 STRAIGHT_JOIN 强制令t1表作为驱动表，t2表作为被驱动表

对于连接查询而言，驱动表只会被访问一遍，而被驱动表却要被访问好多遍，具体的访问次数取决于驱动表中符合查询记录的记录条数。由于已经强制确定了驱动表和被驱动表，下面我们说一下两表连接的本质：

1. t1作为驱动表，针对驱动表的过滤条件，执行对t1表的查询。因为没有过滤条件，也就是获取t1表的所有数据；

2. 对上一步中获取到的结果集中的每一条记录，都分别到被驱动表中，根据连接过滤条件查找匹配记录

用伪代码表示的话整个过程是这样的：

// t1Res是针对驱动表t1过滤之后的结果集for (t1Row : t1Res){  // t2是完整的被驱动表  for(t2Row : t2){    if (满足join条件 && 满足t2的过滤条件){      发送给客户端    }    }}

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这种方法最简单，但同时性能也是最差，这种方式叫做嵌套循环连接（Nested-LoopJoin，NLJ）。怎么加快连接速度呢？

其中一个办法就是创建索引，最好是在被驱动表（t2）连接条件涉及到的字段上创建索引，毕竟被驱动表需要被查询好多次，而且对被驱动表的访问本质上就是个单表查询而已（因为t1结果集定了，每次连接t2的查询条件也就定死了）。

既然使用了索引，为了避免重蹈无法使用覆盖索引的覆辙，我们也应该尽量不要直接SELECT *，而是将真正用到的字段作为查询列，并为其建立适当的索引。

但是如果我们不使用索引，MySQL 就真的按照嵌套循环查询的方式进行连接查询吗？当然不是，毕竟这种嵌套循环查询实在是太慢了！

在 MySQL8.0 之前，MySQL 提供了基于块的嵌套循环连接（Block Nested-Loop Join，BLJ）方法，MySQL8.0 又推出了hash join方法，这两种方法都是为了解决一个问题而提出的，那就是尽量减少被驱动表的访问次数。

这两种方法都用到了一个叫做join buffer的固定大小的内存区域，其中存储着若干条驱动表结果集中的记录（这两种方法的区别就是存储的形式不同而已），如此一来，把被驱动表的记录加载到内存的时候，一次性和join buffer中多条驱动表中的记录做匹配，因为匹配的过程都是在内存中完成的，所以这样可以显著减少被驱动表的 I/O 代价，大大减少了重复从磁盘上加载被驱动表的代价。使用join buffer的过程如下图所示：

我们看一下上面的连接查询的执行计划，发现确实使用到了hash join（前提是没有为t2表的连接查询字段创建索引，否则就会使用索引，不会使用join buffer）。

最好的情况是join buffer足够大，能容纳驱动表结果集中的所有记录，这样只需要访问一次被驱动表就可以完成连接操作了。我们可以使用join_buffer_size这个系统变量进行配置，默认大小为256KB。如果还装不下，就得分批把驱动表的结果集放到join buffer中了，在内存中对比完成之后，清空join buffer再装入下一批结果集，直到连接完成为止。

重点来了！并不是驱动表记录的所有列都会被放到join buffer中，只有查询列表中的列和过滤条件中的列才会被放到join buffer中，所以再次提醒我们，最好不要把*作为查询列表，只需要把我们关心的列放到查询列表就好了，这样还可以在join buffer中放置更多的记录，减少分批的次数，也就自然减少了对被驱动表的访问次数。