性能"SELECT *"与"SELECT <one_column>"

Question

我有person表如下：

person表：

id	第一名称	姓氏	年龄
1	约翰	史密斯	23
2	大卫	棕色	18
⋮	⋮	⋮	⋮

这里的问题与其说是数据库服务器的问题，不如说是网络通信的问题。通过一次选择所有列，您告诉服务器一次返回给您，所有列至于对IO的担忧，@Karamba在评论中给出的问答很好地解决了这些问题：select*vs select column。但对于大多数现实世界中的应用程序(我在各种意义上都使用"应用程序"(，主要关注的只是网络流量以及串行化、传输和反序列化数据所需的时间。尽管事实上，无论哪种方式，答案都是一样的。

因此，如果您打算全部使用所有列，那么收回所有列是很好的，但这可能会带来大量额外的数据传输，特别是如果您在列中存储(例如(长字符串。当然，在许多情况下，这种差异是无法检测到的，而且大多只是原则问题。不是全部，但绝大多数。

这实际上只是你前面提到的懒惰(相信我，我们都有这种感觉(和性能的重要性之间的权衡

也就是说，如果确实打算使用所有列值，那么最好一次将它们全部取回来，然后再提交一堆查询。

把它想象成网络搜索：你进行搜索，找到你的页面，你只需要一个细节。你可以阅读整页，了解关于这个主题的一切，也可以直接跳到你想要做什么的部分。如果这就是你想要的，后者会快得多，但如果你必须了解其他方面，你最好第一次阅读它们，而不是再次搜索并找到网站来谈论它。

如果您不确定将来是否需要其他列值，那么这是您作为开发人员的决定，在这种情况下更有可能。

这完全取决于您的应用程序是什么，数据是什么，您如何使用它，以及性能对您的重要性。

选择单列会对某些查询的性能产生很大影响。例如，查询引擎处理索引比在原始数据页中查找数据更高效。如果覆盖索引可用，即包含查询所需的所有列的索引，那么查询将运行得更快。对于对于可用内存来说太大的大表，使用覆盖索引可能是一个巨大的胜利。(在某些情况下，性能可以提高几个数量级。(

当列的数量有限时，另一种情况是当一个或多个列非常大时，例如BLOB或TEXT列。它们的大小可以增长到数万字节甚至兆字节。检索它们并给服务器带来很大的负载。

如果您已经准备好了语句并且表的底层结构发生了更改，那么使用*是有危险的。查询本身可能会过时(我在其他数据库上也遇到过这个问题，但在MySQL上没有遇到(。潜在的更改可以像更改列的名称一样简单。相反，被捕获为编译时错误的是一个可能更神秘的运行时错误。

一般来说，避免*的原因更多地与网络性能有关。在许多情况下，这不会有多大区别。如果您从一个表中返回20行，其中每行平均包含100或200个字节，那么在大多数硬件环境中，选择所有列和列的子集之间的差异将很小。用于查询的绝大多数时间将用于编译查询、在引擎中执行查询以及读取数据页。返回200字节和2000字节之间的区别可能不会太大。

然而，在某些情况下(例如上面列出的情况(，它可以产生很大的影响。因此，避免*是一个好习惯，但偶尔使用它可能不会降低你的系统。

至少在PostgreSQL中，选择一列的性能要快于所有列的性能。

在PostgreSQL中，我创建了test表，其中10个id_x列和1000万行如下所示：

CREATE TABLE test AS SELECT generate_series(1, 10000000) AS id_1,
                            generate_series(1, 10000000) AS id_2,
                            generate_series(1, 10000000) AS id_3,
                            generate_series(1, 10000000) AS id_4,
                            generate_series(1, 10000000) AS id_5,
                            generate_series(1, 10000000) AS id_6,
                            generate_series(1, 10000000) AS id_7,
                            generate_series(1, 10000000) AS id_8,
                            generate_series(1, 10000000) AS id_9,
                            generate_series(1, 10000000) AS id_10;

然后，我在下面交替运行了2个查询，总共运行了6次*每个查询总共运行3次：

SELECT * FROM test;

SELECT id_1 FROM test;

<结果>

	SELECT * FROM test;	SELECT id_1 FROM test;
第一次运行	13.817秒	2.634秒
第二次运行	13.579秒	2.606秒
第三次运行	1.341秒	2.611秒
平均	13.579秒	2.617秒