避免使用SELECT* 的九个理由及两个例外场景-51CTO.COM

我们经常会看到一些文章警告使用SELECT * 是一种错误的习惯，应该明确地指定查询的列名，譬如在最新《阿里java开发手册(泰山版)》中对此做了强制性的规定。而大家对其原因只是一知半解。本文将从两个角度解释避免使用SELECT *的9个理由，同时讨论2个合理使用SELECT *的例外场景。

性能问题

从性能的角度，在应用中使用SELECT *可能会引起查询的性能问题，主要表现在以下六个方面。

增加解析成本：用SELECT *数据库需要解析更多的对象、权限、属性等相关内容，这个影响可能较小，但是它确实会对数据库的元数据查询造成一定的压力。
增加I/O操作，对于无用的大字段，如 VARCHAR、LOB、TEXT类型的字段，会增加 IO操作;数据库一般会把超过一定长度的大字段，存放在单独的表空间中，因此对这些字段的访问会额外地增加一次I/O操作。
增加网络消耗，带上如LOB/TEXT之类的无用的大文本字段，传输数据量会成多倍地增涨，特别是如果数据库和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显。
增加内存消耗，不管您是否使用这些列，您的应用程序都需要把它们接收到内存，这可能会无谓的消耗大量的内存，影响程序的性能及健壮性，甚至造成内存溢出，应用崩溃。
影响索引选择，对于使用SELECT * 的查询语句，优化器会放弃覆盖索引策略优化的可能性，导致需要回表或是全表扫描。
影响索引推荐，PawSQL的索引推荐引擎能够分析SQL的结构，对符合条件的表上创建索引(快速定位、避免排序、避免回表)以提升查询性能，具体请参考《创建高效索引的准则》。对于使用SELECT * 的查询语句，PawSQL将不考虑进行覆盖索引的推荐。

维护代价

从代码维护的角度，在应用中使用SELECT *可能会导致维护变得困难，主要表现在以下三个方面，

代码可读性：使用SELECT * 会降低代码的可读性，这是因为使用SELECT * 会使查询语句不容易理解，开发人员需要查看表定义来确定到底查询的是什么数据，同时也难以进行调试。

列名对齐：

在通过ORM框架开发应用时，增加或是删减字段，容易与 resultMap 配置不一致;
当使用SELECT * 定义视图时，增加或是删减字段，都可能导致视图失效，
您可能会经常使用SELECT * into INSERT . . .之类的语句，以实现将某些数据从一张表复制到另一张表。如果在两张表中，各个列的排列顺序略有不同，那么就可能会出现将不正确的数据复制到错误列中的情况。

列名冲突：如果您在连接查询中使用了SELECT * ，一旦在多个表中出现了具有相同名称的列，就会导致列名冲突;从而导致数据的消费方使用错误。

两个例外情形

SELECT * 并不是任何情况下都不适合使用，我们日常开发中经常使用的合理场景有两类：

即席查询(Ad-hoc Query)

当我们进行数据探索或是问题定位时，我们需要即时的手工写一些SQL来查看某些数据表，我们不知道表有哪些列，这个时候我们可以使用SELECT *来完成我们的查询。我们不会，也不需要预先研究底层列名是什么，我们甚至是通过SELECT *来确定列名和样例数据。特别是当表有大量的列时，SELECT *可以让我们更方便快捷完成数据探索或是问题定位的目标。

当 * 表示一行，而不是代表所有列时

当 * 表示一行，而不是代表所有列时，* 的使用是合理的。

譬如在以下用例中，* 表示符合某个条件的行。如果您使用列名而不是 *，它将计算该列值不为NULL的行数。

SELECT COUNT(*) FROM table

类似的，在下面的这个查询中，* 表示符合关联条件条件的行。

SELECT c_custname FROM customer c WHERE EXISTS ( SELECT * FROM orders o WHERE o.c_custkey = c.c_custkey);

有些人在 SELECT 列表中使用表orders的主键o.c_custkey，或者使用数字1，但是这些约定基本上是没有意义的。你查询的是符合某个条件的所有行，这就是 * 的含义。对于数据库优化器来说，这两个查询语句实际上是相同的。

PawSQL中与SELECT*相关的优化

PawSQL中与SELECT*相关的审查或优化有三个。

SELECT*审查预警

PawSQL分析用户输入的SQL语句，并对其中出现的非上述例外情况的SELECT*进行提示预警。

对下面的SQL进行预警

select * from customer as c where c.c_acctbal > 100

对下面的SQL不预警，属于例外情况

select c_custname from customer c where EXISTS ( select * from orders o where o.c_custkey = c.c_custkey);

投影下推(Projection Pushdown)

PawSQL中的投影下推重写优化可以把子查询中的SELECT进行重写，删除不必要的SELECT

优化前SQL，子查询中存在SELECT*

select c_nationkey, count(*)
 from (select *
          from customer as c
          where c.c_acctbal > 100)
 group by c_nationkey

应用投影下推后

select c_nationkey, count(*)
 from (select c_nationkey
          from customer as c
          where c.c_acctbal > 100)
 group by c_nationkey

如果您希望在PawSQL中验证投影下推对于SELECT *的处理逻辑，您需要先禁用查询折叠(Query Folding)重写优化，因为查询折叠会将子查询重写合并。

覆盖索引推荐

如在性能问题章节里所述，对于使用SELECT * 的查询语句，PawSQL索引推荐引擎将不考虑进行覆盖索引的推荐。

关于PawSQL

PawSQL专注数据库性能优化的自动化和智能化，支持MySQL，PostgreSQL，Opengauss等，提供的SQL优化产品包括。

PawSQL Cloud，在线自动化SQL优化工具，支持SQL审查，智能查询重写、基于代价的索引推荐，适用于数据库管理员及数据应用开发人员。
PawSQL Advisor，IntelliJ 插件, 适用于数据应用开发人员，可以IDEA/DataGrip应用市场通过名称搜索“PawSQL Advisor”安装。