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          到底為什么不建議使用SELECT * ?

          共 4143字,需瀏覽 9分鐘

           ·

          2022-08-04 01:53

          來源:蟬沐風(ID:chanmufeng1994)

          “不要使用SELECT *”幾乎已經(jīng)成為了使用MySQL的一條金科玉律,就連《阿里Java開發(fā)手冊》也明確表示不得使用*作為查詢的字段列表,更是讓這條規(guī)則擁有了權威的加持。

          阿里Java開發(fā)手冊

          不過我在開發(fā)過程中直接使用SELECT *還是比較多的,原因有兩個:

          1. 因為簡單,開發(fā)效率非常高,而且如果后期頻繁添加或修改字段,SQL語句也不需要改變;
          2. 我認為過早優(yōu)化是個不好的習慣,除非在一開始就能確定你最終實際需要的字段是什么,并為之建立恰當?shù)乃饕环駝t,我選擇遇到麻煩的時候再對SQL進行優(yōu)化,當然前提是這個麻煩并不致命。

          但是我們總得知道為什么不建議直接使用SELECT *,本文從4個方面給出理由。

          1. 不必要的磁盤I/O

          我們知道 MySQL 本質上是將用戶記錄存儲在磁盤上,因此查詢操作就是一種進行磁盤IO的行為(前提是要查詢的記錄沒有緩存在內存中)。

          查詢的字段越多,說明要讀取的內容也就越多,因此會增大磁盤 IO 開銷。尤其是當某些字段是 TEXTMEDIUMTEXT或者BLOB 等類型的時候,效果尤為明顯。

          那使用SELECT *會不會使MySQL占用更多的內存呢?

          理論上不會,因為對于Server層而言,并非是在內存中存儲完整的結果集之后一下子傳給客戶端,而是每從存儲引擎獲取到一行,就寫到一個叫做net_buffer的內存空間中,這個內存的大小由系統(tǒng)變量net_buffer_length來控制,默認是16KB;當net_buffer寫滿之后再往本地網(wǎng)絡棧的內存空間socket send buffer中寫數(shù)據(jù)發(fā)送給客戶端,發(fā)送成功(客戶端讀取完成)后清空net_buffer,然后繼續(xù)讀取下一行并寫入。

          也就是說,默認情況下,結果集占用的內存空間最大不過是net_buffer_length大小罷了,不會因為多幾個字段就占用額外的內存空間。

          2. 加重網(wǎng)絡時延

          承接上一點,雖然每次都是把socket send buffer中的數(shù)據(jù)發(fā)送給客戶端,單次看來數(shù)據(jù)量不大,可架不住真的有人用*把TEXTMEDIUMTEXT或者BLOB 類型的字段也查出來了,總數(shù)據(jù)量大了,這就直接導致網(wǎng)絡傳輸?shù)拇螖?shù)變多了。

          如果MySQL和應用程序不在同一臺機器,這種開銷非常明顯。即使MySQL服務器和客戶端是在同一臺機器上,使用的協(xié)議還是TCP,通信也是需要額外的時間。

          3. 無法使用覆蓋索引

          為了說明這個問題,我們需要建一個表

          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;

          我們創(chuàng)建了一個存儲引擎為InnoDB的表user_innodb,并設置id為主鍵,另外為namephone創(chuàng)建了聯(lián)合索引,最后向表中隨機初始化了500W+條數(shù)據(jù)。

          InnoDB會自動為主鍵id創(chuàng)建一棵名為主鍵索引(又叫做聚簇索引)的B+樹,這個B+樹的最重要的特點就是葉子節(jié)點包含了完整的用戶記錄,大概長這個樣子。

          主鍵索引

          如果我們執(zhí)行這個語句

          SELECT * FROM user_innodb WHERE name = '蟬沐風';

          使用EXPLAIN查看一下語句的執(zhí)行計劃:

          發(fā)現(xiàn)這個SQL語句會使用到IDX_NAME_PHONE索引,這是一個二級索引。二級索引的葉子節(jié)點長這個樣子:

          InnoDB存儲引擎會根據(jù)搜索條件在該二級索引的葉子節(jié)點中找到name蟬沐風的記錄,但是二級索引中只記錄了namephone和主鍵id字段(誰讓我們用的是SELECT *呢),因此InnoDB需要拿著主鍵id去主鍵索引中查找這一條完整的記錄,這個過程叫做回表

          想一下,如果二級索引的葉子節(jié)點上有我們想要的所有數(shù)據(jù),是不是就不需要回表了呢?是的,這就是覆蓋索引

          舉個例子,我們恰好只想搜索namephone以及主鍵字段。

          SELECT id, name,  phone FROM user_innodb WHERE name = "蟬沐風";

          使用EXPLAIN查看一下語句的執(zhí)行計劃:

          可以看到Extra一列顯示Using index,表示我們的查詢列表以及搜索條件中只包含屬于某個索引的列,也就是使用了覆蓋索引,能夠直接摒棄回表操作,大幅度提高查詢效率。

          4. 可能拖慢JOIN連接查詢

          我們創(chuàng)建兩張表t1t2進行連接操作來說明接下來的問題,并向t1表中插入了100條數(shù)據(jù),向t2中插入了1000條數(shù)據(jù)。

          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;

          如果我們執(zhí)行下面這條語句

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

          這里我使用了STRAIGHT_JOIN強制令t1表作為驅動表,t2表作為被驅動表

          對于連接查詢而言,驅動表只會被訪問一遍,而被驅動表卻要被訪問好多遍,具體的訪問次數(shù)取決于驅動表中符合查詢記錄的記錄條數(shù)。由于已經(jīng)強制確定了驅動表和被驅動表,下面我們說一下兩表連接的本質:

          1. t1作為驅動表,針對驅動表的過濾條件,執(zhí)行對t1表的查詢。因為沒有過濾條件,也就是獲取t1表的所有數(shù)據(jù);
          2. 對上一步中獲取到的結果集中的每一條記錄,都分別到被驅動表中,根據(jù)連接過濾條件查找匹配記錄

          用偽代碼表示的話整個過程是這樣的:

          // t1Res是針對驅動表t1過濾之后的結果集
          for (t1Row : t1Res){
            // t2是完整的被驅動表
            for(t2Row : t2){
             if (滿足join條件 && 滿足t2的過濾條件){
                發(fā)送給客戶端
              }  
            }
          }

          這種方法最簡單,但同時性能也是最差,這種方式叫做嵌套循環(huán)連接(Nested-LoopJoin,NLJ)。怎么加快連接速度呢?

          其中一個辦法就是創(chuàng)建索引,最好是在被驅動表(t2)連接條件涉及到的字段上創(chuàng)建索引,畢竟被驅動表需要被查詢好多次,而且對被驅動表的訪問本質上就是個單表查詢而已(因為t1結果集定了,每次連接t2的查詢條件也就定死了)。

          既然使用了索引,為了避免重蹈無法使用覆蓋索引的覆轍,我們也應該盡量不要直接SELECT *,而是將真正用到的字段作為查詢列,并為其建立適當?shù)乃饕?/p>

          但是如果我們不使用索引,MySQL就真的按照嵌套循環(huán)查詢的方式進行連接查詢嗎?當然不是,畢竟這種嵌套循環(huán)查詢實在是太慢了!

          在MySQL8.0之前,MySQL提供了基于塊的嵌套循環(huán)連接(Block Nested-Loop Join,BLJ)方法,MySQL8.0又推出了hash join方法,這兩種方法都是為了解決一個問題而提出的,那就是盡量減少被驅動表的訪問次數(shù)。

          這兩種方法都用到了一個叫做join buffer的固定大小的內存區(qū)域,其中存儲著若干條驅動表結果集中的記錄(這兩種方法的區(qū)別就是存儲的形式不同而已),如此一來,把被驅動表的記錄加載到內存的時候,一次性和join buffer中多條驅動表中的記錄做匹配,因為匹配的過程都是在內存中完成的,所以這樣可以顯著減少被驅動表的I/O代價,大大減少了重復從磁盤上加載被驅動表的代價。使用join buffer的過程如下圖所示:

          join buffer示意圖

          我們看一下上面的連接查詢的執(zhí)行計劃,發(fā)現(xiàn)確實使用到了hash join(前提是沒有為t2表的連接查詢字段創(chuàng)建索引,否則就會使用索引,不會使用join buffer)。

          最好的情況是join buffer足夠大,能容納驅動表結果集中的所有記錄,這樣只需要訪問一次被驅動表就可以完成連接操作了。我們可以使用join_buffer_size這個系統(tǒng)變量進行配置,默認大小為256KB。如果還裝不下,就得分批把驅動表的結果集放到join buffer中了,在內存中對比完成之后,清空join buffer再裝入下一批結果集,直到連接完成為止。

          重點來了!并不是驅動表記錄的所有列都會被放到join buffer中,只有查詢列表中的列和過濾條件中的列才會被放到join buffer中,所以再次提醒我們,最好不要把*作為查詢列表,只需要把我們關心的列放到查詢列表就好了,這樣還可以在join buffer中放置更多的記錄,減少分批的次數(shù),也就自然減少了對被驅動表的訪問次數(shù)。

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