mysql查询语句中使用星号真的慢的要死？

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了mysql查询语句中使用星号真的慢的要死？，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含6821字，纯文字阅读大概需要10分钟。

内容图文

前言

       之所以写这篇文章，是源于以前看过的关于sql语句优化的帖子，里面明确提到了在sql语句中不要使用 * 来做查询，就像下面的规则中说的

2、尽量避免使用select *，返回无用的字段会降低查询效率。如下：

SELECT * FROM t 

优化方式：使用具体的字段代替*，只返回使用到的字段。

       但是中国有句姥话叫“尽信书不如无书”，难道在sql查询语句中使用星号就真的慢的要死，难道加索引也不行？带着这些个疑问，我进行了一些测试。结果发现，江湖传说未必真的靠得住。那具体测试情况是咋样的呢？下面且听我给各位看官慢慢分解。

　　事先声明，本文是抛砖文，只进行测试，不做原理分析（要不然篇幅太长，各位看官估计要看睡着了）。本文的一切测试均以实际测试数据为准，拒绝假大空。

测试环境准备

       我这次测试的系统环境如下：

• Win10系统
• Mysql5.7.26 64位版本，使用默认的InnoDB存储引擎

　　然后我准备了一张tb_item表，用来存放测试数据，数据是我跟朋友要的一些商品信息数据。

　　下图是tb_item表的结构

　　tb_item表中的部分数据

　　我将从以下几个方面去进行测试：

• count查询
• 联表查询
• 分页查询

　　好，闲话不多说，马上开整。

一．count查询

       在count查询操作中，又分为两种情况，不带where条件的count查询，和带where条件的count查询。那我们就依次来测试一下。

1. 不带where条件的count查询

　　我们先来测试一下统计整个表的记录数。首先给大家剧透一下，tb_item表一共有300万条数据。执行 SELECT COUNT(*) FROM tb_item，结果如下图所示

　　可以看到，查询时间是7秒多。如果是配置一般的机器，估计会更慢。显然，统计整张表的数据量，使用星号貌似是不行的。

 　　那有没有办法可以优化一下呢？当然有啊，而且我都给大家测试好了。在tb_item表中有一个 status 字段，不知道大家注意到了没有

　　我们发现，这个字段的长度才占一个varchar。那如果我们修改一下刚才的sql，改成

　　SELECT COUNT(STATUS) FROM tb_item

　　又会如何呢？我们执行一下这条sql，看一下结果

　　可以看到，这次的查询时间是4秒多，快了将近一半。

　　如果我们给 status 字段加个索引，结果又会怎样呢？那我们就加个索引试试。执行

　　CREATE INDEX idx_tb_item_status ON tb_item(STATUS)

　　然后我们再执行一下 SELECT COUNT(STATUS) FROM tb_item，结果如下图

　　这次的查询时间是0.9秒，不到1秒。

　　从一开始的7秒多到现在的不到1秒，查询时间缩短了85%。这个优化结果真是爽的一批啊。

2. 带where条件的count查询

　　现在我们再试一下使用星号执行带where条件的查询操作会是个什么情况。我们简单一些，就查询价格小于1000块钱的商品数据。

　　执行 SELECT COUNT(*) FROM tb_item t WHERE t.price<1000，结果如下图

　　查询时间是6秒多。那我们给price字段加上索引后，再看看是个什么情况。执行下面的sql给price字段加索引

　　CREATE index idx_tb_item_price ON tb_item(price)

　　然后再次执行 SELECT COUNT(*) FROM tb_item t WHERE t.price<1000，结果如下图

　　各位朋友，你们没有看错，加了索引之后，查询时间确实只有0.28秒。这查询效率提升了 99% 啊，简直爽得不要不要的。

　　那如果我们将星号换成长度只有一个varchar的 status 字段，情况又会是咋样的呢？我们来试一下

　　是的，你没看错，这次查询又花了6秒多的时间。也就是说，price字段的索引失效了。

　　看来带where条件的情况下，直接指定具体字段还不如直接用星号呢。

　　刚才我们只测试了带一个查询条件的情况，下面我们再来试试带多个查询条件的情况。这次我查询price大于1000，sellerid（品牌代码）字段是oppo的数据。预期查询时间小于1秒

　　查询时间6秒多，不能接受。那我先给sellerid字段上个索引再试试

　　查询时间5秒，还是太慢。那就上个组合索引，给price和sellerid字段加个组合索引再试试。

　　这次的查询时间是1秒多，虽然已经算不错了，但是还是没有达到我们预期的结果。而且我总不能增加一个查询条件，就改一次索引吧？

　　所以，对于这种百万级别数据的多条件查询的情况，最好的解决办法就是上一个数据检索系统，比如lucence或者elastic search，然后把数据导入到数据检索系统中，让它帮mysql完成数据的条件检索，Mysql只提供数据的详情查询服务。而且，像es这样的系统还带有分词功能，可以轻松通过关键词实现数据的检索。这比使用mysql的like操作来检索数据，效率不知道要高多少倍。所以，专业的事情还是交给专业的系统去干。别跟我说公司没钱，上不起es。数据量达到300w的业务，你跟我说没钱？

二．联表查询

　　刚才我们测试了在count查询操作中使用星号的情况，但是都是针对tb_item这一张表的操作。在实际的业务中，更多的是进行联表查询的操作。其中一个典型的业务场景，就是字典代码联表查询。比如在tb_item表中有一个sellerid字段，如下图

       我们使用group by 加distinct关键字，看一下这个字段都有些什么内容

　　可以看出来，这都是些品牌的英文或者汉语拼音。那样的话，我们就可以创建一张品牌信息表tb_seller_info，用来存放品牌的字典码和名称。tb_seller_info表的表结构如下图

　　下图是表中的数据

　　有了这张表，我们就可以做联表查询了。首先我们先来测试一下联表count查询tb_item表中“小米”公司的产品数据。执行下面的sql

　　SELECT COUNT(*) FROM tb_item t INNER JOIN tb_seller_info si ON t.sellerid=si.sellerid WHERE si.sellername=‘小米‘

　　结果如下图

　　查询时间是2秒。现在，我们给tb_item表中的sellerid字段加个索引，再测试一下

　　可以看到，这次查询只用了0.35秒。提升效果十分地明显。

　　如果我们把星号换成某个具体的字段，比如id字段，又是什么情况呢？我们试一下

　　可以看到，查询时间和使用星号的情况差不多。

　　那如果我们不做count查询，而是查询具体的数据呢？

　　这一下查询时间就变成了将近7秒。OMG。我们得继续想办法优化了。我们先试试给tb_item表的sellerid字段加个索引试试。

　　可以看到，查询时间是6秒多，还是不理想。那么我们把星号换成查询id字段再试试

　　嘿，只查询id字段，竟然不到1秒就搞定了。各位亲们，看到这个，你们有没有想到什么？是不是觉得在id字段上建个hash索引，然后再搞个子查询，就OK了？说实话，我也想这样干。但是理想很美好，现实却很蛋疼。因为mysql5.7默认的InnoDB存储引擎不支持创建hash类型的索引。

　　那有人可能会说了，用那个MEMORY存储引擎啊，那个支持创建hash类型的索引。那如果我告诉你，这个存储引擎是非事务安全的，你还想用吗？

　　那么，我们就真的一点办法都没有了吗？哈哈，如果真的一点办法都没有，那我肯定就写不下去了啊。既然遇到问题了，总得解决不是。这里我先把图放出来，勾引勾引你们

　　查询时间0.055秒，这个结果你们觉得爽不爽？

　　细心的朋友肯定看到了，我的这个sql中使用了分页查询。所以把联表查询改造成使用子查询，再结合分页查询，效果立马就出来了。由此也引出了我要写的第三部分内容，分页查询。

三．分页查询

       提到这个，很多朋友的第一印象肯定是，页数越大，查询速度越慢。大家的感觉是对的，确实如此，我们可以先来测试一下。比如我从第200万条记录开始，查询10条记录

　　查询时间3秒多，如果是配置一般的机器，估计时间会更长。

　　关于分页查询如何优化，百度上一艘一大把，我这里就不废话了，直接上图

　　可见，分页查询的优化，也是使用了联表和子查询。回想刚才第二部分的联表查询，是不是就感觉豁然开朗了呢？（分页查询可是很多系统经常使用的功能呢）。

总结

　　通过一系列的测试，可以看出来，在sql查询中，并非不是不能使用星号的。只要根据实际情况，合理搭配使用索引，子查询等优化方法，用星号反而能让我们少写不少代码。而且不用在添加表字段后，再去修改相应的sql查询语句。当然，如果再搭配sql查询分析器去做针对性的优化，那就更完美了。

　　所以，古人诚不欺我，“尽信书不如无书”，说得太对了。必须向前辈们致敬一下。

　　今天做测试用的数据已上传到百度云，朋友们想自己测试娱乐一下的可以去下载。测试数据文件是个sql脚本文件，可以整库导入。百度云链接如下

链接：https://pan.baidu.com/s/1bWNvIyIviC_2swG3rSd3Fg

提取码：f3of

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本文系统来源：https://www.cnblogs.com/johntsu/p/11386251.html

内容总结

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