我們經常會看到一些文章警告使用SELECT * 是一種錯誤的習慣，應該明確地指定查詢的列名，譬如在最新《阿里java開發手冊(泰山版)》中對此做了強制性的規定。而大家對其原因只是一知半解。本文將從兩個角度解釋避免使用SELECT *的9個理由，同時討論2個合理使用SELECT *的例外場景。

性能問題

從性能的角度，在應用中使用SELECT *可能會引起查詢的性能問題，主要表現在以下六個方面。

• 增加解析成本：用SELECT *數據庫需要解析更多的對象、權限、屬性等相關內容，這個影響可能較小，但是它確實會對數據庫的元數據查詢造成一定的壓力。
• 增加I/O操作，對于無用的大字段，如 VARCHAR、LOB、TEXT類型的字段，會增加 IO操作;數據庫一般會把超過一定長度的大字段，存放在單獨的表空間中，因此對這些字段的訪問會額外地增加一次I/O操作。
• 增加網絡消耗，帶上如LOB/TEXT之類的無用的大文本字段，傳輸數據量會成多倍地增漲，特別是如果數據庫和應用程序不在同一臺機器，這種開銷非常明顯。
• 增加內存消耗，不管您是否使用這些列，您的應用程序都需要把它們接收到內存，這可能會無謂的消耗大量的內存，影響程序的性能及健壯性，甚至造成內存溢出，應用崩潰。
• 影響索引選擇，對于使用SELECT * 的查詢語句，優化器會放棄覆蓋索引策略優化的可能性，導致需要回表或是全表掃描。
• 影響索引推薦，PawSQL的索引推薦引擎能夠分析SQL的結構，對符合條件的表上創建索引(快速定位、避免排序、避免回表)以提升查詢性能，具體請參考《創建高效索引的準則》。對于使用SELECT * 的查詢語句，PawSQL將不考慮進行覆蓋索引的推薦。

維護代價

從代碼維護的角度，在應用中使用SELECT *可能會導致維護變得困難，主要表現在以下三個方面，

代碼可讀性：使用SELECT * 會降低代碼的可讀性，這是因為使用SELECT * 會使查詢語句不容易理解，開發人員需要查看表定義來確定到底查詢的是什么數據，同時也難以進行調試。

列名對齊：

• 在通過ORM框架開發應用時，增加或是刪減字段，容易與 resultMap 配置不一致;
• 當使用SELECT * 定義視圖時，增加或是刪減字段，都可能導致視圖失效，
• 您可能會經常使用SELECT * into INSERT . . .之類的語句，以實現將某些數據從一張表復制到另一張表。如果在兩張表中，各個列的排列順序略有不同，那么就可能會出現將不正確的數據復制到錯誤列中的情況。

列名沖突：如果您在連接查詢中使用了SELECT * ，一旦在多個表中出現了具有相同名稱的列，就會導致列名沖突;從而導致數據的消費方使用錯誤。

兩個例外情形

SELECT * 并不是任何情況下都不適合使用，我們日常開發中經常使用的合理場景有兩類：

即席查詢(Ad-hoc Query)

當我們進行數據探索或是問題定位時，我們需要即時的手工寫一些SQL來查看某些數據表，我們不知道表有哪些列，這個時候我們可以使用SELECT *來完成我們的查詢。我們不會，也不需要預先研究底層列名是什么，我們甚至是通過SELECT *來確定列名和樣例數據。特別是當表有大量的列時，SELECT *可以讓我們更方便快捷完成數據探索或是問題定位的目標。

當 * 表示一行，而不是代表所有列時

當 * 表示一行，而不是代表所有列時，* 的使用是合理的。

譬如在以下用例中，* 表示符合某個條件的行。如果您使用列名而不是 *，它將計算該列值不為NULL的行數。

SELECT COUNT(*) FROM table

類似的，在下面的這個查詢中，* 表示符合關聯條件條件的行。

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的主鍵o.c_custkey，或者使用數字1，但是這些約定基本上是沒有意義的。你查詢的是符合某個條件的所有行，這就是 * 的含義。對于數據庫優化器來說，這兩個查詢語句實際上是相同的。

PawSQL中與SELECT*相關的優化

PawSQL中與SELECT*相關的審查或優化有三個。

SELECT*審查預警

PawSQL分析用戶輸入的SQL語句，并對其中出現的非上述例外情況的SELECT*進行提示預警。

• 對下面的SQL進行預警

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

• 對下面的SQL不預警，屬于例外情況

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中的投影下推重寫優化可以把子查詢中的SELECT進行重寫，刪除不必要的SELECT

• 優化前SQL，子查詢中存在SELECT*

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

• 應用投影下推后

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中驗證投影下推對于SELECT *的處理邏輯，您需要先禁用查詢折疊(Query Folding)重寫優化，因為查詢折疊會將子查詢重寫合并。

覆蓋索引推薦

如在性能問題章節里所述，對于使用SELECT * 的查詢語句，PawSQL索引推薦引擎將不考慮進行覆蓋索引的推薦。

關于PawSQL

PawSQL專注數據庫性能優化的自動化和智能化，支持MySQL，PostgreSQL，Opengauss等，提供的SQL優化產品包括。

• PawSQL Cloud，在線自動化SQL優化工具，支持SQL審查，智能查詢重寫、基于代價的索引推薦，適用于數據庫管理員及數據應用開發人員。
• PawSQL Advisor，IntelliJ 插件, 適用于數據應用開發人員，可以IDEA/DataGrip應用市場通過名稱搜索“PawSQL Advisor”安裝。