我听说在编写SQL命令时使用SELECT *通常是不好的做法,因为选择您特别需要的列会更有效。

如果我需要选择表中的每一列,我应该使用

SELECT * FROM TABLE

or

SELECT column1, colum2, column3, etc. FROM TABLE

在这种情况下,效率真的重要吗?如果你真的需要所有的数据,我认为SELECT *在内部会更优,但我这么说并没有真正理解数据库。

我很好奇在这种情况下最好的做法是什么。

更新:我可能应该指定,我真正想要执行SELECT *的唯一情况是,当我从一个表中选择数据时,我知道总是需要检索所有列,即使添加了新列。

然而,鉴于我所看到的反应,这似乎仍然是一个坏主意,由于我曾经考虑过的许多技术原因,SELECT *不应该被使用。


当前回答

您实际上应该只选择您需要的字段,并且只选择所需的数量,即。

SELECT Field1, Field2 FROM SomeTable WHERE --(constraints)

在数据库之外,动态查询有注入攻击和畸形数据的风险。通常使用存储过程或参数化查询来解决这个问题。而且(虽然不是真正的大问题)服务器必须在每次执行动态查询时生成一个执行计划。

其他回答

和大多数问题一样,这取决于你想要达到什么目标。如果你想创建一个db网格,允许任何表中的所有列,那么“Select *”就是答案。但是,如果您只需要某些列,并且很少从查询中添加或删除列,那么可以单独指定它们。

它还取决于您想要从服务器传输的数据量。如果其中一列被定义为备忘录、图形、blob等,而你不需要这个列,你最好不要使用“Select *”,否则你会得到一大堆你不想要的数据,你的性能可能会受到影响。

当您有一个连接时,不使用select *对于性能特别重要,因为根据定义,至少两个字段包含相同的数据。您不希望将不需要的数据从数据库服务器发送到应用程序或web服务器而浪费网络资源。使用select *似乎更简单,但这是一种糟糕的做法。由于很容易将列名拖到查询中,所以只需这样做即可。

Another issue that occurs when using select * is that there are idiots who choose to add new fields in the middle fo the table (always a bad practice), if you use select * as the basis for an insert then suddenly your column order may be wrong and you may try to insert the social security number into the honorarium (the amoutn of money a speaker may get paid to pick a non-random example) which could be a very bad thing for data integrity. Even if the select isn't an insert, it looks bad to the customer when the data is suddenly in the worng order on the report or web page.

我认为在任何情况下使用select *都不会比使用列列表更好。您可能认为这样更容易维护,但事实并非如此,而且当您不需要的字段被添加到表中时,会导致您的应用程序毫无理由地变慢。您还必须面对修复问题,如果您使用列列表就不会损坏,因此您节省的不添加列的时间将用于此操作。

您实际上应该只选择您需要的字段,并且只选择所需的数量,即。

SELECT Field1, Field2 FROM SomeTable WHERE --(constraints)

在数据库之外,动态查询有注入攻击和畸形数据的风险。通常使用存储过程或参数化查询来解决这个问题。而且(虽然不是真正的大问题)服务器必须在每次执行动态查询时生成一个执行计划。

对于直接查询DB(例如通过sqlplus提示符或通过DB管理工具),选择*通常很好——它省去了写出所有列的麻烦。

另一方面,在应用程序代码中最好枚举列。这有几个好处:

代码更清晰 你将知道结果返回的顺序(这对你来说可能重要,也可能不重要)

总之,至少在PostgreSQL中,选择所有带*和不带*的列的性能几乎是一样的。

在PostgreSQL中,我创建了包含10个id_x列和1000万行的测试表,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,我交替运行以下2个查询共20次。*每个查询总共运行10次:

SELECT * FROM test:
SELECT id_1, id_2, id_3, id_4, id_5, id_6, id_7, id_8, id_9, id_10 FROM test;

结果> <

Select all columns with * Select all columns without *
1st run 12.792 seconds 12.483 seconds
2nd run 12.803 seconds 12.608 seconds
3rd run 12.537 seconds 12.549 seconds
4th run 12.512 seconds 12.457 seconds
5th run 12.570 seconds 12.487 seconds
6th run 12.508 seconds 12.493 seconds
7th run 12.432 seconds 12.475 seconds
8th run 12.532 seconds 12.489 seconds
9th run 12.532 seconds 12.452 seconds
10th run 12.437 seconds 12.477 seconds
Average 12.565 seconds 12.497 seconds

选择所有列的平均值:

*是12.565秒。 没有*是12.497秒。