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

每次都定义你想要SELECT的列。没有理由不这样做,性能的提高是非常值得的。

他们不应该给“SELECT *”选项

其他回答

虽然显式列出列对性能有好处,但不要太疯狂。

因此,如果您使用所有数据,为了简单起见,请尝试SELECT *(想象有许多列并执行JOIN…)查询可能会变得很糟糕)。然后,测量。与显式列出列名的查询进行比较。

不要猜测业绩,要衡量业绩!

当你有一些包含大数据的列(比如一篇文章的主体),并且在给定的查询中不需要它时,显式列表是最有用的。然后,通过在应答中不返回它,DB服务器可以节省时间、带宽和磁盘吞吐量。您的查询结果也会更小,这对任何查询缓存都是有利的。

每次都定义你想要SELECT的列。没有理由不这样做,性能的提高是非常值得的。

他们不应该给“SELECT *”选项

效率是否重要很大程度上取决于生产数据集的大小(以及它们的增长率)。如果您的数据集没有那么大,也没有那么快地增长,那么选择单个列可能没有太大的性能优势。

随着数据集越来越大,数据增长速度越来越快,性能优势变得越来越重要。

为了以图形方式查看是否有任何不同,我建议使用查询分析器查看SELECT *和等效的SELECT col1、col2等的查询执行计划。这将告诉您两个查询中哪一个更有效。您还可以生成一些不同体积的测试数据,看看时间是什么。

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。

这取决于您的DB服务器的版本,但现代版本的SQL可以以任何一种方式缓存该计划。我想说的是,不管你的数据访问代码有什么可维护性,你都要使用它。