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
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。
其他回答
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。
我总是建议指定您需要的列，以防您的模式发生变化而不需要额外的列。
此外，用表名限定列名。当查询包含连接时，这很重要。如果没有表限定，就很难记住哪个列来自哪个表，并且向其他表之一添加类似名称的列可能会破坏查询。
让我们想想哪一个更快。如果你可以选择你需要的数据，那么速度会更快。然而，在测试中，您可以提取所有数据，以判断哪些数据可以根据业务需求过滤掉。
记住，如果根据定义有一个内部连接，则不需要所有列，因为连接列中的数据是重复的。
It's not like listing columns in SQl server is hard or even time-consuming. You just drag them over from the object browser (you can get all in one go by dragging from the word columns). To put a permanent performance hit on your system (becasue this can reduce the use of indexes and becasue sending unneeded data over the network is costly) and make it more likely that you will have unexpected problems as the database changes (sometimes columns get added that you do not want the user to see for instance) just to save less than a minute of development time is short-sighted and unprofessional.
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。
