为什么MySQL不建议使用SELECT(2)-木庄网络博客

可以看到Extra一列显示Using index，表示我们的查询列表以及搜索条件中只包含属于某个索引的列，也就是使用了覆盖索引，能够直接摒弃回表操作，大幅度提高查询效率。

4. 可能拖慢JOIN连接查询

我们创建两张表t1，t2进行连接操作来说明接下来的问题，并向t1表中插入了100条数据，向t2中插入了1000条数据。

CREATE TABLE `t1` (
  `id` int NOT NULL,
  `m` int DEFAULT NULL,
  `n` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT;

CREATE TABLE `t2` (
  `id` int NOT NULL,
  `m` int DEFAULT NULL,
  `n` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT;

如果我们执行下面这条语句

SELECT * FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 ON t1.m = t2.m;

这里我使用了STRAIGHT_JOIN强制令t1表作为驱动表，t2表作为被驱动表

对于连接查询而言，驱动表只会被访问一遍，而被驱动表却要被访问好多遍，具体的访问次数取决于驱动表中符合查询记录的记录条数。由于已经强制确定了驱动表和被驱动表，下面我们说一下两表连接的本质：

t1作为驱动表，针对驱动表的过滤条件，执行对t1表的查询。因为没有过滤条件，也就是获取t1表的所有数据；
对上一步中获取到的结果集中的每一条记录，都分别到被驱动表中，根据连接过滤条件查找匹配记录

用伪代码表示的话整个过程是这样的：

// t1Res是针对驱动表t1过滤之后的结果集
for (t1Row : t1Res){
  // t2是完整的被驱动表
  for(t2Row : t2){
  	if (满足join条件 &amp;&amp; 满足t2的过滤条件){
      发送给客户端
    }  
  }
}

这种方法最简单，但同时性能也是最差，这种方式叫做嵌套循环连接（Nested-LoopJoin，NLJ）。怎么加快连接速度呢？

其中一个办法就是创建索引，最好是在被驱动表（t2）连接条件涉及到的字段上创建索引，毕竟被驱动表需要被查询好多次，而且对被驱动表的访问本质上就是个单表查询而已（因为t1结果集定了，每次连接t2的查询条件也就定死了）。

既然使用了索引，为了避免重蹈无法使用覆盖索引的覆辙，我们也应该尽量不要直接SELECT *，而是将真正用到的字段作为查询列，并为其建立适当的索引。

但是如果我们不使用索引，MySQL就真的按照嵌套循环查询的方式进行连接查询吗？当然不是，毕竟这种嵌套循环查询实在是太慢了！

在MySQL8.0之前，MySQL提供了基于块的嵌套循环连接（Block Nested-Loop Join，BLJ）方法，MySQL8.0又推出了hash join方法，这两种方法都是为了解决一个问题而提出的，那就是尽量减少被驱动表的访问次数。

这两种方法都用到了一个叫做join buffer的固定大小的内存区域，其中存储着若干条驱动表结果集中的记录（这两种方法的区别就是存储的形式不同而已），如此一来，把被驱动表的记录加载到内存的时候，一次性和join buffer中多条驱动表中的记录做匹配，因为匹配的过程都是在内存中完成的，所以这样可以显著减少被驱动表的I/O代价，大大减少了重复从磁盘上加载被驱动表的代价。使用join buffer的过程如下图所示：

我们看一下上面的连接查询的执行计划，发现确实使用到了hash join（前提是没有为t2表的连接查询字段创建索引，否则就会使用索引，不会使用join buffer）。

最好的情况是join buffer足够大，能容纳驱动表结果集中的所有记录，这样只需要访问一次被驱动表就可以完成连接操作了。我们可以使用join_buffer_size这个系统变量进行配置，默认大小为256KB。如果还装不下，就得分批把驱动表的结果集放到join buffer中了，在内存中对比完成之后，清空join buffer再装入下一批结果集，直到连接完成为止。

重点来了！并不是驱动表记录的所有列都会被放到join buffer中，只有查询列表中的列和过滤条件中的列才会被放到join buffer中，所以再次提醒我们，最好不要把*作为查询列表，只需要把我们关心的列放到查询列表就好了，这样还可以在join buffer中放置更多的记录，减少分批的次数，也就自然减少了对被驱动表的访问次数

到此这篇关于为什么MySQL不建议使用SELECT *的文章就介绍到这了,更多相关MySQL使用SELECT *内容请搜索

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