“不要使用SELECT *”几乎已经成为了MySQL使用的一条金科玉律，就连《阿里Java开发手册》也明确表示不得使用`*`作为查询的字段列表，本文从4个方面给出理由。
“不要使用SELECT *”几乎已经成为了MySQL使用的一条金科玉律，就连《阿里Java开发手册》也明确表示不得使用*作为查询的字段列表，更是让这条规则拥有了权威的加持。
不过我在开发过程中直接使用SELECT *还是比较多的，原因有两个：
- 因为简单，开发效率非常高，而且如果后期频繁添加或修改字段，SQL语句也不需要改变；
- 我认为过早优化是个不好的习惯，除非在一开始就能确定你最终实际需要的字段是什么，并为之建立恰当的索引；否则，我选择遇到麻烦的时候再对SQL进行优化，当然前提是这个麻烦并不致命。
但是我们总得知道为什么不建议直接使用SELECT *，本文从4个方面给出理由。
我们知道 MySQL 本质上是将用户记录存储在磁盘上，因此查询操作就是一种进行磁盘IO的行为（前提是要查询的记录没有缓存在内存中）。
查询的字段越多，说明要读取的内容也就越多，因此会增大磁盘 IO 开销。尤其是当某些字段是 TEXT、MEDIUMTEXT或者BLOB 等类型的时候，效果尤为明显。
那使用SELECT *会不会使MySQL占用更多的内存呢？
理论上不会，因为对于Server层而言，并非是在内存中存储完整的结果集之后一下子传给客户端，而是每从存储引擎获取到一行，就写到一个叫做net_buffer的内存空间中，这个内存的大小由系统变量net_buffer_length来控制，默认是16KB；当net_buffer写满之后再往本地网络栈的内存空间socket send buffer中写数据发送给客户端，发送成功（客户端读取完成）后清空net_buffer，然后继续读取下一行并写入。
也就是说，默认情况下，结果集占用的内存空间最大不过是net_buffer_length大小罢了，不会因为多几个字段就占用额外的内存空间。
承接上一点，虽然每次都是把socket send buffer中的数据发送给客户端，单次看来数据量不大，可架不住真的有人用*把TEXT、MEDIUMTEXT或者BLOB 类型的字段也查出来了，总数据量大了，这就直接导致网络传输的次数变多了。
如果MySQL和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显。即使MySQL服务器和客户端是在同一台机器上，使用的协议还是TCP，通信也是需要额外的时间。
3. 无法使用覆盖索引为了说明这个问题，我们需要建一个表
CREATE TABLE `user_innodb` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`gender` tinyint(1) DEFAULT NULL,
`phone` varchar(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `IDX_NAME_PHONE` (`name`,`phone`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
我们创建了一个存储引擎为InnoDB的表user_innodb，并设置id为主键，另外为name和phone创建了联合索引，最后向表中随机初始化了500W+条数据。
InnoDB会自动为主键id创建一棵名为主键索引（又叫做聚簇索引）的B+树，这个B+树的最重要的特点就是叶子节点包含了完整的用户记录，大概长这个样子。
如果我们执行这个语句
SELECT * FROM user_innodb WHERE name = '蝉沐风';
使用EXPLAIN查看一下语句的执行计划：
发现这个SQL语句会使用到IDX_NAME_PHONE索引，这是一个二级索引。二级索引的叶子节点长这个样子：
InnoDB存储引擎会根据搜索条件在该二级索引的叶子节点中找到name为蝉沐风的记录，但是二级索引中只记录了name、phone和主键id字段（谁让我们用的是SELECT *呢），因此InnoDB需要拿着主键id去主键索引中查找这一条完整的记录，这个过程叫做回表。
想一下，如果二级索引的叶子节点上有我们想要的所有数据，是不是就不需要回表了呢？是的，这就是覆盖索引。
举个例子，我们恰好只想搜索name、phone以及主键字段。
SELECT id, name, phone FROM user_innodb WHERE name = "蝉沐风";
使用EXPLAIN查看一下语句的执行计划：
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。
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 && 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。
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