select * 在存储过程中严重伤性能，因其强制读取传输全部字段、加剧i/o与网络开销，易致执行计划缓存失效及参数嗅探错配，且join顺序错误、事务过大、未显式提交均会放大问题。
为什么 SELECT * 在存储过程中特别伤性能
因为存储过程通常被高频调用，而 SELECT * 会强制数据库读取、传输、解析整行所有字段，哪怕只用其中一两个。尤其当表里有 TEXT、JSON 或大 BLOB 字段时，I/O 和网络开销会指数级上升。
- 明确列出需要的字段，比如把
SELECT *改成SELECT id, name, status - 如果下游应用其实只查
id和name，但表里还有 3 个 2MB 的JSON字段，不改写法等于每次都在搬石头过河 - SQL Server 中，
SELECT *还可能让执行计划缓存失效——列顺序或数量一变，旧计划就作废，触发重复编译
参数嗅探（Parameter Sniffing）导致执行计划“错配”
SQL Server 默认会基于首次传入的参数值生成并缓存执行计划。如果第一次查的是热门用户（返回 10 行），生成了索引查找计划；第二次查冷门用户（返回 50 万行），仍复用该计划，就会慢得离谱。
- 临时方案：在存储过程里加
OPTION (RECOMPILE)，比如SELECT ... WHERE user_id = @uid OPTION (RECOMPILE) - 更稳的做法：用局部变量“断开”参数嗅探，如
DECLARE @local_uid INT = @uid; SELECT ... WHERE user_id = @local_uid - 注意：MySQL 和 PostgreSQL 没这问题，但 SQL Server 和 Oracle 用户得绷紧这根弦
JOIN 顺序和驱动表选错，索引全白建
存储过程中多表 JOIN 如果没控制好驱动表（即外层循环表），优化器可能选错执行路径，比如本该用小表驱动大表，结果拿大表做外层，导致嵌套循环次数爆炸。
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- 先看
WHERE条件中哪个表的过滤性最强（比如status = 'active'筛掉 95% 行），让它当驱动表 - 确保驱动表的
JOIN字段上有索引，且类型一致——INT对VARCHAR会导致隐式转换，索引直接失效 - 用
EXPLAIN（MySQL）或SET STATISTICS XML ON（SQL Server）看实际执行计划，别信“应该走索引”这种直觉
事务范围过大，锁住不该锁的资源
存储过程里把一堆无关操作包进一个事务，比如查数据 + 写日志 + 调外部 API + 更新主表，中间任一环节卡住，整个事务就挂着，阻塞其他读写。
- 只把真正需要原子性的语句放进
BEGIN TRANSACTION，比如“扣库存 + 记订单”必须一起成功或失败 - 日志记录、通知类操作尽量挪到事务外，或用异步队列解耦
- 避免在事务里做
WAITFOR DELAY、SLEEP()或调远程 HTTP 接口——这些不是数据库该干的事
最常被忽略的一点：存储过程里没显式 COMMIT 或 ROLLBACK，靠客户端自动提交，一旦连接异常中断，事务可能长期挂起，锁住关键表。写完务必检查每个分支是否都覆盖了事务终点。
