1、简述

在 Java 后端开发中，数据库是系统性能瓶颈的高发地带，而 慢 SQL 查询 往往是系统响应迟缓的“罪魁祸首”。本文将全面梳理慢 SQL 的优化思路，并结合 Java 示例进行实战演练。

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2、慢查询的常见表现

慢查询通常表现为：

• 接口响应时间缓慢
• 数据库 CPU 占用高
• 表锁、死锁频繁
• Java 应用线程池阻塞严重

慢 SQL 的主要成因

成因类型	说明
未使用索引	全表扫描，查询耗时
使用了低效的函数或表达式	如 LIKE '%xx%', DATE()
多表关联不当	join 条件缺失或不走索引
过多返回字段	只用到了部分字段却 SELECT *
where 条件不精准	无法过滤大量无关数据
数据库设计不合理	字段冗余、缺乏范式、字段类型错误等

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3、慢查询优化的通用思路

✅ 加索引（重点）

• 为 WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY 中涉及的字段加索引
• 避免使用函数包裹字段，如 LEFT(name, 3)，会导致无法使用索引

✅ 使用 EXPLAIN 分析执行计划

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;

关注字段：

字段	说明
type	连接类型（越接近 const 越好）
rows	扫描行数（越小越好）
key	使用的索引名称
Extra	是否使用临时表、排序等

✅ 分页优化

避免深度分页：

-- 慢查询（跳过大量行）
SELECT * FROM orders LIMIT 1000000, 20;-- 推荐（使用上次主键记录）
SELECT * FROM orders WHERE id > 1000000 LIMIT 20;

✅ 拆表分区

• 垂直拆分：将大表按字段拆分为多个表
• 水平分表：按业务字段分库分表（如 user_id 分表）
• 分区表：MySQL 原生支持（适合历史归档数据）

✅ 减少嵌套子查询

使用 JOIN 或临时表替代子查询，更高效。

✅ SQL 只查需要的字段

-- 慎用
SELECT * FROM user;-- 推荐
SELECT id, name, email FROM user;

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4、慢 SQL 实践排查与优化

✅ 示例：慢查询前后对比

原始 SQL（慢）

SELECT * FROM orders WHERE DATE(create_time) = '2024-01-01';

📉 问题：

• 使用了 DATE() 函数，索引失效
• 全表扫描，耗时严重

优化 SQL（快）

SELECT * FROM orders 
WHERE create_time >= '2024-01-01 00:00:00' AND create_time < '2024-01-02 00:00:00';

📈 优点：

• 范围查询走索引
• 支持时间范围过滤

✅ Java 中日志配置监控慢 SQL

# application.yml 示例（Spring Boot）
logging:level:com.zaxxer.hikari.HikariConfig: DEBUGcom.zaxxer.hikari: TRACE
spring:datasource:url: jdbc:mysql://localhost:3306/demousername: rootpassword: roothikari:maximum-pool-size: 10connection-timeout: 3000

使用工具（如 p6spy）打印 SQL 及耗时，或开启 MySQL 慢查询日志：

-- MySQL 开启慢查询日志
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1; -- 超过 1 秒记录

✅ SQL 优化 checklist

• 是否使用了合适的索引
• 是否避免了函数、表达式阻碍索引
• 是否使用了 EXPLAIN 检查执行计划
• 是否合理分页、避免深度翻页
• 是否控制了查询字段数量
• 是否考虑拆分大表或分区表
• 是否避免了嵌套子查询

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5、SQL 优化实战样例

场景 1：模糊查询优化

-- 慢：前置通配符无法使用索引
SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%abc%';-- 优化：使用全文索引或右模糊匹配
SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'abc%';

场景 2：避免函数阻碍索引

-- 慢
SELECT * FROM orders WHERE YEAR(create_time) = 2024;-- 快
SELECT * FROM orders 
WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2025-01-01';

场景 3：多字段组合索引使用顺序

-- 有联合索引 (user_id, status)-- 推荐：user_id 和 status 都参与
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100 AND status = 'PAID';-- 不推荐：只用 status，索引无法生效
SELECT * FROM orders WHERE status = 'PAID';

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6、结语

慢查询是系统性能优化的重要战场。对于 Java 开发者而言，理解 SQL 执行机制和优化原则，比“用缓存”更根本、更有效。

日常开发中，应做到：

• 编写 SQL 前先考虑是否能走索引
• 查询慢时第一时间用 EXPLAIN 排查
• 数据库设计时就考虑查询结构