拾荒的小海螺

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。

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

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;

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: DEBUG
    com.zaxxer.hikari: TRACE
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/demo
    username: root
    password: root
    hikari:
      maximum-pool-size: 10
      connection-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

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';

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

MySQL：SQL 慢查询优化的技术指南