Ubuntu Java日志中SQL语句优化指南
在Ubuntu环境中，首先需要通过慢查询日志定位执行效率低的SQL语句。对于MySQL数据库，可通过以下命令开启慢查询日志：
-- 临时开启慢查询日志（重启后失效）
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
-- 设置慢查询时间阈值（单位：秒，如1秒）
SET GLOBAL long_query_time = 1;
-- 查看慢查询日志文件路径
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';
对于Java应用，也可通过框架（如Spring Boot）的配置自动记录慢SQL，例如在application.properties中添加：
spring.datasource.druid.filter.slowsql.slow-sql-millis=1000
spring.datasource.druid.filter.slowsql.log-slow-sql=true
这会将执行时间超过1秒的SQL记录到日志中，便于后续分析。
获取慢SQL后，使用EXPLAIN命令分析其执行计划，重点关注以下字段：
const（单条记录，如主键查询）、eq_ref（唯一索引关联）、ref（非唯一索引扫描）、range（范围扫描，如<、between）、index（索引全扫描）、ALL（全表扫描，需优先优化）。Using filesort（需额外排序）、Using temporary（使用临时表，性能极差）、Using index（覆盖索引，无需回表）需重点关注。例如，若type为ALL且rows很大，说明存在全表扫描，需优化索引。
user_id、order_status）。(shop_id, order_no)，查询条件需包含shop_id才能命中索引）。mobile字段为VARCHAR类型，查询时使用mobile=12345678901会导致索引失效，应改为mobile='12345678901'）。SUBSTR(phone, 1, 3) = '138'，应改为phone >= '13800000000' AND phone < '13900000000'）。OR连接非索引列（如name = 'iPhone' OR category_id = 10，应将category_id加上索引并改用UNION）。IN查询的范围（如IN列表过长，可改为JOIN或分批次查询）。SELECT *，只查询必要的字段（如SELECT id, name, price FROM product）。LIMIT限制结果集大小（如分页查询LIMIT 0, 10）。EXISTS代替IN（当子查询结果集较大时，EXISTS效率更高，如SELECT num FROM a WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM b WHERE num = a.num)）。SELECT *与JOIN组合（只查询需要的字段，减少回表操作）。LIMIT 10000, 10），使用延迟关联（先查询ID再关联，减少回表次数）：SELECT t1.* FROM product t1
JOIN (SELECT id FROM product WHERE category_id = 1 ORDER BY create_time DESC LIMIT 10000, 10) t2
ON t1.id = t2.id;
INSERT INTO table VALUES (?, ?), (?, ?)）代替循环单条插入，减少数据库交互次数。innodb_buffer_pool_size（InnoDB缓冲池大小，建议设置为物理内存的50%-70%，用于缓存数据和索引）。tmp_table_size和max_heap_table_size（内存临时表大小，避免大查询使用磁盘临时表）。INT代替VARCHAR存储数字，用VARCHAR(255)代替CHAR(255)节省空间）。