druid可通过启用statfilter和logfilter并配置日志级别实现详细sql执行日志；需在application.yml中配置filters: stat,logback，设置logslowsql、slowsqlmillis及各loggername，并在logback-spring.xml中将druid.sql.statement等设为debug级。
Druid 本身不直接输出完整的 SQL 执行日志（比如参数绑定后的实际 SQL、执行耗时、返回行数等），但可以通过组合配置 + 日志框架（如 Logback 或 Log4j2）+ Druid 的内置监控和 Filter 机制，实现接近“详细 JDBC 执行日志”的效果。核心是启用 StatFilter 和 LogFilter，并正确配置日志级别。
启用 StatFilter 获取执行统计信息
StatFilter 是 Druid 提供的性能监控过滤器，它会自动记录每条 SQL 的执行时间、是否出错、影响行数、参数值（可选）、执行堆栈等。需在数据源配置中显式开启：
- Spring Boot（application.yml）中添加：
注意：filters: stat,log4j2 表示同时启用统计和日志记录；若用 Logback，则写 logback（Druid 3.0+ 支持，旧版需用 slf4j 并确保桥接正常）。
配置 LogFilter 输出可读的 SQL 日志
LogFilter 负责将 SQL 执行事件以日志形式输出。默认只打 INFO 级别日志，内容较简略。要获得“详细日志”，关键在于：
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- 设置
logSlowSql=true可标记慢 SQL（配合slowSqlMillis） - 开启
connectionLoggerName、statementLoggerName、resultSetLoggerName，分别控制连接、语句、结果集的日志输出位置 - 在日志框架中将对应 Logger 设置为 DEBUG 或 TRACE 级别（例如
druid.sql.Statement）
调整日志框架级别（以 Logback 为例）
仅配置 Druid 的 Filter 不够，必须让底层日志框架真正输出这些事件。在 logback-spring.xml 中添加：
此时你会看到类似这样的日志：
[DEBUG] druid.sql.Statement - {conn-10001, pstmt-20001} exec sql : SELECT * FROM user WHERE id = ? Parameters : [123]✅ 包含连接 ID、语句 ID、SQL 模板、参数值 —— 这就是最实用的“详细 JDBC 执行日志”。
注意事项与常见问题
- 参数打印依赖
toString()，自定义对象需重写该方法，否则显示com.example.User@xxx - 批量操作（executeBatch）默认不打印每条 SQL 的参数，只记总数；如需逐条记录，需结合
Statement.setPoolable(false)或自定义 Filter - 生产环境慎开 DEBUG 级别，尤其高并发场景，日志 I/O 会影响性能
- Druid 1.2.x 默认使用
slf4j，若用 Logback 且没看到日志，检查是否引入了slf4j-logback桥接器
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