在Java中使用SQL Parser库解析和优化SQL查询性能，可以采取以下策略：
选择合适的SQL Parser库：选择一个经过良好维护和优化的SQL Parser库，如Apache Calcite、General SQL Parser或JSqlParser。这些库能够高效地解析SQL语句，为后续的查询优化提供基础。
缓存解析结果：对于相同的SQL查询，可以将其解析结果缓存起来，避免重复解析带来的性能开销。可以使用Java的缓存机制，如EhCache或Guava Cache，来实现这一功能。
优化SQL查询：在解析SQL语句后，可以对查询进行优化。例如，可以通过查询重写、常量折叠、谓词下推等策略来简化查询逻辑，从而提高查询性能。此外，还可以考虑使用物化视图、索引等技术来加速查询执行。
使用批处理：对于大量数据的处理，可以考虑使用批处理技术。通过将多个SQL查询合并成一个批处理请求，可以减少网络开销和数据库服务器的负担，从而提高查询性能。
并行处理：如果服务器资源允许，可以考虑使用并行处理技术来加速SQL查询的执行。通过将查询任务分解成多个子任务，并在不同的线程或进程中并行执行，可以充分利用服务器的计算能力，提高查询性能。
监控和调整：定期监控SQL查询的性能，并根据实际情况进行调整。例如，可以通过分析查询执行计划、调整数据库参数等方式来优化查询性能。
总之，在使用Java中的SQL Parser库时，可以通过选择合适的库、缓存解析结果、优化SQL查询、使用批处理、并行处理以及监控和调整等方法来提高查询性能。
