SELECT u.*, g.group_name, l.name as level_name FROM eb_user u LEFT JOIN eb_user_group g ON u.group_id = g.id LEFT JOIN eb_system_user_level l ON u.`level` = l.id <where> <if test="nickname!=null and nickname!=''"> u.real_name CONCAT('%',nickname,'%') or u.phone = nickname </if> <if test="loginType!=null and loginType!=''"> and u.user_type = loginType </if> <if test="level!=null"> and u.level = level </if> <if test="groupId!=null and groupId!=''"> and u.group_id = groupId </if> <if test="tagId!=null"> and u.tag_id in(tagId) </if> <if test="cardId!=null and cardId!=''"> and u.is_promoter = cardId </if> <if test="country!=null and country!=''"> and u.country = country </if> <if test="sex!=4"> and u.sex = sex </if> </where>优化

您可以对这个 SQL 查询进行一些优化，以提高性能和可读性。以下是一些建议：

1. 使用表的别名来提高可读性。例如，将 "eb_user" 表的别名设置为 "u"，将 "eb_user_group" 表的别名设置为 "g"，将 "eb_system_user_level" 表的别名设置为 "l"。

2. 尽量避免在 SQL 查询中使用函数，因为函数的调用可能会降低查询性能。在这个查询中，可以考虑将函数 CONCAT('%',nickname,'%') 移到 Java 代码中进行拼接。

3. 对于 LIKE 操作符，可以考虑使用通配符的位置来优化查询。例如，如果您知道 nickname 参数通常在前缀位置，可以将查询条件改为 u.real_name LIKE CONCAT(nickname,'%')。

4. 如果可能的话，将参数作为预编译语句的绑定变量传递给查询。这有助于提高查询性能并防止 SQL 注入攻击。

5. 使用合适的索引来加速查询。根据查询条件和表结构，在各个表的关联字段上创建索引可以提高查询性能。

6. 如果可能的话，避免使用 OR 运算符，因为它可能会导致查询性能下降。如果能够确定一个字段的条件会更频繁地匹配，可以将其作为主要条件，并使用 UNION 或子查询来处理其他条件。

7. 定期进行数据库维护，包括统计信息更新和索引重建，以确保查询性能的稳定性。

请注意，这些只是一些建议，并且可能需要根据您的具体情况进行调整和测试。同时，还要考虑数据库的规模和负载情况来综合评估优化效果。