一条SQL语句执行得很慢的原因有哪些

参考Javaguide的文章

针对偶尔很慢的情况

1、数据库在刷新脏页（flush）

当我们要往数据库插入一条数据、或者要更新一条数据的时候，我们知道数据库会在内存中把对应字段的数据更新了，但是更新之后，这些更新的字段并不会马上同步持久化到磁盘中去，而是把这些更新的记录写入到 redo log 日记中去，等到空闲的时候，在通过 redo log 里的日记把最新的数据同步到磁盘中去。

当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容就一致了，称为“干净页”。

刷脏页有下面4种场景（后两种不用太关注“性能”问题）：

• redolog写满了：redo log 里的容量是有限的，如果数据库一直很忙，更新又很频繁，这个时候 redo log 很快就会被写满了，这个时候就没办法等到空闲的时候再把数据同步到磁盘的，只能暂停其他操作，全身心来把数据同步到磁盘中去的，而这个时候，就会导致我们平时正常的SQL语句突然执行的很慢，所以说，数据库在在同步数据到磁盘的时候，就有可能导致我们的SQL语句执行的很慢了。
• 内存不够用了：如果一次查询较多的数据，恰好碰到所查数据页不在内存中时，需要申请内存，而此时恰好内存不足的时候就需要淘汰一部分内存数据页，如果是干净页，就直接释放，如果恰好是脏页就需要刷脏页。
• MySQL 认为系统“空闲”的时候：这时系统没什么压力。
• MySQL 正常关闭的时候：这时候，MySQL 会把内存的脏页都 flush 到磁盘上，这样下次 MySQL 启动的时候，就可以直接从磁盘上读数据，启动速度会很快。

2、拿不到锁

我们要执行的这条语句，刚好这条语句涉及到的表，别人在用，并且加锁了，我们拿不到锁，只能慢慢等待别人释放锁了。或者，表没有加锁，但要使用到的某个一行被加锁了

如果要判断是否真的在等待锁，我们可以用 show processlist这个命令来查看当前的状态

针对一直都这么慢的情况

我们先来假设我们有一个表，表里有下面两个字段,分别是主键 id，和两个普通字段 c 和 d。

mysql> CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  `d` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

1、扎心了，没用到索引

没有用上索引，我觉得这个原因是很多人都能想到的，例如你要查询这条语句

select * from t where 100 <c and c < 100000;

（1）、字段没有索引

刚好你的 c 字段上没有索引，那么抱歉，只能走全表扫描了，你就体验不会索引带来的乐趣了，所以，这回导致这条查询语句很慢。

（2）、字段有索引，但却没有用索引

好吧，这个时候你给 c 这个字段加上了索引，然后又查询了一条语句

select * from t where c - 1 = 1000;

我想问大家一个问题，这样子在查询的时候会用索引查询吗？

答是不会，如果我们在字段的左边做了运算，那么很抱歉，在查询的时候，就不会用上索引了，所以呢，大家要注意这种字段上有索引，但由于自己的疏忽，导致系统没有使用索引的情况了。

正确的查询应该如下

select * from t where c = 1000 + 1;

（3）、函数操作导致没有用上索引

如果我们在查询的时候，对字段进行了函数操作，也是会导致没有用上索引的，例如

select * from t where pow(c,2) = 1000;

2、数据库自己选错索引

我们在进行查询操作的时候，例如

select * from t where 100 < c and c < 100000;

我们知道，主键索引和非主键索引是有区别的，主键索引存放的值是整行字段的数据，而非主键索引上存放的值不是整行字段的数据，而且存放主键字段的值

我们如果走 c 这个字段的索引的话，最后会查询到对应主键的值，然后，再根据主键的值走主键索引，查询到整行数据返回。

就算你在 c 字段上有索引，系统也并不一定会走 c 这个字段上的索引，而是有可能会直接扫描扫描全表，找出所有符合 100 < c and c < 100000 的数据。

为什么会这样呢？

其实是这样的，系统在执行这条语句的时候，会进行预测：究竟是走 c 索引扫描的行数少，还是直接扫描全表扫描的行数少呢？显然，扫描行数越少当然越好了，因为扫描行数越少，意味着I/O操作的次数越少。

如果是扫描全表的话，那么扫描的次数就是这个表的总行数了，假设为 n；而如果走索引 c 的话，我们通过索引 c 找到主键之后，还得再通过主键索引来找我们整行的数据，也就是说，需要走两次索引。而且，我们也不知道符合 100 c < and c < 10000 这个条件的数据有多少行，万一这个表是全部数据都符合呢？这个时候意味着，走 c 索引不仅扫描的行数是 n，同时还得每行数据走两次索引。

所以呢，系统是有可能走全表扫描而不走索引的。那系统是怎么判断呢？

判断来源于系统的预测，也就是说，如果要走 c 字段索引的话，系统会预测走 c 字段索引大概需要扫描多少行。如果预测到要扫描的行数很多，它可能就不走索引而直接扫描全表了。

那么问题来了，系统是怎么预测判断的呢？这里我给你讲下系统是怎么判断的吧，虽然这个时候我已经写到脖子有点酸了。

系统是通过索引的区分度来判断的，一个索引上不同的值越多，意味着出现相同数值的索引越少，意味着索引的区分度越高。我们也把区分度称之为基数，即区分度越高，基数越大。所以呢，基数越大，意味着符合 100 < c and c < 10000 这个条件的行数越少。

所以呢，一个索引的基数越大，意味着走索引查询越有优势。

那么问题来了，怎么知道这个索引的基数呢？

系统当然是不会遍历全部来获得一个索引的基数的，代价太大了，索引系统是通过遍历部分数据，也就是通过采样的方式，来预测索引的基数的。

扯了这么多，重点的来了，居然是采样，那就有可能出现失误的情况，也就是说，c 这个索引的基数实际上是很大的，但是采样的时候，却很不幸，把这个索引的基数预测成很小。例如你采样的那一部分数据刚好基数很小，然后就误以为索引的基数很小。然后就呵呵，系统就不走 c 索引了，直接走全部扫描了。

所以呢，说了这么多，得出结论：由于统计的失误，导致系统没有走索引，而是走了全表扫描，而这，也是导致我们 SQL 语句执行的很慢的原因。

不过呢，我们有时候也可以通过强制走索引的方式来查询，例如

select * from t force index(a) where c < 100 and c < 100000;

我们也可以通过

show index from t;

来查询索引的基数和实际是否符合，如果和实际很不符合的话，我们可以重新来统计索引的基数，可以用这条命令

analyze table t;

来重新统计分析。

既然会预测错索引的基数，这也意味着，当我们的查询语句有多个索引的时候，系统有可能也会选错索引哦，这也可能是 SQL 执行的很慢的一个原因。