说实话，这个问题可以涉及到MySql的很多核心知识，可以扯出一大堆，就像要考核你计算机网络知识时，问你，输入URL回车之后，究竟发生了什么一样，看看你能说出多少来了。
之前面试的过程中，也问到了这个问题，不过回答的不是很好，之前没有想过相关的原因，导致一时之间扯不出来，所以今天，我带大家详细的扯一下有哪些原因，相信你看完之后一定会有所收获。
开始装逼：分类讨论
一条SQL语句执行的很慢，那是每次执行都很慢呢？还是大多数情况下是正常的，偶尔出现很慢呢？所以我觉得，我们还得分以下两种情况来讨论。
1、大多数情况下正常的，只是偶尔会出现很慢的情况。
2、在数据量变化不大的情况下，这条SQL语句一直以来都执行的很慢。
针对这两种情况，我们来分析下可能是哪些原因导致的。
针对偶尔很慢的情况
一条SQL大多数情况正常，偶尔才会出现很慢的情况，针对这种情况，我觉得这条SQL语句的书写本身是没有什么问题的，而是其他原因导致的，那会是什么原因呢？
数据库在刷新脏页我也无奈啊。
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，二十把这些更新的记录写到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。
不过，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中，只能暂停其他操作，全身心的来把数据同步到磁盘中去，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。
拿不到锁我能怎么办
这个就比较容易想到了，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，并且枷锁了，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，但要使用到的某一行被枷锁了，这个时候，我也没办法呀。
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哦，这里我要提醒一下，有些命令最好记录一下，反正，我被问了好几个命令，都不知道怎么写，呵呵。
下面我们来分析一下第二种情况，我觉得第二种情况的分析才是最重要的。
针对一直都这么慢的情况
如果在数据量一样大的情况下，这条sql语句每次都执行的这么慢，那就要好好考虑一下你的sql书写了，下面我们来分析一下哪些原因会导致我们的sql语句执行的不是很理想。
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;
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;
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，这会导致这条查询语句很慢。
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到索引吗？
答案是不会，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又索引，但由于自己的疏忽，导致系统没有使用索引的情况了。
正确的查询如下：
select * from t where c = 1000 + 1;
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;
这里我只是做一个例子，假设函数pow是求c的n次方，实际上可能并没有pow(c,2)这个函数，其实这个和上面的左边做运算也是很类似的。
所以呢，一条语句执行都很慢的时候，可能是该语句没有用上索引了，不过具体是啥原因导致的，你就要会分析了，我上面列举的三个原因，应该是出现的比较多的。
数据库自己选错了索引
我们在进行查询操作的时候，例如：
select * from t where 100 < c and c < 100000;
就算你在字段c上有索引，系统也并不一定会走c这个字段上的索引，而是有可能会直接全表扫描，找出符合条件的数据。
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，因为扫描行数少，以为着I/O操作的次数越少，如果是全表扫描的话，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c上的索引的话，我们通过索引c找到主键后，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索引不仅扫描行数是n，同事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。那系统是怎么判断的呢？
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，如果预测的要扫描的行数很多，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？这里我给你讲一下系统是怎么判断的吧
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，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，索引系统是通过便利部分数据，也就是通过采样的方式，来预测索引的基数的。重点来了，居然是采样，那就有可能会出现失误的情况，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的很小，那么，系统就不走c索引了，直接走全部扫描了。
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，我们可以重新来计算索引的基数，可以用这条命令：
analyze table t;
来重新计算。
好了，想到哪说到哪吧，先这样了。