Python中一条SQL语句执行得很慢的原因有哪些，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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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，就像要考你计算机网络的知识时，问你“输入URL回车之后，究竟发生了什么”一样，看看你能说出多少了。

之前腾讯面试的实话，也问到这个问题了，不过答的很不好，之前没去想过相关原因，导致一时之间扯不出来。所以今天，我带大家来详细扯一下有哪些原因，相信你看完之后一定会有所收获！

一、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、大多数情况是正常的，只是偶尔会出现很慢的情况。

2、在数据量不变的情况下，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。

二、针对偶尔很慢的情况

一条 SQL 大多数情况正常，偶尔才能出现很慢的情况，针对这种情况，我觉得这条SQL语句的书写本身是没什么问题的，而是其他原因导致的，那会是什么原因呢？

1、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，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。

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。

2、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，这个时候，我也没办法啊。

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。

下来我们来访分析下第二种情况，我觉得第二种情况的分析才是最重要的

三、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，那就就要好好考虑下你的 SQL 书写了，下面我们来分析下哪些原因会导致我们的 SQL 语句执行的很不理想。

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;

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 
（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;
有人可能会说，右边有运算就能用上索引？难道数据库就不会自动帮我们优化一下，自动把 c - 1=1000 自动转换为 c = 1000+1。
不好意思，确实不会帮你，所以，你要注意了。
（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;
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。其实这个和上面在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没有用上索引的呢，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吧。
2、呵呵，数据库自己选错索引了
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。
也就是说，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。
好吧扯了这么多，其实我就是想告诉你，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。
这里我声明一下，系统判断是否走索引，扫描行数的预测其实只是原因之一，这条查询语句是否需要使用使用临时表、是否需要排序等也是会影响系统的选择的。
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。
好吧，就先扯这么多了，你到时候能扯出这么多，我觉得已经很棒了，下面做一个总结。
四、总结
以上是我的总结与理解，最后一个部分，我怕很多人不大懂数据库居然会选错索引，所以我详细解释了一下，下面我对以上做一个总结。
一个 SQL 执行的很慢，我们要分两种情况讨论：
1、大多数情况下很正常，偶尔很慢，则有如下原因
(1)、数据库在刷新脏页，例如 redo log 写满了需要同步到磁盘。
(2)、执行的时候，遇到锁，如表锁、行锁。
2、这条 SQL 语句一直执行的很慢，则有如下原因。
(1)、没有用上索引：例如该字段没有索引；由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引。
(2)、数据库选错了索引。
看完上述内容，你们掌握Python中一条SQL语句执行得很慢的原因有哪些的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
            
            
                            

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