首先需要确定的是，你要排除是其他原因造成的系统响应慢，比如网络带宽，应用服务器（CPU，内存等），负载均衡，上游依赖等等。

1、排查思路

如果执行SQL响应比较慢，我觉得可能有以下4个原因：

第1个原因：没有索引或者 导致索引失效。

第2个原因：单表数据量数据过多，导致查询瓶颈

第3个原因：网络原因或者机器负载过高。

第4个原因：热点数据导致单点负载不均衡。

接下来，我针对以上几种情况，分别来聊一聊我的解决方案。

2、解决方案

第1种情况：索引失效或者没有没有索引的情况

首先，可以打开MySQL的慢查询日志，收集一段时间的慢查询日志内容，然后找出耗时最长的SQL语句，对这些SQL语句进行分析。

show variables like '%slow_query_log%'

比如可以利用执行计划explain去查看SQL是否有命中索引。如果发现慢查询的SQL没有命中索引，可以尝试去优化这些SQL语句，保证SQL走索引执行。如果SQL结构没有办法优化的话，可以考虑在表上再添加对应的索引。我们在优化SQL或者是添加索引的时候，都需要符合最左匹配原则。

第2种情况：单表数据量数据过多，导致查询瓶颈的情况。即使SQL语句走了索引，表现性能也不会特别好。这个时候我们需要考虑对表进行切分。表切分规则一般分为两种，一种是水平切分，一种是垂直切分。

水平切分的意思是把一张数据行数达到千万级别的大表，按照业务主键切分为多张小表，这些小表可能达到100张甚至1000张。
那垂直切分的意思是，将一张单表中的多个列，按照业务逻辑把关联性比较大的列放到同一张表中去。
除了这种分表之外，我们还可以分库，比如我们已经拆分完1000表，然后，把后缀为0-100的表放到同一个数据库实例中，然后，100-200的表放到另一个数据库实例中，依此类推把1000表存放到10个数据库实例中。这样的话，我们就可以根据业务主键把请求路由到不同数据库实例，从而让每一个数据库实例承担的流量比较小，达到提高数据库性能的目的。

第3种情况：网络原因或者机器负载过高的情况，我们可以进行读写分离.

比如MySQL支持一主多从的分布式部署，我们可以将主库只用来处理写数据的操作，而多个从库只用来处理读操作。在流量比较大的场景中，可以增加从库来提高数据库的负载能力，从而提升数据库的总体性能。

第4种情况：热点数据导致单点负载不均衡的情况。

这种情况下，除了对数据库本身的调整以外，还可以增加缓存。将查询比较频繁的热点数据预存到缓存当中，比如Redis、MongoDB、ES等，以此来缓解数据的压力，从而提高数据库的响应速度。

以上就是我对执行SQL响应慢的排查思路和解决方案的理解，希望能够帮助到大家！