如果Flink流数据入库非常慢，可能有以下几个原因和解决方法：
数据库连接问题：检查数据库连接是否正常，包括连接池配置、数据库驱动版本等。可以尝试使用连接池来提高连接的复用和效率。
数据库负载过高：如果数据库服务器的负载过高，可能会导致数据入库变慢。可以考虑优化数据库的配置和调整硬件资源，例如增加CPU、内存、磁盘等。
数据库索引不合理：检查数据库表的索引是否合理，是否能够加速查询和写入操作。可以使用数据库的性能分析工具来分析数据库的性能瓶颈。
批量写入和事务处理：考虑使用批量写入的方式来提高写入性能，可以批量插入多条数据或者使用批量更新。另外，合理使用事务处理，可以将多个写入操作合并到一个事务中，减少事务的提交次数。
数据序列化和压缩：选择合适的数据序列化和压缩方式，可以减少数据传输的大小和网络开销。Flink提供了多种序列化和压缩方式可供选择。
并行度调整：根据具体情况调整Flink作业的并行度，可以增加作业的并行度来提高写入性能。但同时也要考虑数据库的负载能力。
数据分区和分流：将数据进行分区和分流，可以减少单个任务的负载，提高整体的写入性能。可以使用Flink提供的KeyBy和rebalance等操作来实现。
如果以上方法仍然不能解决问题，可能需要进一步分析和调优具体的应用场景和系统配置。