在当今快速发展的数字化世界中，优化数据库性能对于确保顺畅运营和提高用户满意度至关重要。MySQL 的 Performance Schema 中的一个强大工具就是 event_statements_summary_by_digest 表。这张表能够提供宝贵的洞察，帮助我们了解 SQL 语句的执行情况，并有助于定位性能瓶颈。本文将深入探讨 event_statements_summary_by_digest 表的结构和功能，并提供实用示例，帮助你充分发挥其潜力。

理解表结构

event_statements_summary_by_digest 表专门用于收集和汇总 SQL 语句的执行统计信息。它包括多个字段，用于记录有关每个 SQL 语句的关键信息：

Digest (VARCHAR(64))：由 MySQL 自动生成的唯一标识符，基于 SQL 语句的内容。
Digest Text (VARCHAR(1024))：SQL 语句的实际文本内容。请注意，该字段可能包含敏感信息，使用时需谨慎。
Schema Name (VARCHAR(64))：执行 SQL 语句时所在的数据库名称。
Digest Create Time (TIMESTAMP)：摘要创建的时间戳。
Count Star (BIGINT)：SQL 语句被执行的总次数。
Sum Timer Wait (BIGINT)：SQL 语句执行等待时间的总和（单位：皮秒）。
Min/Max/Avg Timer Wait (BIGINT)：SQL 语句执行等待时间的最小值、最大值和平均值。
Count Lock (BIGINT)：SQL 语句执行过程中锁定的总次数。
Sum Lock Time (BIGINT)：SQL 语句执行过程中锁定时间的总和（单位：皮秒）。
Count SQL Big Tables (BIGINT)：执行 SQL 语句时涉及的大表（超过一定阈值）的总次数。
Count Created Temp Tables (BIGINT)：执行 SQL 语句时创建的临时表的总次数。
Count Created Temp Files (BIGINT)：执行 SQL 语句时创建的临时文件的总次数。
Sum Errors (BIGINT)：执行 SQL 语句时发生的错误总数。
Sum Warnings (BIGINT)：执行 SQL 语句时发出的警告总数。
Sum Rows Affected (BIGINT)：执行 SQL 语句时受影响的行总数。
Sum Rows Sent (BIGINT)：执行 SQL 语句时发送给客户端的行总数。
Sum Rows Examined (BIGINT)：执行 SQL 语句时检查的行总数。
Sum No Index Used (BIGINT)：执行 SQL 语句时未使用索引的总次数。
Sum No Good Index Used (BIGINT)：执行 SQL 语句时虽然使用了索引但效果不佳的总次数。
Sum Rows Read (BIGINT)：执行 SQL 语句时读取的行总数。
Sum Tmp Tables (BIGINT)：执行 SQL 语句时创建的临时表总数。
Sum Tmp Table On Disk (BIGINT)：执行 SQL 语句时在磁盘上创建的临时表总数。
Sum Filesort (BIGINT)：执行 SQL 语句时使用文件排序的总次数。
Sum Filesort On Disk (BIGINT)：执行 SQL 语句时使用磁盘文件排序的总次数。
Sum Select Full Join (BIGINT)：执行 SQL 语句时使用全表连接的总次数。
Sum Select Full Range Join (BIGINT)：执行 SQL 语句时使用范围连接的总次数。
Sum Select Range Check (BIGINT)：执行 SQL 语句时使用范围检查的总次数。
Sum Select Range (BIGINT)：执行 SQL 语句时使用范围的总次数。
Sum Select Scan (BIGINT)：执行 SQL 语句时进行全表扫描的总次数。
Sum Sort Merge Passes (BIGINT)：执行 SQL 语句时进行排序合并的总次数。
Sum Sort Range (BIGINT)：执行 SQL 语句时进行范围排序的总次数。
Sum Sort Rows (BIGINT)：执行 SQL 语句时进行行排序的总次数。
Sum Sort Scan (BIGINT)：执行 SQL 语句时进行扫描排序的总次数。
Sum Table Locks Immediate (BIGINT)：执行 SQL 语句时立即获得锁的总次数。
Sum Table Locks Waited (BIGINT)：执行 SQL 语句时等待锁的总次数。
Sum Created Temp Tables (BIGINT)：执行 SQL 语句时创建的临时表总数。
Sum QCache Hits (BIGINT)：执行 SQL 语句时命中查询缓存的总次数。
Sum QCache Inserts (BIGINT)：执行 SQL 语句时插入查询缓存的总次数。
Sum QCache Lowmem Prunes (BIGINT)：执行 SQL 语句时因内存不足而从查询缓存中移除项的总次数。
Sum QCache Not Cached (BIGINT)：执行 SQL 语句时未被放入查询缓存的总次数。
Sum QCache Queries In Cache (BIGINT)：执行 SQL 语句时在查询缓存中的查询总数。
Sum QCache Total Blocks (BIGINT)：执行 SQL 语句时查询缓存中的块总数。

使用示例
以下是一些使用 event_statements_summary_by_digest 表的示例查询：

查看最慢的 SQL 语句：

SELECT * 
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest 
ORDER BY sum_timer_wait DESC 
LIMIT 10;

查看执行次数最多的 SQL 语句：

SELECT * 
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest 
ORDER BY count_star DESC 
LIMIT 10;

查看使用索引最少的 SQL 语句：

SELECT * 
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest 
WHERE sum_no_index_used > 0 
ORDER BY sum_no_index_used DESC 
LIMIT 10;

查看使用临时表最多的 SQL 语句：

SELECT * 
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest 
WHERE sum_created_tmp_tables > 0 
ORDER BY sum_created_tmp_tables DESC 
LIMIT 10;

性能监控与优化建议

通过分析 event_statements_summary_by_digest 表中的数据，可以发现性能瓶颈并采取相应的优化措施。以下是一些建议：

索引优化：
根据 sum_no_index_used 和 sum_no_good_index_used 字段，检查是否存在可以创建或改进的索引。
使用 EXPLAIN 命令来查看 SQL 语句的执行计划，了解索引的使用情况。
查询优化：
对于执行时间长的 SQL 语句，考虑是否可以重构查询逻辑。
减少使用 SELECT *，只选择需要的列。
临时表使用：
根据 sum_created_tmp_tables 和 sum_created_tmp_files 字段，检查是否有可以避免创建临时表的情况。
考虑使用子查询或派生表代替临时表。
锁争用：
分析 sum_lock_time 字段，找出可能引起锁争用的 SQL 语句。
考虑使用乐观锁或悲观锁策略来减少锁争用。
内存使用：
分析 sum_created_tmp_disk_tables 和 sum_created_tmp_files 字段，减少内存使用。
调整 tmp_table_size 和 max_heap_table_size 参数来优化临时表的使用。

通过这些分析和优化措施，可以显著提高数据库性能。希望本文能够帮助你更好地理解和使用 MySQL Performance Schema 中的 event_statements_summary_by_digest 表。你可以更好地监控和优化 MySQL 数据库的性能。这不仅有助于提高应用的速度，还能节省资源并降低维护成本。