`MySQL`的`SQL`语句`指纹`（`SQL Digest`）：如何`识别`和`聚合`相似的`SQL`查询`。

好的，我们开始今天的讲座，主题是“MySQL SQL语句指纹（SQL Digest）：如何识别和聚合相似的SQL查询”。

1. 引言：SQL语句指纹的重要性

在大型数据库应用中，SQL查询的数量和种类繁多。识别和聚合相似的SQL查询对于以下目标至关重要：

• 性能分析与优化： 找出执行频率高、耗时长的相似查询，集中优化，提升整体性能。
• 问题诊断： 当出现性能问题时，快速定位到相关SQL语句及其变体。
• 安全审计： 识别潜在的安全风险，例如SQL注入攻击。
• 资源管理： 了解不同查询的资源消耗情况，合理分配资源。

SQL语句指纹（SQL Digest）技术正是解决这些问题的关键。它通过对SQL语句进行规范化处理，提取出语句的核心结构，生成一个唯一的指纹。具有相同或相似结构的SQL语句会产生相同的指纹，从而可以被聚合到一起。

2. SQL语句指纹的生成原理

SQL语句指纹的生成过程通常包含以下几个步骤：

1. 词法分析： 将SQL语句分解成一个个的Token（词法单元），例如关键词、标识符、运算符、常量等。
2. 语法分析： 将Token序列转换成抽象语法树（AST），描述SQL语句的语法结构。
3. 规范化： 对AST进行一系列的转换，消除语句中的差异，保留核心结构。
4. 指纹计算： 对规范化后的AST进行哈希计算，生成SQL语句的指纹。

3. 规范化处理的关键技术

规范化处理是SQL语句指纹生成的关键步骤，目标是消除语句中的差异，保留核心结构。常用的规范化技术包括：

• 空白符移除： 移除SQL语句中的多余空格、换行符、制表符等。
• 大小写转换： 将SQL语句中的关键词和标识符转换为统一的大小写形式（通常为小写）。
• 常量泛化： 将SQL语句中的常量（例如数字、字符串、日期）替换为占位符。
• 标识符泛化： 将SQL语句中的标识符（例如表名、列名、别名）替换为占位符。
• 排序条件移除： 移除SQL语句中的ORDER BY子句。
• LIMIT条件移除： 移除SQL语句中的LIMIT子句。
• 注释移除： 移除SQL语句中的注释。

4. MySQL的SQL语句指纹实现：performance_schema和INFORMATION_SCHEMA

MySQL通过performance_schema和INFORMATION_SCHEMA提供了SQL语句指纹的功能。

• performance_schema： 提供了实时的SQL语句执行信息，包括SQL语句的指纹。
• INFORMATION_SCHEMA： 提供了数据库的元数据信息，包括SQL语句的指纹和原始SQL语句。

performance_schema.events_statements_summary_by_digest 表存储了SQL语句的指纹以及相关的统计信息，例如执行次数、平均执行时间、最大执行时间等。

5. 使用performance_schema查看SQL语句指纹

首先，确保performance_schema已经启用。如果没有启用，可以通过以下方式启用：

UPDATE mysql.performance_schema_setup_instruments SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE 'statement/%';
UPDATE mysql.performance_schema_setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%statement%';
FLUSH TABLES WITH READ LOCK;
UNLOCK TABLES;

然后，执行一些SQL查询，以便performance_schema能够收集到数据。

最后，查询performance_schema.events_statements_summary_by_digest表，查看SQL语句的指纹：

SELECT
    DIGEST,
    DIGEST_TEXT,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT,
    FIRST_SEEN,
    LAST_SEEN
FROM
    performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY
    SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

• DIGEST：SQL语句的指纹。
• DIGEST_TEXT：规范化后的SQL语句。
• COUNT_STAR：SQL语句的执行次数。
• SUM_TIMER_WAIT：SQL语句的总执行时间（单位：皮秒）。
• AVG_TIMER_WAIT：SQL语句的平均执行时间（单位：皮秒）。
• FIRST_SEEN：SQL语句首次执行的时间。
• LAST_SEEN：SQL语句最后一次执行的时间。

6. 使用INFORMATION_SCHEMA查看原始SQL语句

INFORMATION_SCHEMA.events_statements_history 和 INFORMATION_SCHEMA.events_statements_history_long 表存储了最近执行的SQL语句的历史记录。可以使用这些表来查看与指纹对应的原始SQL语句。

SELECT
    EVENT_ID,
    DIGEST,
    SQL_TEXT,
    CURRENT_SCHEMA
FROM
    performance_schema.events_statements_history_long
WHERE DIGEST = '你的指纹值' -- 将 '你的指纹值' 替换为实际的指纹值
ORDER BY EVENT_ID DESC
LIMIT 10;

7. 代码示例：自定义SQL语句指纹生成器 (Python)

以下是一个使用Python实现的简单的SQL语句指纹生成器示例。这个示例只实现了部分规范化技术，可以根据实际需要进行扩展。

import sqlparse
import hashlib

def normalize_sql(sql):
    """
    规范化SQL语句
    """
    sql = sql.strip()
    sql = sql.lower()  # 转换为小写
    parsed = sqlparse.parse(sql)[0]
    tokens = []
    for token in parsed.tokens:
        if token.ttype in (sqlparse.tokens.DML, sqlparse.tokens.DDL, sqlparse.tokens.Keyword):
            tokens.append(token.value)
        elif token.ttype is sqlparse.tokens.Name:
            tokens.append('?') # 标识符泛化
        elif token.ttype is sqlparse.tokens.Number.Integer or token.ttype is sqlparse.tokens.Number.Float or token.ttype is sqlparse.tokens.String.Single:
            tokens.append('#') # 常量泛化
        elif token.ttype is sqlparse.tokens.Punctuation:
            tokens.append(token.value)
        elif token.ttype is sqlparse.tokens.Wildcard:
            tokens.append(token.value)
        elif token.ttype is sqlparse.tokens.Operator.Comparison:
            tokens.append(token.value)
        elif token.ttype is sqlparse.tokens.Whitespace:
            pass # 忽略空白符
        elif token.ttype is sqlparse.tokens.Comment.Single:
            pass
        elif token.ttype is sqlparse.tokens.Comment.Multiline:
            pass
        else:
            tokens.append(token.value)

    return ''.join(tokens)

def generate_digest(normalized_sql):
    """
    生成SQL语句的指纹
    """
    return hashlib.md5(normalized_sql.encode('utf-8')).hexdigest()

# 示例SQL语句
sql1 = "SELECT * FROM users WHERE id = 123 AND name = 'John';"
sql2 = "select * from Users where ID = 456 and NAME = 'Jane';"
sql3 = "SELECT * FROM products WHERE price > 100;"
sql4 = "select * from products where PRICE > 200;"
sql5 = "SELECT id, name FROM users WHERE age > 25 ORDER BY name;"
sql6 = "SELECT id, name FROM users WHERE age > 30;"

# 生成SQL语句的指纹
normalized_sql1 = normalize_sql(sql1)
digest1 = generate_digest(normalized_sql1)

normalized_sql2 = normalize_sql(sql2)
digest2 = generate_digest(normalized_sql2)

normalized_sql3 = normalize_sql(sql3)
digest3 = generate_digest(normalized_sql3)

normalized_sql4 = normalize_sql(sql4)
digest4 = generate_digest(normalized_sql4)

normalized_sql5 = normalize_sql(sql5)
digest5 = generate_digest(normalized_sql5)

normalized_sql6 = normalize_sql(sql6)
digest6 = generate_digest(normalized_sql6)

# 打印结果
print(f"SQL1: {sql1}")
print(f"Normalized SQL1: {normalized_sql1}")
print(f"Digest1: {digest1}")

print(f"SQL2: {sql2}")
print(f"Normalized SQL2: {normalized_sql2}")
print(f"Digest2: {digest2}")

print(f"SQL3: {sql3}")
print(f"Normalized SQL3: {normalized_sql3}")
print(f"Digest3: {digest3}")

print(f"SQL4: {sql4}")
print(f"Normalized SQL4: {normalized_sql4}")
print(f"Digest4: {digest4}")

print(f"SQL5: {sql5}")
print(f"Normalized SQL5: {normalized_sql5}")
print(f"Digest5: {digest5}")

print(f"SQL6: {sql6}")
print(f"Normalized SQL6: {normalized_sql6}")
print(f"Digest6: {digest6}")

这个示例使用了sqlparse库来解析SQL语句。normalize_sql函数实现了空白符移除、大小写转换、常量泛化和标识符泛化。generate_digest函数使用hashlib库计算SQL语句的MD5指纹。

8. 实际应用场景

• 慢查询分析： 通过分析performance_schema.events_statements_summary_by_digest表，找出执行时间长的SQL语句指纹，然后进一步分析原始SQL语句，找出性能瓶颈。
• SQL注入检测： 通过监控SQL语句指纹的变化，识别潜在的SQL注入攻击。例如，如果一个SQL语句的指纹突然发生变化，并且包含了大量的特殊字符，则可能存在SQL注入攻击。
• 数据库审计： 通过记录SQL语句的指纹和原始SQL语句，可以对数据库的操作进行审计，了解用户的行为。
• 缓存优化： 使用SQL语句指纹作为缓存键，可以提高缓存的命中率。

9. 局限性与改进方向

• 规范化程度： 规范化程度直接影响指纹的准确性。需要根据实际情况选择合适的规范化技术。
• 复杂查询： 对于复杂的SQL查询，指纹可能会比较长，影响性能。
• 动态SQL： 对于动态生成的SQL语句，指纹可能会频繁变化，难以聚合。

改进方向：

• 更高级的规范化技术： 例如，使用自然语言处理技术来理解SQL语句的语义，从而进行更准确的规范化。
• 分层指纹： 将SQL语句分解成多个层次，分别计算指纹，从而提高指纹的准确性和效率。
• 基于机器学习的指纹生成： 使用机器学习技术来学习SQL语句的模式，从而生成更准确的指纹。

10. 表格：总结常用规范化技术

规范化技术	描述	示例
空白符移除	移除SQL语句中的多余空格、换行符、制表符等。	SELECT * FROM users -> SELECT * FROM users
大小写转换	将SQL语句中的关键词和标识符转换为统一的大小写形式（通常为小写）。	SELECT * FROM Users -> select * from users
常量泛化	将SQL语句中的常量（例如数字、字符串、日期）替换为占位符。	SELECT * FROM users WHERE id = 123 AND name = 'John' -> SELECT * FROM users WHERE id = # AND name = #
标识符泛化	将SQL语句中的标识符（例如表名、列名、别名）替换为占位符。	SELECT id, name FROM users AS u -> SELECT ?, ? FROM ? AS ?
排序条件移除	移除SQL语句中的ORDER BY子句。	SELECT * FROM users ORDER BY id DESC -> SELECT * FROM users
LIMIT条件移除	移除SQL语句中的LIMIT子句。	SELECT * FROM users LIMIT 10 -> SELECT * FROM users
注释移除	移除SQL语句中的注释。	SELECT * FROM users -- This is a comment -> SELECT * FROM users

语句指纹的核心：规范化和哈希，应用于性能分析和安全审计

SQL语句指纹技术，通过规范化SQL语句并生成哈希值，实现了相似查询的聚合。这项技术在性能分析、问题诊断和安全审计等领域都有着广泛的应用价值。虽然存在一些局限性，但随着技术的不断发展，SQL语句指纹技术将会发挥更大的作用。