浅谈SQL Server中统计对于查询的影响分析
来源:asp之家 发布时间:2012-06-06 20:08:23
每次查询分析器寻找路径时,并不会每一次都去统计索引中包含的行数,值的范围等,而是根据一定条件创建和更新这些信息后保存到数据库中,这也就是所谓的统计信息。
如何查看统计信息
查看SQL Server的统计信息非常简单,使用如下指令:
DBCC SHOW_STATISTICS('表名','索引名')
所得到的结果如图1所示。
图1.统计信息
统计信息如何影响查询
下面我们通过一个简单的例子来看统计信息是如何影响查询分析器。我建立一个测试表,有两个INT值的列,其中id为自增,ref上建立非聚集索引,插入100条数据,从1到100,再插入9900条等于100的数据。图1中的统计信息就是示例数据的统计信息。
此时,我where后使用ref值作为查询条件,但是给定不同的值,我们可以看出根据统计信息,查询分析器做出了不同的选择,如图2所示。
图2.根据不同的谓词,查询优化器做了不同的选择
其实,对于查询分析器来说,柱状图对于直接可以确定的谓词非常管用,这些谓词比如:
where date = getdate()
where id= 12345
where monthly_sales < 10000 / 12
where name like “Careyson” + “%”
但是对于比如
where price = @vari
where total_sales > (select sum(qty) from sales)
where a.id =b.ref_id
where col1 =1 and col2=2
这类在运行时才能知道值的查询,采样步长就明显不是那么好用了。另外,上面第四行如果谓词是两个查询条件,使用采样步长也并不好用。因为无论索引有多少列,采样步长仅仅存储索引的第一列。当柱状图不再好用时,SQL Server使用密度来确定最佳的查询路线。
密度的公式是:1/表中唯一值的 个数。当密度越小时,索引越容易被选中。比如图1中的第二个表,我们可以通过如下公式来计算一下密度:
图3.某一列的密度
根据公式可以推断,当表中的数据量逐渐增大时,密度会越来越小。
对于那些不能根据采样步长做出选择的查询,查询分析器使用密度来估计行数,这个公式为:估计的行数=表中的行数*密度
那么,根据这个公式,如果我做查询时,估计的行数就会为如图4所示的数字。
图4.估计的行数
我们来验证一下这个结论,如图5所示。
图5.估计的行数
因此,可以看出,估计的行数是和实际的行数有出入的,当数据分布均匀时,或者数据量大时,这个误差将会变的非常小。
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