統計
   SQL Server查詢優化器在為查詢選擇執行計劃時使用基於成本的模型。 它估算不同執行計劃的成本，並選擇成本最低的計劃。 但請記住，SQL Server不會搜尋可用於查詢的最佳執行計劃，因為評估所有可能的替代方案在CPU方面既耗時又昂貴。 查詢優化器的目標是找到足夠快的執行計劃。

   基數估計（在查詢執行的每個步驟中需要處理的行數的估計）是查詢優化中最重要的因素之一。 此數字會影響連線策略的選擇，查詢執行所需的記憶體量（記憶體授權）以及其他一些事項。

    訪問資料時使用的索引選擇屬於這些因素。 您會記得，在I / O方面，金鑰和RID查詢操作很昂貴，並且當SQL Server估計需要大量這些操作時，它們不使用非聚簇索引。 SQL Server維護索引的統計資訊 - 在某些情況下還包括列 - 這有助於執行此類估計。

SQL Server統計資訊簡介
    SQL Server統計資訊是系統物件，其中包含有關索引鍵值中的資料分佈的資訊，有時還包含常規列值。 可以在支援比較操作的任何資料型別上建立統計資訊，例如>，<，=等。

    讓我們從上一章清單2-15中建立的dbo.Books表中檢查IDX_BOOKS_ISBN索引統計資訊。 您可以使用DBCC SHOW_STATISTICS（'dbo.Books'，IDX_BOOKS_ISBN）命令來完成此操作。 結果如圖3-1所示。

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圖3-1：DBCC SHOW_STATISTICS輸出

    如您所見，DBCC SHOW_STATISTICS命令返回三個結果集。 第一個包含有關統計資訊的常規元資料資訊，例如名稱，更新日期，更新統計資訊時索引中的行數等。 第一個結果集中的“步驟”列指示直方圖中的步數/值的數量（稍後將詳細介紹）。 查詢優化程式不使用“密度”值，僅出於向後相容性目的而顯示。

    第二個結果集稱為密度向量，它包含有關統計（索引）中鍵值組合的密度的資訊。 它是基於1 /不同值公式計算的，它表示每個鍵值組合平均有多少行。 儘管IDX_Books_ISBN索引只定義了一個鍵列ISBN，但它還包含一個聚簇索引鍵作為索引行的一部分。 我們的表有1,252,500個唯一的ISBN值，ISBN列的密度為1.0 / 1,252,500 = 7.984032E-07。 （ISBN，BookId）列的所有組合也是唯一的並且具有相同的密度。

    最後的結果集稱為直方圖。 直方圖中的每個記錄（稱為直方圖步驟）都包括統計資訊（索引）最左列中的樣本鍵值以及有關從前一個值到當前RANGE_HI_KEY值的值範圍內的資料分佈的資訊。 讓我們更深入地檢查直方圖列。

      RANGE_HI_KEY列儲存金鑰的樣本值。 此值是直方圖步驟定義的範圍的上限鍵值。 例如，在圖3-1的直方圖中記錄（步驟）＃3，其中RANGE_HI_KEY ='104-0100002488'儲存有關從ISBN>'101-0100001796'到ISBN <='104-0100002488'的間隔的資訊。

    RANGE_ROWS列估計間隔內的行數。 在我們的例子中，記錄（步驟）＃3定義的間隔有8,191行。

   EQ_ROWS表示有多少行的鍵值等於RANGE_HI_KEYupper繫結值。 在我們的例子中，只有一行ISBN ='104-0100002488'。

  DISTINCT_RANGE_ROWS表示金鑰在區間內有多少個不同的值。 在我們的示例中，鍵的所有值都是唯一的，因此DISTINCT_RANGE_ROWS = RANGE_ROWS。