sql 伺服器統計資訊簡介
sql伺服器統計是包含資料分佈資訊的系統物件.有時，在正則列值中。統計可以在任何支援比較操作的資料型別上建立，例如 > , < , =等。
列表2-15中，從dbo.books表中檢視 IDX_BOOKS_ISBN 指數統計資料.您可以通過使用dbcc命令 SHOW_STATISTICS ('dbo.Books',IDX_BOOKS_ISBN )來實現這一點。如圖3-1.
正如您所看到的，dbcc show_stums命令返回三個結果集。第一個包含關於統計的一般元資料資訊，如名稱、更新日期、更新統計時索引中的行數等等。第一個結果集中的步數列表示直方圖中的步數
第二個結果集，稱為密度向量，包含了統計（指數）關鍵值組合的密度資訊。它是根據一或多個不同的值公式計算的，並指示每個鍵值組合平均有多少行。
它是根據一或多個不同的值公式計算的，並指示每個鍵值組合平均有多少行。儘管IDX_Books_ISBN指標只定義了一個關鍵列，但它也包含了一個聚集的索引鍵，作為索引行的一部分。我們的表中有1,252,500種獨特的 ISBN值， ISBN列的密度為1.0 / 1,252,500 = 7.984032E-07。所有的組合（ISBN，bookid）列也是獨一無二的，並且具有相同的密度。
最後一個結果集稱為直方圖。直方圖中的所有記錄，稱為直方圖的步，在統計資料（索引）最左邊的列中包括樣例鍵值，以及關於從前面到當前範圍鍵值範圍內的資料分佈的資訊。讓我們更深入地看直方圖的列。 RANGE_HI_KEY列儲存金鑰的示例值。此值是直方圖步驟定義的範圍的上界鍵值。例如，在圖3-1的直方圖中，記錄（步驟）#3的距離RANGE_HI_KEY = '104-0100002488' 儲存了關於從 ISBN > '101-0100001796'到 ISBN <= '104-0100002488'。
RANGE_ROWS列估計區間內的行數。在我們的例子中，由記錄（步驟）#3定義的間隔有
EQ_ROWS指示有多少行的鍵值等於RANGE_HI_KEY的上界值。就我們的情況而言，只有一行的 ISBN = '104-0100002488' .
DISTINCT_RANGE_ROWS指示間隔內的鍵有多少個不同的值。在我們的例子中，所有的鍵的值都是唯一的，如 DISTINCT_RANGE_ROWS = RANGE_ROWS .
AVG_RANGE_ROWS表示區間內每個獨立鍵值的平均行數。在我們的情況下，所有的鍵的值都是唯一的，所以 AVG_RANGE_ROWS = 1。
讓我們在索引中插入一組重複的ISBN值，程式碼如圖3-1。
現在，如果您再次執行SHOW_STATISTICS ('dbo.Books',IDX_BOOKS_ISBN ) 命令，您將看到圖3-2所示的結果。
字首104的ISBN值現在有了重複，這影響了直方圖。還值得一提的是，第二個結果集中的密度資訊也被改變了。
具有重複值的ISBNS的密度高於（isbn，bookid）列的組合這個列是唯一的。
執行SELECT BookId, Title FROM dbo.Books WHERE ISBN LIKE ‘114%’語句，檢查執行計劃，如圖3-3所示。
有兩個重要的屬性，大多數執行計劃運算子都有。實際行數
指示在操作符執行期間處理了多少行。估計行數表示查詢優化階段sql伺服器為該操作符估計的行數。sql伺服器估計有2,625個行，ISNBS從114開始。如圖3-2您將看到第10步儲存有關isbn區間資料分佈的資訊，其中包括您選擇的值。即使採用近似線性估計，估計出的行數接近sql伺服器確定的行數。
關於統計，有兩件事要記住。
- 直方圖僅為最左邊的統計資料（索引）列儲存有關資料分佈的資訊。有關於統計中關鍵值的多列密度的資訊，但僅此而已。直方圖中的所有其他資訊只涉及最左邊統計列的資料分佈。
- sql伺服器在直方圖中最多保留200步，不管表的大小，也不管表是否分割槽。每個直方圖步驟覆蓋的間隔隨著表的增長而增加。過大的表會導致統計資料不太準確。
對於複合索引，當索引的所有列在所有查詢中用作預測時，將密度較低/唯一值百分比較高的列定義為索引最左邊的列是比較好的。這將使sql伺服器能夠更好地利用統計資料中的資料分佈資訊。然而，你應該考慮這些預測的限制搜尋性（SARG）。例如，如果所有查詢句中使用的都是 [email protected] 和[email protected]預測，那麼最好將 LastName作為索引中最左邊的列。儘管如此，對於[email protected] and LastName<>@LastName，情況並非如此，在這些預測中， LastName 不是可以限制搜尋的（SARG）。