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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。

 

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,圖3-1中直方圖中的記錄(步驟)#3與RANGE_HI_KEY ='104-0100002488'儲存有關從ISBN>'101-0100001796'到ISBN <='104-0100002488'的間隔的資訊。

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,圖3-1中直方圖中的記錄(步驟)#3與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_KEY上限值。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。

AVG_RANGE_ROWS表示間隔中每個不同鍵值的平均行數。在我們的例子中,鍵的所有值都是唯一的,因此AVG_RANGE_ROWS = 1。

讓我們在索引中插入一組重複的ISBN值,程式碼如清單3-1所示。

清單3-1。 將重複的ISBN值插入索引中。

;with Prefix(Prefix)

as ( select Num from (values(104),(104),(104),(104),(104)) Num(Num) )

,Postfix(Postfix)

as

(

select 100000001

union all

select Postfix + 1 from Postfix where Postfix < 100002500

)

insert into dbo.Books(ISBN, Title)

select

convert(char(3), Prefix) + '-0' + convert(char(9),Postfix)

,'Title for ISBN' + convert(char(3), Prefix) + '-0' + convert(char(9),Postfix)

from Prefix cross join Postfix

option (maxrecursion 0);

-- Updating the statistics

update statistics dbo.BooksIDX_Books_ISBN with fullscan;

現在,如果再次執行DBCC SHOW_STATISTICS('dbo.Books',IDX_BOOKS_ISBN)命令,您將看到如圖3-2所示的結果。

 

圖3-2。 DBCC SHOW_STATISTICS輸出

具有字首104的ISBN值現在具有重複項,這會影響直方圖。 還值得一提的是,第二結果集中的密度資訊也發生了變化。 具有重複值的ISBN的密度高於(ISBN,BookId)列的組合,這仍然是唯一的。

讓我們執行SELECT BookId,Title FROM dbo.Books WHERE ISBN LIKE'114%'語句並檢查執行計劃,如圖3-3所示。

 

 

圖3-3。 查詢的執行計劃

大多數執行計劃操作員都有兩個重要的屬性。實際行數表示在執行者執行期間處理了多少行。估計行數表示SQL Server在查詢優化階段為該運算子估計的行數。在我們的例子中,SQL Server估計有2,625行,其中ISBN以114開頭。如果檢視圖3-2中所示的直方圖,您將看到步驟10儲存有關ISBN間隔的資料分佈的資訊,包括您正在選擇的值。即使使用線性近似,您也可以估計接近SQL Server確定的行數。

關於統計資料,有兩件非常重要的事情需要記住。

1.直方圖僅儲存有關最左側統計(索引)列的資料分佈的資訊。統計資訊中有關於鍵值的多列密度的資訊,但就是這樣。直方圖中的所有其他資訊僅涉及最左側統計列的資料分佈。

2.無論大小如何,SQL Server在直方圖中最多保留200個步驟

表和表是否已分割槽。每個直方圖步驟所覆蓋的間隔隨著表的增長而增加。這導致在大表格的情況下不太準確的統計資料。

對於複合索引,當索引中的所有列都用作所有查詢中的謂詞時,將具有較低密度/較高百分比的唯一值的列定義為索引的最左列是有益的。這將允許SQL Server更好地利用統計資訊中的資料分佈資訊。但是,您應該考慮謂詞的SARGability。例如,如果所有查詢都在where子句中使用FirstName = @ FirstName和LastName = @ LastName謂詞,則最好將LastName作為索引中最左側的列。儘管如此,對於FirstName = @ FirstName和LastName<> @ LastName之類的謂詞不是這種情況,其中LastName不是SARGable。

統計和執行計劃

SQL Server預設自動建立和更新統計資訊。 資料庫級別有兩個控制此類行為的選項:

1.“自動建立統計資訊”控制優化程式是否自動建立列級統計資訊。 此選項不會影響始終建立的索引級統計資訊。 預設情況下啟用“自動建立統計資料庫”選項。

2.啟用“自動更新統計資料庫”選項後,SQL Server會在每次編譯或執行查詢時檢查統計資訊是否過時,並在需要時更新它們。 預設情況下也會啟用“自動更新統計資料庫”選項。

提示可以使用S TATISTICS_ NORECOMPUTE索引選項控制索引級別上統計資訊的自動更新行為。 預設情況下,此選項設定為OFF,這意味著統計資訊會自動更新。 在索引或表級別更改自動更新行為的另一種方法是使用sp_autostats系統儲存過程。

SQL Server根據影響統計資訊列的INSERT,UPDATE,DELETE和MERGE語句執行的更改次數確定統計資訊是否已過時。 SQL Server計算統計資訊列的更改次數,而不是更改的行數。例如,如果您將同一行更改100次,則將其計為100次更改而不是1次更改。

有三種不同的方案,稱為統計資訊更新閾值,有時也稱為統計資訊重新編譯閾值,其中SQL Server將統計資訊標記為過時。

1.當表為空時,SQL Server在向資料庫新增資料時會過時

表。

2.當表的行少於500行時,SQL Server會在統計列每500次更改後過期統計資訊。

3.在SQL Server 2016和SQL Server 2016之前,資料庫相容級別<130:當一個表有500行或更多行時,SQL Server會在每500+(表中總行數的20%)變化後過期統計資訊統計列。

在SQL Server 2016中,資料庫相容級別為130:大型表上的統計資訊更新閾值將變為動態,並取決於表的大小。表具有的行越多,閾值越低。在具有數百萬甚至數十億行的大型表上,統計資訊更新閾值可能只是表中總行數的一小部分。 SQL Server 2008R2 SP1及更高版本中的跟蹤標誌T2371也可以啟用此行為。

表3-1總結了不同版本的SQL Server中的統計資訊更新閾值行為。

 

表3-1。統計資訊更新閾值和SQL Server版本

這導致我們得出一個非常重要的結論。使用靜態統計資訊更新閾值,觸發統計資訊更新所需的統計資訊列的更改次數與表大小成比例。表越大,統計資訊自動更新的次數就越少。例如,對於包含10億行的表,您需要對統計資訊列執行大約2億次更改,以使統計資訊過期。建議儘可能使用動態更新閾值。

讓我們來看看這種行為如何影響我們的系統和執行計劃。此時,表dbo。書籍有1,265,000行。讓我們在表中新增250,000行,字首為999,如清單3-5所示。在此示例中,我使用的是未啟用T2371的SQL Server 2012。如果在啟用動態統計資訊更新閾值的情況下執行它,則可以看到不同的結果。此外,SQL Server 2014中引入的新基數估計器也可以改變行為。我們將在本章後面討論它。

清單3-5。將行新增到dbo.Books

;with Postfix(Postfix)

as

(

select 100000001

union all

select Postfix + 1

from Postfix

where Postfix < 100250000

)

insert into dbo.Books(ISBN, Title)

select

'999-0' + convert(char(9),Postfix)

,'Title for ISBN 999-0' + convert(char(9),Postfix)

from Postfix

option (maxrecursion 0);

Now, let’s run the SELECT * FROM dbo.Books WHERE ISBN LIKE '999%' query that selects all of the

rows with such a prefix.

如果檢查查詢的執行計劃(如圖3-7所示),您將看到非聚簇索引查詢和鍵查詢操作,即使它們在您需要從表中選擇近20%的行時效率低下。

 

圖3-7。 查詢的執行計劃選擇具有999字首的行

您還將在圖3-7中注意到,Index Seek運算子的估計行數和實際行數之間存在巨大差異。 SQL Server估計表中只有31.4行,字首為999,即使有250,000行具有這樣的字首。 結果,產生了非常低效的計劃。

 

讓我們通過執行DBCC SHOW_STATISTICS('dbo.Books',IDX_ BOOKS_ISBN)命令來檢視IDX_BOOKS_ISBN統計資訊。 輸出如圖3-8所示。 正如您所看到的,即使我們在表中插入了250,000行,統計資訊也沒有更新,並且直方圖中沒有字首999的資料。第一個結果集中的行數對應於行中的行數。 上次統計資訊更新期間的表。 它不包括剛剛插入的250,000行。

 

 

圖3-8。 IDX_BOOKS_ISBN統計資料

現在讓我們使用UPDATE STATISTICS dbo.BooksIDX_Books_ISBN WITH FULLSCAN命令更新統計資訊,然後再次執行SELECT * FROM dbo.Books WHERE ISBN LIKE'990%'查詢。 查詢的執行計劃如圖3-9所示。 估計的行數現在是正確的,並且SQL Server最終得到了一個更有效的執行計劃,該計劃使用聚簇索引掃描,I / O讀取比以前少了大約17倍。

 

 

圖3-9。 統計資訊更新後查詢選擇具有999字首的行的執行計劃

如您所見,不正確的基數估計可能導致執行計劃效率極低。 過時的統計資料可能是不正確基數估計的最常見原因之一。 您可以通過檢查執行計劃中的估計和實際行數來查明其中一些情況。 這兩個值之間的巨大差異通常表明統計資料不正確。 更新統計資訊可以解決此問題並生成更高效的執行計劃。

統計維護

正如我已經提到的,SQL Server預設自動更新統計資訊。 對於小表,這種行為通常是可以接受的; 但是,對於具有數百萬或數十億行的大型表,您不應該依賴自動統計資訊更新,除非您使用的SQL Server 2016的資料庫相容級別為130或啟用了跟蹤標誌T2371。 按20%統計資訊更新閾值觸發統計資訊更新所需的更改次數將非常高,因此,不會經常觸發更新。

在這種情況下,建議您手動更新統計資訊。 在選擇最佳統計維護策略時,您必須分析表的大小,資料修改模式和系統可用性。 例如,如果系統在工作時間之外沒有負載,您可以決定每晚更新關鍵表的統計資訊。 不要忘記統計資訊和/或索引維護會為SQL Server增加額外的負載。 您必須分析它如何影響同一伺服器和/或磁碟陣列上的其他資料庫。

設計統計維護策略時需要考慮的另一個重要因素是如何修改資料。 對於具有不斷增加或減少的鍵值的索引,您需要更頻繁地更新統計資訊,例如當索引中最左側的列定義為標識或填充序列物件時。 如您所見,如果特定鍵值超出直方圖,SQL Server會大大低估行數。 在SQL Server 2014到2016中,此行為可能會有所不同,我們將在本章後面部分中看到。

您可以使用UPDATE STATISTICS命令更新統計資訊。 當SQL Server更新統計資訊時,它會讀取資料樣本而不是掃描整個索引。 您可以使用FULLSCAN選項更改該行為,該選項強制SQL Server讀取和分析索引中的所有資料。 正如您可能猜到的那樣,該選項提供了最準確的結果,儘管在大型表的情況下它可能會引入大量的I / O活動。

注意重建索引時,SQL Server會更新統計資訊。 我們將在第6章“索引碎片化”中更詳細地討論索引維護。

您可以使用sp_updatestats系統儲存過程更新資料庫中的所有統計資訊。 建議您使用此儲存過程並在將其升級到新版本的SQL Server後更新資料庫中的所有統計資訊。 您應該與DBCC UPDATEUSAGE儲存過程一起執行它,它會更正目錄檢視中不正確的頁面和行計數資訊。

有一個s ys.dm_db_stats_properties DMV,它顯示自上次統計資訊更新以來對統計資訊列所做的修改次數。 利用該DMV的程式碼如清單3-9所示。

清單3-9 使用sys.dm_db_stats_properties

select

s.stats_id as [Stat ID], sc.name + '.' + t.name as [Table], s.name as [Statistics]

,p.last_updated, p.rows, p.rows_sampled, p.modification_counter as [Mod Count]

from

sys.stats s join sys.tables t on

s.object_id = t.object_id

joinsys.schemassc on

t.schema_id = sc.schema_id

outer apply

sys.dm_db_stats_properties(t.object_id,s.stats_id) p

where

sc.name = 'dbo' and t.name = 'Books';

查詢結果如圖3-11所示,表明自上次統計資訊更新以來,對統計資訊列進行了250,000次修改。 您可以構建統計資訊維護例程,定期檢查sys.dm_db_stats_properties DMV並使用較大的modification_counter值重建統計資訊。

 

 

圖3-11。 Sys.dm_db_stats_properties輸出

另一個與統計相關的資料庫選項是非同步自動更新統計資訊。 預設情況下,當SQL Server檢測到統計資訊已過時時,它會暫停查詢執行,同步更新統計資訊,並在統計資訊更新完成後生成新的執行計劃。 通過非同步統計資訊更新,SQL Server使用舊的執行計劃執行查詢,該計劃基於過時的統計資訊,同時非同步更新後臺統計資訊。 除非系統的查詢超時非常短,否則建議您保持同步統計資訊更新,在這種情況下,同步統計資訊更新可能會使查詢超時。

最後,SQL Server不會在您建立新索引時自動刪除列級統計資訊。您應該手動刪除冗餘列級統計資訊物件。