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Microsoft SQL Server 2000 中查询优化器使用的统计

文章类别:Sql Server | 发表日期:2008-10-5 21:35:24

Microsoft SQL Server 2000 中查询优化器使用的统计

Microsoft® SQL Server™ 2000 收集关于存储在数据库中的索引和列数据的统计信息。SQL Server 查询优化器使用这些统计信息来选择用于执行 INSERT、SELECT、DELETE 或 UPDATE 查询的最有效方案。本文说明了收集的数据类型、数据的存储位置以及用于创建、更新与删除统计的命令。默认情况下,SQL Server 2000 会自动创建和更新统计(当此类操作有用时)。本文也概括介绍了如何在不同的级别(索引、表和数据库)上更改这些默认值。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

SQL Server 2000 中的统计数据

SQL Server 2000 既收集关于单个列的统计信息(单列统计),也收集关于成组的列的统计信息(多列统计)。关于一个统计对象的所有信息存储在 SYSINDEXES 表中一行的多个列中。计算列以及数据类型为 ntexttextimage 的列不能被指定为统计列。组成一个统计集的所有列的总宽度不能超过 900 字节。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

SQL Server 2000 收集的统计信息

  • 上次收集统计信息的时间(在 STATBLOB 中)。

  • 表或索引中的行数(SYSINDEXES 中的 rows 列)。

  • 表或索引所占用的页数(SYSINDEXES 中的 dpages 列)。

  • 用于生成直方图和密度信息的行数(在 STATBLOB 中,将在下面讲解)。

  • 平均键长(在 STATBLOB 中)。

  • 单列直方图,包括步数(在 STATBLOB 中)。

注意:   直方图是给定列的最多 200 个值的集合。给定列中的所有值(如果通过抽样来收集统计信息,则为选定的值)会被排序;排序后序列最多会划分为 199 个间隔,以便得到最有效的统计。一般,这些间距的大小并不相等。以下数值与直方图的每个步长存储在一起。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

表 1:直方图的值www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

RANGE_HI_KEY 键值
EQ_ROWS 指定与 RANGE_HI_KEY 精确相等的行数。
RANGE_ROWS 指定区间中的行数。(这些行小于这个 RANGE_HI_KEY,但大于上一个较小的区间键值)。
DENSITY 指定 1/n,其中 n 表示区间中互不相同的值的数目。

使用 dbcc show_statistics 命令时显示的是两个导出值而不是 DENSITY 信息。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

表 2:用两个导出值显示 dbcc show_statistics 的直方图www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

DISTINCT_RANGE_ROWS 指定此区间中互不相同的行的数目(不算 RANGE_HI_KEY 值本身);DISTINCT_RANGE_ROWS = 1 / DENSITY。
AVG_RANGE_ROWS 区间中每个特定值的平均行数;AVG_RANGE_ROWS = DENSITY * RANGE_ROWS。

SQL Server 2000 中的直方图只用于单个列、多列统计中的第一列或者索引。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

SQL Server 2000 按照三个步骤从排序后的列值集合生成直方图。第一步,最多收集 200 个 RANGE_HI_KEY、EQ_ROWS、RANGE_ROWS 和 DISTINC_RANGE_ROWS 的值。第二步,对每个其他的列值进行处理:该值或者被添加到上一个区间中(对值进行排序),或者创建一个新区间。如果是创建一个新区间,则两个现有的相邻区间会合并到一个区间中。SQL Server 2000 通过密度信息来选择要合并的区间,使密度最接近的两个相邻区间被合并,从而将信息的损失降到最低程度。第三步,合并更多的密度接近的区间。因此,即使列中的唯一值个数超过 200,直方图的步数也可能会小于 200。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

如果通过抽样来生成直方图,那么 RANGE_ROWS、EQ_ROWS、DISTINCT_RANGE_ROWS 和 AVG_RANGE_ROWS 的值将为估计值,因此它们不必都是整数。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

密度是关于给定列或列的组合中重复项数目的信息,其计算公式为 1/(互不相同的值的数目)。如果在相等条件判断表达式中使用了某个列,则会使用从直方图导出的密度来估算符合条件的行数。直方图通常用于估算不等条件判断表达式。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

注意:   dbcc show_statistics 的第一行中会显示一个单独的密度值,但 SQL Server 2000 中的优化器不使用该值。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

一个列集合的多列统计包括以下信息:统计定义中第一个列的直方图,第一个列的密度值,以及每个列的前缀组合(单独包括第一个列)的密度值。每个统计集(一个直方图加上两个或多个密度值)都存储在 SYSINDEXES 表的一行中,同一行中还包括上次更新统计的时间戳、用于生成统计信息的抽样行数、直方图的步数和平均键数。SQL Server 2000 只为编号为 0 或 1 的索引(堆索引或群集索引)维护行数的值(rowcnt 列),并在表中的所有索引中复制该值。同样,SQL Server 2000 也为每个表和索引维护 dpages。如果收集统计信息时表中没有任何行,则该表的统计信息为空。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

使用 sp_helpindexsp_helpstats 可以显示给定表中所有可用统计的列表,sp_helpindex 列出了表中的所有索引,而 sp_helpstats 则列出了表中的所有统计。每个索引都带有其中列的统计信息。在相同的列中,使用 CREATE STATISTICS 命令创建的统计信息与使用 CREATE INDEX 命令生成的统计信息等价。唯一的差别在于,CREATE STATISTICS 命令默认采用抽样方式,而 CREATE INDEX 命令则由于必须处理索引的所有行,因而使用 fullscan 收集统计信息。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

下面是罗斯文数据库中 Order Details 表的所有索引和统计的示例。因为最初无索引的列上没有任何统计信息,所以在连接到罗斯文数据库后,请先运行 sp_createstatswww.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

表 3:罗斯文数据库中的 Order Details 表www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

sp_helpindex [Order Details]www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

index_name index_description index_keys
OrderID PRIMARY 上的非群集索引 OrderID
PK_Order_Details PRIMARY 上群集的唯一主键 OrderID、ProductID
ProductID PRIMARY 上的非群集索引 ProductID

sp_helpstats [Order Details]www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

statistics_name statistics_keys
Discount Discount
Quantity Quantity
UnitPrice UnitPrice

也可以象下面这样使用 dbcc show_statistics 命令来显示统计信息:www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

dbcc show_statistics ([Order Details],PK_Order_Details)

如果没有返回任何信息,则表明上次已经更新了统计,或在表中没有任何行时就创建了索引。要更新 Order Details 表的统计,请运行 UPDATE STATISTICS [Order Details];要更新罗斯文数据库中所有表的统计,请运行 sp_updatestatswww.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

注意:   该命令的输出已经增强了可读性。www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2

关于 INDEX 'PK_Order_Details' 的统计信息

表 4:关于 INDEX 'PK_Order_Details' 的统计信息www.9246369chinai tp ow er.comtPCRkq2


更新时间

行数
抽样的行数
步数

密度
平均
键长
2000 年 5 月 17 日下午 10:38 2155 2155 192 1.1090337E-3 8.0

所有密度 平均长度
1.2048193E-3 4.0 OrderID
4.6403712E-4 8.0 OrderID、Product ID

RANGE
_HI_KEY

RANGE_ROWS

EQ_ROWS
DISTINCT_RANGE
_ROWS
AVG_RANGE
_ROWS
10248 0.0 3.0 0 0.0
10253 11.0 3.0 4 2.75
10256 7.0 2.0 2 3.5
10260 8.0 4.0 2 2.6666667
10263 5.0 4.0 2 2.5
10267 5.0 3.0 3 1.6666666
10273 10.0 5.0 5 2.0
10278 8.0 4.0 4 2.0
10283 9.0 4.0 4 2.25
10286 7.0 2.0 2 3.5
10290 7.0 4.0 3 2.3333333
10294 8.0 5.0 2 2.6666667
10298 6.0 4.0 3 2.0
10303 9.0 3.0 4 2.25
10306 6.0 3.0 2 3.0
10309 4.0 5.0 2 2.0
10312 4.0 4.0 2 2.0
10319 11.0 3.0 5 1.8333334
10325 11.0 5.0 4 2.2
10329 10.0 4.0 3 3.3333333
10333 6.0 3.0 3 2.0
10337 7.0 5.0 3 2.3333333
10342 10.0 4.0 4 2.5
10347 10.0 4.0 4 2.5
10351 5.0 4.0 3 1.6666666
10357 11.0 3.0 4 2.2
10360 6.0 5.0 2 3.0
10363 5.0 3.0 2 2.5
10368 9.0 4.0 4 2.25
10372 6.0 4.0 3 2.0
10375 4.0 2.0 2 2.0
10380 7.0 4.0 4 1.75
10384 9.0 2.0 3 3.0
10387 5.0 4.0 2 2.5
10390 7.0 4.0 2 3.5
10393 2.0 5.0 2 1.0
10396 5.0 3.0 2 2.5
10401 11.0 4.0 4 2.75
10405 7.0 1.0 3 2.3333333
10408 8.0 3.0 2 4.0
10412 7.0 1.0 3 2.3333333
10417 10.0 4.0 4 2.5
10420 6.0 4.0 2 3.0
10424 7.0 3.0 3 2.3333333
10429 6.0 2.0 4 1.5
10432 7.0 2.0 2 3.5
10437 10.0 1.0 4 2.5
10440 7.0 4.0 2 3.5
10444 6.0 4.0 3 2.0
10446 2.0 4.0 1 2.0
10451 10.0 4.0 4 2.5
10455 7.0 4.0 3 2.3333333
10458 3.0 5.0 2 1.5
10461 5.0 3.0 2 2.5
10465 8.0 5.0 2 2.6666667
10470 9.0 3.0 4 2.25
10474 6.0 4.0 3 2.0
10479 9.0 4.0 4 2.25
10485 10.0 4.0 5 2.0
10490 10.0 3.0 4 2.5
10494 7.0 1.0 3 2.3333333
10498 7.0 3.0 3 2.3333333
10504 10.0 4.0 5 2.0
10507 3.0 2.0 2 1.5
10512 8.0 4.0 4 2.0
10515 8.0 5.0 2 4.0
10519 9.0 3.0 3 3.0
10522 5.0 4.0 2 2.5
10524 4.0 4.0 1 4.0
10528 7.0 3.0 3 2.3333333
10530 3.0 4.0 1 3.0
10535 9.0 4.0 4 2.25
10537 4.0 5.0 1 4.0
10541 10.0 4.0 3 3.3333333
10546 7.0 3.0 4 1.75
10550 7.0 4.0 3 2.3333333
10553 5.0 5.0 2 2.5
10555 4.0 5.0 1 4.0
10558 3.0 5.0 2 1.5
10564 10.0 3.0 5 2.0
10568 8.0 1.0 2 2.6666667
10572 6.0 4.0 3 2.0
10575 7.0 4.0 2 3.5
10577 3.0 3.0 1 3.0
10583 10.0 3.0 5 2.0
10587 3.0 3.0 3 1.0
10592 8.0 2.0 4 2.0
10596 8.0 3.0 2 2.6666667
10605 15.0 4.0 8 1.875
10607 3.0 5.0 1 3.0
10612 8.0 5.0 4 2.0
10616 6.0 4.0 3 2.0
10621 8.0 4.0 4 2.0
10623 2.0 5.0 1 2.0
10626 6.0 3.0 2 3.0
10634 14.0 4.0 7 2.0
10639 11.0 1.0 4 2.75
10643 6.0 3.0 3 2.0
10646 5.0 4.0 2 2.5
10650 6.0 3.0 3 2.0
10654 6.0 3.0 3 2.0
10657 4.0 6.0 2 2.0
10663 11.0 3.0 4 2.2
10666 6.0 2.0 2 3.0
10670 6.0 5.0 3 2.0
10674 8.0 1.0 2 2.6666667
10677 6.0 2.0 2 3.0
10680 5.0 3.0 2 2.5
10683 6.0 1.0 2 3.0
10686 6.0 2.0 2 3.0
10691 9.0 5.0 4 2.25
10696 11.0 2.0 4 2.75
10698 4.0 5.0 1 4.0
10709 26.0 3.0 10 2.5999999
10714 11.0 5.0 4 2.75
10722 18.0 4.0 7 2.5714285
10733 24.0 3.0 9 2.4000001
10740 12.0 4.0 6 2.0
10745 6.0 4.0 4 1.5
10747 4.0 4.0 1 4.0
10751 9.0 4.0 3 3.0
10756 9.0 4.0 4 2.25
10759 7.0 1.0 2 3.5
10762 5.0 4.0 2 2.5
10766 6.0 3.0 3 2.0
10769 5.0 4.0 2 2.5
10776 11.0 4.0 5 1.8333334
10781 6.0 3.0 4 1.5
10789 15.0 4.0 7 2.1428571
10793 7.0 2.0 3 2.3333333
10796 4.0 4.0 2 2.0
10800 6.0 3.0 3 2.0
10803 6.0 3.0 2 3.0
10806 5.0 3.0 2 2.5
10811 7.0 3.0 4 1.75
10814 5.0 4.0 2 2.5
10818 7.0 2.0 3 2.3333333
10823 7.0 4.0 4 1.75
10829 10.0 4.0 5 2.0
10832 8.0 4.0 2 4.0
10836 7.0 5.0 3 2.3333333
10839 7.0 2.0 2 3.5
10842 6.0 4.0 2 3.0
10846 7.0 3.0 3 2.3333333
10848 6.0 2.0 1 6.0
10851 5.0 4.0 2 2.5
10855 6.0 4.0 3 2.0
10858 5.0 3.0 2 2.5
10861 5.0 5.0 2 2.5
10866 8.0 3.0 4 2.0
10869 4.0 4.0 2 2.0
10872 5.0 4.0 2 2.5
10878 10.0 1.0 5 2.0
10882 7.0 3.0 3 2.3333333
10885 4.0 4.0 2 2.0
10890 8.0 3.0 4 2.0
10894 7.0 3.0 3 2.3333333
10903 15.0 3.0 8 1.875
10909 7.0 3.0 5 1.4
10912 6.0 2.0 2 3.0
10917 10.0 2.0 4 2.5
10923 10.0 3.0 5 2.0
10926 5.0 4.0 2 2.5
10930 8.0 4.0 2 2.6666667
10934 8.0 1.0 2 2.6666667
10946 27.0 3.0 10 2.4545455
10949 4.0 4.0 2 2.0
10954 8.0 4.0 4 2.0
10959 10.0 1.0 4 2.5
10962 4.0 5.0 2 2.0
10968 10.0 3.0 5 2.0
10973 5.0 3.0 4 1.25
10977 4.0 4.0 2 1.3333334
10980 10.0 1.0 2 5.0
10986 11.0 4.0 4 2.2
10990 8.0 4.0 2 2.6666667
10997 10.0 3.0 6 1.6666666
11001 10.0 4.0 3 3.3333333
11011 24.0 2.0 8 2.6666667
11014 7.0 1.0 2 3.5
11019 10.0 2.0 4 2.5
11024 10.0 4.0 4 2.5
11030 10.0 4.0 5 2.0
11034 10.0 3.0 3 3.3333333
11039 10.0 4.0 4 2.5
11053 21.0 3.0 13 1.6153846
11058 10.0 3.0 4 2.5
11064 11.0 5.0 4 2.2
11070 10.0 4.0 5 2.0
11075 9.0 3.0 4 2.25
11076 0.0 3.0 0 0.0
11077 0.0 25.0 0 0.0
(共影响 192 行)

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