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。
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 ntext、text 或 image 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。
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。
表 1:直方图的值
| 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。
表 2:用两个导出值显示 dbcc show_statistics 的直方图
| 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。
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。
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。
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。
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。
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。
使用 sp_helpindex 和 sp_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。
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_createstats。
表 3:罗斯文数据库中的 Order Details 表
sp_helpindex [Order Details]
| 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]
| 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:
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_updatestats。
注意: 该命令的输出已经增强了可读性。
关于 INDEX 'PK_Order_Details' 的统计信息
表 4:关于 INDEX 'PK_Order_Details' 的统计信息
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 |
列 |
| 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 |
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0.0 |
3.0 |
0 |
0.0 |
| 11077 |
0.0 |
25.0 |
0 |
0.0 |
| (共影响 192 行) |
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