使用自增长键列值的统计信息

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,独享型 2核4GB
简介: 原文:使用自增长键列值的统计信息今天的文章里我想谈下SQL Server里非常普遍的问题:如何处理用自增长键列的统计信息。我们都知道,在SQL Server里每个统计信息对象都有关联的直方图。直方图用多个步长描述指定列数据分布情况。
原文: 使用自增长键列值的统计信息

今天的文章里我想谈下SQL Server里非常普遍的问题:如何处理用自增长键列的统计信息。我们都知道,在SQL Server里每个统计信息对象都有关联的直方图。直方图用多个步长描述指定列数据分布情况。在一个直方图里,SQL Server最大支持200的步长,但当你查询的数据范围在直方图最后步长后,这是个问题。我们来看下面的代码,重现这个情形: 

 1 -- Create a simple orders table
 2 CREATE TABLE Orders
 3 (
 4     OrderDate DATE NOT NULL,
 5     Col2 INT NOT NULL,
 6     Col3 INT NOT NULL
 7 )
 8 GO
 9 
10 -- Create a Non-Unique Clustered Index on the table
11 CREATE CLUSTERED INDEX idx_CI ON Orders(OrderDate)
12 GO
13 
14 -- Insert 31465 rows from the AdventureWorks2008r2 database
15 INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3) SELECT OrderDate, CustomerID, TerritoryID FROM AdventureWorks2008R2.Sales.SalesOrderHeader
16 GO
17 
18 -- Rebuild the Clustered Index, so that we get fresh statistics.
19 -- The last value in the Histogram is 2008-07-31.
20 ALTER INDEX idx_CI ON Orders REBUILD
21 GO
22 
23 -- Insert 200 additional rows *after* the last step in the Histogram
24 INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3)
25 VALUES ('20100101', 1, 1)
26 GO 200

在索引重建后,我们再看下直方图,我们发现最后步进的值是2008-07-31。

1 DBCC SHOW_STATISTICS('dbo.Orders', 'idx_CI') WITH HISTOGRAM

你已经看到,在最后步进到表里后,我们插入了200条额外记录。这样的话,直方图并没有真实反馈实际的数据分布情况,但SQL Server还是要进行基数计算。我们现在来看看在不同版本里SQL Server是如何处理这个问题的。

SQL Server 2005 SP1- SQL Server 2012

在SQL Server 2014之前,基数计算对此问题的处理非常简单:SQL Server估计行数为1,你可以从下面的图片里看到。

点击工具栏的显示包含实际的执行计划,并执行如下查询:

SELECT * FROM dbo.Orders WHERE OrderDate='2010-01-01'

自SQL Server 2005 SP1起,查询优化器可以标记1列为自增长(Ascending)来克服刚才介绍的限制。如果你用自增长列值更新了统计信息对象3次,那列就会被标记为自增长列。为了看有没有列标记为自增长,你可以使用跟踪标记2388。当你启用这个跟踪标记,DBCC SHOW_STATISTICS的输出就改变了,有额外列返回。 

DBCC TRACEON(2388)
DBCC SHOW_STATISTICS('dbo.Orders', 'idx_CI')

 

现在下面的代码更新统计信息3次,每次用自增长键列值在我们聚集索引末尾插入行。 

 1 -- => 1st update the Statistics on the table with a FULLSCAN
 2 UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN
 3 GO
 4 
 5 -- Insert 200 additional rows *after* the last step in the Histogram
 6 INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3)
 7 VALUES ('20100201', 1, 1)
 8 GO 200
 9 
10 -- => 2nd update the Statistics on the table with a FULLSCAN
11 UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN
12 GO
13 
14 -- Insert 200 additional rows *after* the last step in the Histogram
15 INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3)
16 VALUES ('20100301', 1, 1)
17 GO 200
18 
19 -- => 3rd update the Statistics on the table with a FULLSCAN
20 UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN
21 GO

然后,当我们执行DBCC SHOW_STATISTICS命令,你会看到SQL Server已讲那列标记为Ascending。

DBCC TRACEON(2388)
DBCC SHOW_STATISTICS('dbo.Orders', 'idx_CI')

现在当你再次执行查询不是直方图范围的数据时,没有任何改变。为了使用标记为自增长键列,你要启用另外一个跟踪标记-2389。如果你启用这个跟踪标记,查询优化器就是密度向量(Density Vector)来进行基数计算。

-- Now we query the newly inserted range which is currently not present in the Histogram.
-- With Trace Flag 2389, the Query Optimizer uses the Density Vector to make the Cardinality Estimation.
SELECT * FROM Orders
WHERE OrderDate = '20100401'
OPTION (RECOMPILE, QUERYTRACEON 2389)
GO

来看下现在的表密度:

DBCC TRACEOFF(2388)
DBCC SHOW_STATISTICS('dbo.Orders', 'idx_CI')

现在的表密度是0.0008873115,因此查询优化器的估计行数是28.4516:0.0008873115*(32265-200)。

 

这虽然不是最好的结果,但比估计行数1好很多! 

(这里有问题,我本地是SQL Server 2008r2,测试估计行数还是1,不知原因,望知道的朋友解释下,多谢!

) 

SQL Server 2014

在SQL Server 2014引入的一个新功能是新基数计算。新基数计算对于自增长键问题的处理非常简单:默认不使用任何跟踪标记,来使用统计信息对象的密度向量来进行基数计算。下面查询启用2312跟踪标记的基数计算来运行同个查询。 

1 -- With the new Cardinality Estimator SQL Server estimates 28.4516 rows at the Clustered Index Seek operator.
2 SELECT * FROM Orders
3 WHERE OrderDate = '20100401'
4 OPTION (RECOMPILE, QUERYTRACEON 2312)
5 GO

我们来看这里的基数计算,你会看到查询优化器再次估计行数是28.4516,但这一次没表上自增长。这是SQL Server 2014的自带功能。 

(SQL Server 2014测试失败,估计行数也是1……)

小结

在这篇文章,我向你展示了SQL Server的查询优化器如何处理自增长键问题。在SQL Server 2014之前,你需要启用2389跟踪标记来获得更好的基数计算——这样的话那列会标记为自增长(ascending)。SQL Server 2014,查询优化器默认就使用密度向量来进行基数计算,这样就方便很多。我希望你对此有所收获,在SQL Server里如何处理自增长键列问题你会有更好的想法。

感谢关注!

相关实践学习
使用SQL语句管理索引
本次实验主要介绍如何在RDS-SQLServer数据库中,使用SQL语句管理索引。
SQL Server on Linux入门教程
SQL Server数据库一直只提供Windows下的版本。2016年微软宣布推出可运行在Linux系统下的SQL Server数据库,该版本目前还是早期预览版本。本课程主要介绍SQLServer On Linux的基本知识。 相关的阿里云产品:云数据库RDS SQL Server版 RDS SQL Server不仅拥有高可用架构和任意时间点的数据恢复功能,强力支撑各种企业应用,同时也包含了微软的License费用,减少额外支出。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/sqlserver
目录
相关文章
|
14天前
|
存储 关系型数据库 索引
10. 在一个非主键字段上创建了索引, 想要根据该字段查询到数据, 需要查询几次 ?
在非主键字段上创建索引,查询数据通常需两次。对于MyISAM,先通过索引找到数据行指针,再获取数据;而InnoDB则先找主键ID,再从主键索引中查找数据。
11 0
|
8月前
|
关系型数据库 MySQL
MySQL查询之 如何删除主键和添加主键等修饰词
MySQL查询之 如何删除主键和添加主键等修饰词
|
9月前
PostpreSQL系统表中的字段
每天学习一点点
55 0
|
11月前
|
关系型数据库 MySQL 索引
一个表中索引的数量是不是越多越好?
往InnoDB表新增数据时,都会基于主键给自动建立聚簇索引。 随着我们不停的在表里插入数据,会不停的在数据页里插入数据。一个数据页放满后,就会分裂成多个数据页,这时就需要索引页去指向各个数据页。
96 0
|
2天前
|
算法 Oracle 关系型数据库
数据库等值查询与统计信息
简介: 统计信息是为优化器的 cost 估算提供数据支撑,其中很重要的一点需求便是等值查询(EQUALS, IN 等) 场景下的基数估算。
数据库等值查询与统计信息
|
数据库 索引 数据可视化
如何查看表和索引的统计信息
原文:如何查看表和索引的统计信息     这几天要求做一个服务器的统计信息,主要针对表和索引。下面我就简单分享几个查询数据表和索引统计信息的方法: 1.使用T-SQL 语句实现: select schema_name(t.
1155 0
|
关系型数据库 MySQL 索引

热门文章

最新文章