对SQL Server索引的统计概述

以下的文章主要是向大家讲述的是SQL Server索引的统计(Index Statistics),正如前文我们所提到的,键的选择性是决定当执行一个查询时是否使用索引的重要因素。SQL Server在系统表sysindexs的statblob字段中存储了键的选择性和样本直方图的值。

查询优化器正是基于索引键对应于该列中的值和查询中的SARG,来决定使用哪个索引。

 

Statblob列是一个image类型列,为了看到存储在该列中的统计信息,可使用DBCC SHOW_STATISTICS命令,该命令返回下列信息:

 

一个直方图。它包含了SQL Server索引键的第一列的偶数个样本值。SQL Server在直方图中至多存储200个样本值。

 

索引中的组合列的索引密度。索引密度表明了SQL Server索引键的唯一性,本节随后将讨论。

 

计算统计信息时表中行数。

 

用于抽样生成统计信息的行数。

 

直方图中存储的样本值的个数。

 

键的平均长度值。

 

统计计算的日期和时间。

 

DBCC SHOW_STATISTICS语法如下:

DBCC SHOW_STATISTICS (tablename, index)

Listing 34.1显示了authors表中的在au_lname和au_fname列的aunmind非聚集SQL Server索引的统计信息。

  1. Sql代码   
  2. Dbcc show_statistics (authors, aunmind)   
  3. Go   
  4. Dbcc show_statistics (authors, aunmind)  
  5. Go  
  6. Statistics for INDEX 'aunmind'.   
  7. Updated Rows Rows Sampled Steps Density Average key length   
  8. Aug 6 2001 1:34AM 23 23 22 0.0 24.52174   
  9. All density Average Length Columns   
  10. 4.5454547E-2 7.3913045 au_lname   
  11. 4.3478262E-2 13.52174 au_lname, au_fname   
  12. 4.3478262E-2 24.52174 au_lname, au_fname, au_id   
  13. (3 row(s) affected)   
  14. RANGE_HI_KEY RANGE_ROWS EQ_ROWS DISTINCT_RANGE_ROWS AVG_RANGE_ROWS   
  15. Bennet 0.0 1.0 0 0.0   
  16. Blotchet-Halls 0.0 1.0 0 0.0   
  17. Carson 0.0 1.0 0 0.0   
  18. DeFrance 0.0 1.0 0 0.0   
  19. del Castillo 0.0 1.0 0 0.0   
  20. Dull 0.0 1.0 0 0.0   
  21. Green 0.0 1.0 0 0.0   
  22. Greene 0.0 1.0 0 0.0   
  23. Gringlesby 0.0 1.0 0 0.0   
  24. Hunter 0.0 1.0 0 0.0   
  25. Karsen 0.0 1.0 0 0.0   
  26. Locksley 0.0 1.0 0 0.0   
  27. MacFeather 0.0 1.0 0 0.0   
  28. McBadden 0.0 1.0 0 0.0   
  29. O'Leary 0.0 1.0 0 0.0   
  30. Panteley 0.0 1.0 0 0.0   
  31. Ringer 0.0 2.0 0 0.0   
  32. Smith 0.0 1.0 0 0.0   
  33. Straight 0.0 1.0 0 0.0   
  34. Stringer 0.0 1.0 0 0.0   
  35. White 0.0 1.0 0 0.0   
  36. Yokomoto 0.0 1.0 0 0.0   

分析上面的输出,你能推算出统计最后的修改时间是2001年8月6日。当生成计信息时该表共有23行(Rows),所有23行都用来抽样生成统计信息(Rows Sampled)。键值的平均长度为24.52174字节(Average Key Length)。根据密度信息(Density),你能看到该SQL Server索引具有高选择性(低密度意味着高选择性——索引密度后面将涉及到)。表中23行数据,其中22行具有唯一值。

 

【编辑推荐】

  1. 实现SQL Server数据备份可用触发器
  2. SQL Server磁带备份设备的性能优化过程
  3. SQL Server 2000数据库备份和还原的示例
  4. SQL Server 2005商业智能功能浅析
  5. 创建SQL Server数据库更是实在

文章来源网络,作者:运维,如若转载,请注明出处:https://shuyeidc.com/wp/291880.html<

(0)
运维的头像运维
上一篇2025-05-19 21:37
下一篇 2025-05-19 21:39

相关推荐

  • 个人主题怎么制作?

    制作个人主题是一个将个人风格、兴趣或专业领域转化为视觉化或结构化内容的过程,无论是用于个人博客、作品集、社交媒体账号还是品牌形象,核心都是围绕“个人特色”展开,以下从定位、内容规划、视觉设计、技术实现四个维度,详细拆解制作个人主题的完整流程,明确主题定位:找到个人特色的核心主题定位是所有工作的起点,需要先回答……

    2025-11-20
    0
  • 社群营销管理关键是什么?

    社群营销的核心在于通过建立有温度、有价值、有归属感的社群,实现用户留存、转化和品牌传播,其管理需贯穿“目标定位-内容运营-用户互动-数据驱动-风险控制”全流程,以下从五个维度展开详细说明:明确社群定位与目标社群管理的首要任务是精准定位,需明确社群的核心价值(如行业交流、产品使用指导、兴趣分享等)、目标用户画像……

    2025-11-20
    0
  • 香港公司网站备案需要什么材料?

    香港公司进行网站备案是一个涉及多部门协调、流程相对严谨的过程,尤其需兼顾中国内地与香港两地的监管要求,由于香港公司注册地与中国内地不同,其网站若主要服务内地用户或使用内地服务器,需根据服务器位置、网站内容性质等,选择对应的备案路径(如工信部ICP备案或公安备案),以下从备案主体资格、流程步骤、材料准备、注意事项……

    2025-11-20
    0
  • 如何企业上云推广

    企业上云已成为数字化转型的核心战略,但推广过程中需结合行业特性、企业痛点与市场需求,构建系统性、多维度的推广体系,以下从市场定位、策略设计、执行落地及效果优化四个维度,详细拆解企业上云推广的实践路径,精准定位:明确目标企业与核心价值企业上云并非“一刀切”的方案,需先锁定目标客户群体,提炼差异化价值主张,客户分层……

    2025-11-20
    0
  • PS设计搜索框的实用技巧有哪些?

    在PS中设计一个美观且功能性的搜索框需要结合创意构思、视觉设计和用户体验考量,以下从设计思路、制作步骤、细节优化及交互预览等方面详细说明,帮助打造符合需求的搜索框,设计前的规划明确使用场景:根据网站或APP的整体风格确定搜索框的调性,例如极简风适合细线条和纯色,科技感适合渐变和发光效果,电商类则可能需要突出搜索……

    2025-11-20
    0

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。必填项已用 * 标注