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  • 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!

    参考文章:

    https://www.sqlpassion.at/archive/2014/05/19/statistics-with-ascending-key-column-values/

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/woodytu/p/4666776.html
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