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《Microsoft Sql server 2008 Internals》索引目錄：

《Microsoft Sql server 2008 Internal》讀書筆記--目錄索引

上篇主要列舉了統(tǒng)計的概念和統(tǒng)計的設(shè)計、統(tǒng)計的濃度。本文將關(guān)注篩選統(tǒng)計和字符串統(tǒng)計、基線估計(cardinality estimation)。 ?

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■篩選統(tǒng)計

作為SQL Server 2008中新增的篩選索引的一部分，篩選統(tǒng)計功能被加入。這意味著（某個基于篩選謂詞的表的行的子集的）統(tǒng)計對象被創(chuàng)建。可以通過sys.stats視圖來查看無數(shù)據(jù)輸出。篩選統(tǒng)計可以避免一個常見的問題：即由于數(shù)據(jù)列與列之間的相關(guān)性而變得傾斜(不準(zhǔn)確）。比如，我們有一個表cars,一列Make,一列Model。如下記錄：

Create?table?Cars
(
Car_ID?int?,
Make?nvarchar(20),
MODEL?Nvarchar(20)
);
truncate?table?cars
?
insert?into?Cars
select?1,'Ford','F-150'
union?all?select?2,'Ford','Taurus'
union?all?select?3,'BMW','M3'

假定您想執(zhí)行如下查詢：

select?*?from?cars?where?Make='Ford'?and?MODEL='F-150'?

查詢處理器試圖作選擇時，它假定每一個AND子句的條件是相互獨立的，實際上執(zhí)行的結(jié)果是各條件的乘積，即(1/3)*(2/3)=2/9。然而真實的結(jié)果應(yīng)該是1/3,因為F-150肯定是Ford。當(dāng)數(shù)據(jù)量很大時，這個誤差是驚人的。

篩選統(tǒng)計通過捕捉一個帶條件的可能性從Model列進行篩選，篩選條件為Make列為Ford,這在大多數(shù)情況下會修正統(tǒng)計中的運算錯誤，特別是在where 子句包含一個相對較小的惟一值時非常有效。

除了假定獨立性外，查詢優(yōu)化器還采用其他假定來簡化估算進程。另外兩個假定是統(tǒng)一性假定和包含性假定。沒有這些假定，許多常見的查詢將會變得性能寒磣。

■字符串統(tǒng)計

SQL Server 2005采取了一項新內(nèi)容來改善針對字符串的基線估計，叫做字符串統(tǒng)計或Trie Trees，SQL Server直方圖的上限是200步（或200個惟一值），來存放整個表的分發(fā)信息。特別在查詢中使用like時，兩百個惟一值不足以提供（針對字符串的）精準(zhǔn)的基線估計，而在表外存儲大量的字符串會占用大量的空間。Trie Tree此時可以用來在列中高效地存儲一些樣例字符串。

Trie Trees沒有公開，但它通常的結(jié)構(gòu)類似于如下：
如果一個列包含如下值：
ABC

AAA

ABCDEF

ADAD

BBB
對應(yīng)的tier Tree如下：

?SQL Server實際上在列中存儲了一個字符串的樣例。這提供了一種存儲遠(yuǎn)超過200的惟一子字符串的頻度信息的能力。

?■基線估計細(xì)節(jié)

在優(yōu)化期間，查詢里的每一個運算符被計算以評估該操作影響的行數(shù)，這有助于查詢優(yōu)化器基于不同的查詢計劃作出正確的權(quán)衡。這個過程是自下而上的。基表基線和統(tǒng)計被用于輸入到其上的樹節(jié)點。我們看一個例子：

Create?table?Table2010_3(col1?int,col2?int,col3?int);
go
set?nocount?on
BEGIN?TransAction;
Declare?@i?int
set?@i=0
while?@i<10000
BEGIN
????Insert?into?Table2010_3(col1,col2,col3)?values(@i,@i,@i%50);
????set?@i=@i+1
END
Commit?Transaction
go
Create?statistics?s2010_3?on?Table2010_3(col3);
go
select?col1,col2?from?Table2010_3?where?col3<10

其邏輯查詢樹如下：

對于該查詢，Filter操作請求在每一個參與謂詞的列（本例中是col3）上進行統(tǒng)計，該請求被傳承到Table2010_3,適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計對象被創(chuàng)建或更新的地方。統(tǒng)計對象此時被傳遞到篩選器，以決定操作的選擇性。選擇性被用于從樣例延展評估。

一旦一個操作的可選擇性被計算，它與當(dāng)前查詢的當(dāng)前行數(shù)相乘。

看下圖：

?因為0-49中有10個是小于10的，即10/50＝0.2

10000*0.2=2000行。

我們來驗證一下，

本例中，存儲在直方圖中的濃度信息為0.02

又如下列查詢：

?select?COUNT(*)?from?Table2010_3?group?by?col3

評估的行數(shù)為(1/0.02)*(10000/10000)=50

當(dāng)一個多列統(tǒng)計對象被創(chuàng)建時，它按照統(tǒng)計對象的順序為這些被計算的列集計算濃度信息。我們再看下例：

Create?table?Table2010_4(col1?int,col2?int,col3?int);
go
set?nocount?on
BEGIN?TransAction;
Declare?@i?int
set?@i=0
while?@i<10000
BEGIN
????Insert?into?Table2010_4(col1,col2,col3)?values(@i%5,@i%10,@i%50);
????set?@i=@i+1
END
Commit?Transaction
go

如果前兩個列是隨機數(shù)，則濃度信息可能類似下圖：

這解釋了每個col1,col2,col3的組合實際上是惟一的。通過檢查進入基線估計進程的各種各樣的輸入(Input)，判斷計劃在編譯期間有無使用合理的信息成為可能。

本文主要介紹了篩選統(tǒng)計和字符串統(tǒng)計、基線估計，下文將關(guān)注Limitation和Costing

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《Microsoft Sql server 2008 Internals》读书笔记--第八章The Query Optimizer(5)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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