SQL Server 2014基数估计：预估行数计算揭秘

"SQL Server中关于基数估计计算预估行数的一些方法探讨" SQL Server的基数估计是查询优化器预测查询返回结果集大小的过程，这对于制定有效的执行计划至关重要。基数估计的准确性直接影响到索引的选择、并行度的决策以及内存分配等。在SQL Server 2014中，微软对基数估计算法进行了重大改进，以提高查询性能。 基数估计的基本原理是基于历史统计信息，包括行数、区分度和分布模式，来预测查询条件将匹配的行数。SQL Server 2014引入了一个新的基数估算模型，与之前的版本相比，它更注重统计的多样性，以减少估算误差。 在SQL Server 2014之前，基数估算通常依赖于“二阶卡方”(Chi-squared)统计方法，这可能导致在某些情况下高估或低估了匹配行数。而新模型则考虑了更多的统计细节，如行的分布、列的值的独立性等，从而提供更精确的预测。 以下是一些测试示例，以展示SQL Server 2014如何进行基数估计： 1. 基于唯一值的估计：当查询条件涉及的列具有高度唯一性时，SQL Server会基于该列的唯一值数量进行估计。例如，如果`ID`列有三个不同的值（10, 20, 30），并且每个值有相应的行数（100, 200, 300），那么查询`SELECT * FROM TEST_ESTIMATED_ROW WHERE ID = 10`将估计返回100行。 2. 基于采样统计的估计：对于大表，SQL Server可能不会扫描整个表来获取统计信息，而是依赖于表的采样。采样比例和样本大小会影响基数估计的准确性。在插入测试数据后，SQL Server会基于这些样本调整其预估。 3. 嵌套条件的处理：如果查询包含多个条件，基数估计会考虑条件之间的相互影响。例如，`SELECT * FROM TEST_ESTIMATED_ROW WHERE ID = 10 AND NAME = 'idis10'`，将估计返回一行，因为`ID`和`NAME`同时匹配的行只有一条。 4. 分布模式的考虑：如果列的值分布不均匀，基数估算会考虑这种非均匀性。例如，如果`ID`列的值大部分集中在某些特定值上，那么对于这些值的查询可能会被更准确地估计。 5. 索引的影响：索引的存在和选择会影响基数估计。一个唯一索引可以提供精确的基数，而非唯一索引或者没有索引的情况可能需要更复杂的估算。 6. 统计更新：定期运行`UPDATE STATISTICS`命令可以确保SQL Server拥有最新的统计信息，从而提高基数估计的准确性。 7. 参数化查询的影响：在执行参数化查询时，SQL Server会基于参数的类型和已知范围进行基数估计。对于未知的参数值，可能需要更保守的估计。 理解SQL Server如何进行基数估计有助于优化查询性能，特别是当查询结果的实际行数与预期相差较大时，可能需要检查统计信息是否准确，或者考虑是否需要调整索引策略。在SQL Server 2014及更高版本中，通过更精细的统计分析和更智能的估算模型，可以期望获得更好的性能表现。