SQL Server 2014基数估计：预估行数计算探析

"本文主要探讨了SQL Server 2014中基数估计用于预估查询计划行数的方法。通过一系列测试案例，我们旨在理解基数估计的工作原理和可能的规律。文章使用SQL Server 2014 SP2 Standard Edition (64-bit) 版本进行实验，创建了一个名为TEST_ESTIMATED_ROW的测试表，并填充了不同数量的数据，以便后续分析基数估计的准确性。" 在SQL Server中，基数估计是一个关键的优化过程，它用于预测查询返回的行数，从而帮助SQL Server生成更有效的执行计划。在SQL Server 2014中，基数估计器进行了重大改进，以提高查询性能。这个新模型引入了更复杂的统计信息和算法，以更准确地预测行数，但其内部工作机制对于许多用户来说仍然是个谜。 首先，基数估计器依赖于统计信息，这些信息通常由SQL Server自动收集，或者可以通过DBA手动更新。统计信息包括列的唯一值数量、平均值、标准差等，这些数据用于预测查询结果集的大小。在我们的测试环境中，我们创建了一个包含三个ID值范围（10, 20, 和30）的表，每个范围有不同的行数，这有助于观察基数估计器如何处理不同分布的数据。 例如，当我们执行一个简单的SELECT查询，如`SELECT * FROM TEST_ESTIMATED_ROW WHERE ID = 10`，基数估计器会基于ID列的统计信息来估算返回的行数。如果ID列上有唯一值统计信息，估计器可能会非常准确。然而，如果没有足够的统计信息，或者数据分布不均匀，估计可能会偏离实际值。 在SQL Server 2014之前的版本中，基数估计器常常过于保守，可能导致生成的执行计划选择不理想的索引或操作。新版本的估计器试图更精确地预测行数，从而避免过度扫描或不适当的联接操作。 为了深入了解基数估计的规律，我们可以执行不同的查询，比如范围查询、多条件查询、以及包含聚合函数的查询，并观察估计行数与实际行数的差异。例如，使用`WHERE ID BETWEEN 10 AND 20`这样的条件，基数估计器需要考虑ID列的分布和可能的重叠。 此外，我们还可以测试不同索引的存在和选择对基数估计的影响。例如，创建针对ID列的唯一索引可以显著改变估计结果，因为索引提供了更精确的唯一值信息。同时，非聚集索引和覆盖索引也会影响基数估计，因为它们提供了不同的数据访问路径。 总结来说，SQL Server 2014中的基数估计是一个复杂的过程，涉及到统计信息的使用、数据分布的理解和执行计划的优化。通过实验和测试，我们可以更好地理解这个过程，从而更有效地调整查询和数据库设计，以优化查询性能。值得注意的是，虽然SQL Server 2014的基数估计器已经显著改进，但在某些情况下，手动调整统计信息或使用查询提示可能仍然必要，以确保最佳的查询执行计划。