通过手动创建统计信息优化sql查询性能案例

来源于工作中的一个实际问题，

这里是组合列数据不均匀导致查询无法预估数据行数，从而导致无法选择合理的执行计划导致性能低下的情况

我这里把问题简单化，主要是为了说明问题

如下一张业务表，主要看两个“状态”字段，BusinessStatus1 和 BusinessStatus2create table BusinessTable(  Id int identity(1,1),  Col2 varchar(50),  Col3 varchar(50),  Col4 varchar(50),  BusinessStatus1 tinyint,  BusinessStatus2 tinyint,  CreateDate Datetime)GO--向测试表中写入数据：begin tran  declare @i int  set @i=0  while @i<500000  begin    insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),1,10,GETDATE()-RAND()*1000)    insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),1,20,GETDATE()-RAND()*1000)    insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),1,30,GETDATE()-RAND()*1000)        insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),2,20,GETDATE()-RAND()*1000)    insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),2,30,GETDATE()-RAND()*1000)    insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),2,40,GETDATE()-RAND()*1000)    insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),3,30,GETDATE()-RAND()*1000)    insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),3,40,GETDATE()-RAND()*1000)    insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),3,50,GETDATE()-RAND()*1000)    set @i=@i+1  endcommit--插入一条特殊数据，也就是实际业务场景中：insert into BusinessTable values (NEWID(),NEWID(),NEWID(),3,10,GETDATE()-RAND()*1000) 

--测试数据的特点是：--BusinessStatus1 的分布位：1，2,3,--BusinessStatus2 的分布位：10，20,30,40,50--目前数据的对应关系，--但是注意插入的一条特殊数据：--BusinessStatus1 和 BusinessStatus2 的组合为：BusinessStatus1=3 and BusinessStatus2=10，在451W条数据中是唯一的一个组合--创建如下索引：Create Clustered index idx_createDate on BusinessTable(CreateDate)Create Index idx_status on BusinessTable(BusinessStatus1,BusinessStatus2)

进行如下查询，就是查询那条所谓的特殊数据

select * from BusinessTable where BusinessStatus1=3 and BusinessStatus2=10

发现执行计划如下:走的是全表扫描，IO代价也不小，

这种情况下，明明只有一条数据，却要走全表扫描

（实际业务中类似数据也不仅只有一条这么巧，但是在千万级的表中，符合类似条件的数据很少，

打个比方好理解一点，就像订单表一样，订单是退订状态，且尚未退款，这种数据的分布是少之又少吧

只是举例，不要较真）

上面查询的IO信息

再通过强制索引提示的情况下，发现同样的查询，IO有一个非常大的下降

分析上述sql为什么不走索引？因为毕竟符合条件的数据只有一条，走全表扫描代价也过于大了，尤其是实际情况中，业务表更大，逻辑也没有这么直白

这个还要从索引统计信息说起，在符合索引中，索引统计信息只是统计前导列的，对于组合列的分布，sqlserver是无法预估到的，这一点可以通过第一个查询的执行计划发现

sqlserver只是能够预估到 BusinessStatus1 =3 的情况下的数据分布，但是无法预估到 BusinessStatus1=3 and BusinessStatus2=10这个组合情况下的数据分布情况

当然通过统计信息也可以看到，统计信息只记录了BusinessStatus1的列的数据分布情况，但是实际执行的过程中，无法预估BusinessStatus1=3 and BusinessStatus2=10的准确分布

找到了问题的原因，就容易解决了，既然sqlserver无法预估到BusinessStatus1=3 and BusinessStatus2=10这个组合条件的数据分布请，

那么就创建一个过滤统计信息，让sqlserver准确地知道这个条件下数据的分布请，就容易做出相对准确的执行计划了

通过如下语句，创建一个该条件的统计信息

create statistics BusinessTableFilterStatistics on BusinessTable(BusinessStatus1,BusinessStatus2)where BusinessStatus1=3 and BusinessStatus2=10--创建完统计信息之后注意要做个更新UPDATE STATISTICS BusinessTable BusinessTableFilterStatistics with fullscan

创建完统计信息之后，发现表上会增加一个刚刚创建的统计信息

现在再来看这个查询的执行计划情况，发现其按照预期的走了索引

同时观察起IO情况，也有一个大幅度的下降

总结：

以上通过手动创建统计信息，来促使sqlserver在生成执行计划的时候，准确地知道数据的分布情况，做出较为优化的执行计划，在某些特殊的情况下，可以作为优化的一个考虑方向

后记：

或许有人认为这个问题该归结于parameter sniff的问题，其实这个问题跟parameter sniff还不太一样（当然也有一点像）

通常情况下，所说的parameter sniff问题是单列数据分布不均匀的情况下，因为执行计划重用导致性能地下的一个现象，重点是执行计划的不合理重用

这里的问题在于，由于统计信息的数据计算方式，sqlserver 压根无法预估到符合条件数据的准确分布，从而无法做出合理的执行计划的情况

当然这种情况也比较特殊，在强制索引提示以外，可以通过手动创建统计信息来达到优化的目的

原标题：通过手动创建统计信息优化sql查询性能案例

关键词：sql