文章主要描述的是SQL Server索引密度(Index Densities),当一个查询的SARG 的值直到查询运行时才得以知晓,或是SARG是一个关于索引的多列时,SQL Server才使用为索引中每列存储的密度值。

对于组合键值,SQL Server为第一列的组合键存储了密度值;为第一列和第二列;为第一、二、三列;等等。这些信息可以从Listing34.1的DBCC SHOW_STATISTICS 输出信息的All density区域看到。

SQL Server索引密度表示为键的唯一键值的倒数。每个键的密度可以按照下面的公式进行计算:

引用

Key density = 1.00/ ( Count of distinct key values in the table)

键密度 = 1.00 / (表中的不同键值数)

所以,pubs数据库的author表中state列的密度计算公式如下:

Sql代码

  1. Select Density = 1.00/ (select count (distinct state) from authors)
  2. Go
  3. Select Density = 1.00/ (select count (distinct state) from authors)
  4. Go
  5. Density
  6. .1250000000000

State和zip的组合列密度计算如下:

Sql代码

  1. Select density = 1.00/( select count (distinct state + zip) from authors)
  2. Go
  3. Select density = 1.00/( select count (distinct state + zip) from authors)
  4. Go
  5. Density
  6. .0555555555555

注意,不像选择率,越小的SQL Server索引密度意味着具有更高的索引选择性。当密度趋近于1,索引就变得有更少的选择性,基本上没有用处了。当索引的选择性低的时候,优化器可能会选择一个表扫描(table scan),或者叶子级的索引扫描(Index scan),而不会进行索引查找(index seek),因为这样会付出更多的代价。

引用

提示:

当心你的数据库中低选择性的索引。这样的索引通常是对系统的性能是一个损害。它们通常不仅不会用来进行数据的检索,而且也会使得数据修改语句变得缓慢,因为需要额外的索引维护。识别这些索引,考虑删除掉它们。

通常,当你给键中添加更多的列时,密度值应该变得更小。例如,在Listing 34.2,密度值逐渐变小。

  1. Key Column Index Density
  2. title_id 1.8621974E-3
  3. title_id, stor_id 5.997505E-6
  4. title_id, stor_id, ord_num 5.9268041E-6

以上的相关内容就是对SQL Server索引密度(Index Densities)的介绍,望你能有所收获。

关于SQL Server索引密度的知识的更多相关文章

  1. 转: SQL Server索引的维护 - 索引碎片、填充因子

    转:http://www.cnblogs.com/kissdodog/archive/2013/06/14/3135412.html 实际上,索引的维护主要包括以下两个方面: 页拆分 碎片 这两个问题 ...

  2. SQL Server索引的维护 - 索引碎片、填充因子 <第三篇>

    实际上,索引的维护主要包括以下两个方面: 页拆分 碎片 这两个问题都和页密度有关,虽然两者的表现形式在本质上有所区别,但是故障排除工具是一样的,因为处理是相同的. 对于非常小的表(比64KB小得多), ...

  3. SQL Server索引进阶:第十级,索引内部结构

    原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 10,Index Internal Structure 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway ...

  4. SQL Server索引进阶:第四级,页和区

    原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 4, Pages and Extents 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL ...

  5. SQL Server索引进阶:第一级,索引简介

    这个并不是我翻译的,全文共有15篇,但我发现好多网站已经不全,所以自己整理. 原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 1, Introduction t ...

  6. 【译】索引进阶(一):SQL SERVER索引介绍

      [译注:此文为翻译,由于本人水平所限,疏漏在所难免,欢迎探讨指正]  原文链接:http://www.sqlservercentral.com/articles/Stairway+Series/7 ...

  7. SQL Server索引总结二

    从CREATE开始 通过显式的CREATE INDEX命令 在创建约束时作为隐含的对象 随约束创建的隐含索引 当向表中添加如下两种约束之一时,就会创建隐含索引. 主键约束(聚集索引) 唯一约束(唯一索 ...

  8. sql server 索引总结一

    一.存储结构 在SQL Server中,有许多不同的可用排列规则选项. 二进制:按字符的数字表示形式排序(ASCII码中,用数字32表示空格,用68表示字母"D").因为所有内容都 ...

  9. 【译】SQL Server索引进阶第八篇:唯一索引

    原文:[译]SQL Server索引进阶第八篇:唯一索引     索引设计是数据库设计中比较重要的一个环节,对数据库的性能其中至关重要的作用,但是索引的设计却又不是那么容易的事情,性能也不是那么轻易就 ...

随机推荐

  1. Umbraco image中使用Crop URL

    需要在Umbraco 的image中使用crop URL.首先你需要取出这个image作为IPublishedContent 有以下两种方法 第一种: var imageId = Model.Cont ...

  2. C#——传值参数(3)

    上篇文章我与大家共同学习了 值参数——引用类型这次与大家共同学习 传值参数--引用类型,不创建新对象,只操作对象这是个思维导图:我们仍需记住:1.值参数创建变量的副本 2.对值参数的改变不会影响变量的 ...

  3. MS SQL读取JSON数据

    前面有一篇<在SQL中直接把查询结果转换为JSON数据>https://www.cnblogs.com/insus/p/10905566.html,是把table转换为json. 现反过来 ...

  4. untiy AnimationEvent添加返回参数

    using UnityEngine; using System.Collections; public class Try : MonoBehaviour { public class Action ...

  5. Node.js 内置模块crypto加密模块(3) HMAC

    HMAC:哈希消息认证码 ( Hash-based Message Authentication Code ) HMAC是密钥相关的哈希算法 使用 HMAC 进行加密的Node实现的一种方法: &qu ...

  6. django视图 CBV 和 FBV

    目录 视图 CBV 和 FBV 什么是视图? FBV function based view 基于函数的视图 CBV class based view 基于类的视图 小技巧 CBV 如何获取页面请求类 ...

  7. Theme Section

    题目链接 #include <cstdio> #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; ...

  8. JS高级学习历程-11

    [继承] 在php,一个类去继承另一个类,本类实例化出来的对象,既可以调用本身类的成员,也可以调用父类的成员. 在javascript继承主要通过原型实现,构造函数继承一个对象,构造函数的实例会拥有被 ...

  9. STP-10-RPVST+

    RPVST+(快速每VLAN生成树+)是一种以每个VLAN为基础,分别运行RSTP的形式,类似于PVST+.它拥有之前所描述的PVST+的优势,这为RSTP带来了亚秒级的收敛速度.因此,RPVST+和 ...

  10. 关于java多线程任务执行时共享资源加锁的方式思考

    1.加锁方式: 1-1.使用synchronized关键字进行方法或代码块的加锁方式 1-2.使用ReentrantLock类提供的lock()方法的方式 2.代码实现(传统的银行取款存款问题): 2 ...