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而每次查询分析器寻找路径时，并不会每一次都去统计索引中包含的行数，值的范围等，而是根据一定条件创建和更新这些信息后保存到数据库中，这也就是所谓的统计信息。如何查看统计信息
查看SQL Server的统计信息非常简单，使用如下指令：
DBCC SHOW_STATISTICS('表名','索引名')
所得到的结果如图1所示。
图1.统计信息
统计信息如何影响查询下面我们通过一个简单的例子来看统计信息是如何影响查询分析器。我建立一个测试表，有两个INT值的列，其中id为自增，ref上建立非聚集索引，插入100条数据，从1到100，再插入9900条等于100的数据。图1中的统计信息就是示例数据的统计信息。
此时，我where后使用ref值作为查询条件，但是给定不同的值，我们可以看出根据统计信息，查询分析器做出了不同的选择，如图2所示。
图2.根据不同的谓词，查询优化器做了不同的选择
其实，对于查询分析器来说，柱状图对于直接可以确定的谓词非常管用，这些谓词比如:
where date = getdate()
where id= 12345
where monthly_sales < 10000 / 12
where name like “Careyson” + “%”
但是对于比如
where price = @vari
where total_sales > (select sum(qty) from sales)
where a.id =b.ref_id
where col1 =1 and col2=2
这类在运行时才能知道值的查询，采样步长就明显不是那么好用了。另外，上面第四行如果谓词是两个查询条件，使用采样步长也并不好用。因为无论索引有多少列，采样步长仅仅存储索引的第一列。当柱状图不再好用时，SQL Server使用密度来确定最佳的查询路线。
密度的公式是：1/表中唯一值的 个数。当密度越小时，索引越容易被选中。比如图1中的第二个表，我们可以通过如下公式来计算一下密度:
图3.某一列的密度
根据公式可以推断，当表中的数据量逐渐增大时，密度会越来越小。
对于那些不能根据采样步长做出选择的查询，查询分析器使用密度来估计行数,这个公式为:估计的行数=表中的行数*密度
那么，根据这个公式，如果我做查询时，估计的行数就会为如图4所示的数字。
图4.估计的行数
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