这篇文章通过文字代码的形式讲解了如何处理用自增长键列的统计信息。我们都知道，在SQL Server里每个统计信息对象都有关联的直方图。直方图用多个步长描述指定列数据分布情况。在一个直方图里，SQL Server最大支持200的步长，但当你查询的数据范围在直方图最后步长后，这是个问题。我们来看下面的代码，重现这个情形：
-- Create a simple orders table
CREATE TABLE Orders
(
OrderDate DATE NOT NULL,
Col2 INT NOT NULL,
Col3 INT NOT NULL
)
GO
-- Create a Non-Unique Clustered Index on the table
CREATE CLUSTERED INDEX idx_CI ON Orders(OrderDate)
GO
-- Insert 31465 rows from the AdventureWorks2008r2 database
INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3) SELECT OrderDate, CustomerID, TerritoryID FROM AdventureWorks2008R2.Sales.SalesOrderHeader
GO
-- Rebuild the Clustered Index, so that we get fresh statistics.
-- The last value in the Histogram is 2008-07-31.
ALTER INDEX idx_CI ON Orders REBUILD
GO
-- Insert 200 additional rows *after* the last step in the Histogram
INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3)
VALUES ('20100101', 1, 1)
GO 200
在索引重建后，我们再看下直方图，我们发现最后步进的值是2008-07-31。
你已经看到，在最后步进到表里后，我们插入了200条额外记录。这样的话，直方图并没有真实反馈实际的数据分布情况，但SQL Server还是要进行基数计算。我们现在来看看在不同版本里SQL Server是如何处理这个问题的。
在SQL Server 2014之前，基数计算对此问题的处理非常简单：SQL Server估计行数为1，你可以从下面的图片里看到。
点击工具栏的显示包含实际的执行计划，并执行如下查询：
自SQL Server 2005 SP1起，查询优化器可以标记1列为自增长（Ascending）来克服刚才介绍的限制。如果你用自增长列值更新了统计信息对象3次，那列就会被标记为自增长列。为了看有没有列标记为自增长，你可以使用跟踪标记2388。当你启用这个跟踪标记，DBCC SHOW_STATISTICS的输出就改变了，有额外列返回。
现在下面的代码更新统计信息3次，每次用自增长键列值在我们聚集索引末尾插入行。
-- => 1st update the Statistics on the table with a FULLSCAN
UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN
GO
-- Insert 200 additional rows *after* the last step in the Histogram
INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3)
VALUES ('20100201', 1, 1)
GO 200
-- => 2nd update the Statistics on the table with a FULLSCAN
UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN
GO
-- Insert 200 additional rows *after* the last step in the Histogram
INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3)
VALUES ('20100301', 1, 1)
GO 200
-- => 3rd update the Statistics on the table with a FULLSCAN
UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN
GO
然后，当我们执行DBCC SHOW_STATISTICS命令，你会看到SQL Server已讲那列标记为Ascending。
现在当你再次执行查询不是直方图范围的数据时，没有任何改变。为了使用标记为自增长键列，你要启用另外一个跟踪标记-2389。如果你启用这个跟踪标记，查询优化器就是密度向量（Density Vector）来进行基数计算。
-- Now we query the newly inserted range which is currently not present in the Histogram. -- With Trace Flag 2389, the Query Optimizer uses the Density Vector to make the Cardinality Estimation. SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate = '20100401' OPTION (RECOMPILE, QUERYTRACEON 2389) GO
来看下现在的表密度：
现在的表密度是0.0008873115，因此查询优化器的估计行数是28.4516：0.0008873115*（32265-200）。
这虽然不是最好的结果，但比估计行数1好很多！
（这里有问题，我本地是SQL Server 2008r2，测试估计行数还是1，不知原因，望知道的朋友解释下，多谢！)
SQL Server 2014
在SQL Server 2014引入的一个新功能是新基数计算。新基数计算对于自增长键问题的处理非常简单：默认不使用任何跟踪标记，来使用统计信息对象的密度向量来进行基数计算。下面查询启用2312跟踪标记的基数计算来运行同个查询。
1 -- With the new Cardinality Estimator SQL Server estimates 28.4516 rows at the Clustered Index Seek operator. 2 SELECT * FROM Orders 3 WHERE OrderDate = '20100401' 4 OPTION (RECOMPILE, QUERYTRACEON 2312) 5 GO
我们来看这里的基数计算，你会看到查询优化器再次估计行数是28.4516，但这一次没表上自增长。这是SQL Server 2014的自带功能。
（SQL Server 2014测试失败，估计行数也是1……）
在这篇文章，我向你展示了SQL Server的查询优化器如何处理自增长键问题。在SQL Server 2014之前，你需要启用2389跟踪标记来获得更好的基数计算——这样的话那列会标记为自增长（ascending）。SQL Server 2014，查询优化器默认就使用密度向量来进行基数计算，这样就方便很多。我希望你对此有所收获，在SQL Server里如何处理自增长键列问题你会有更好的想法。
希望对大家有所启迪，谢谢。
