DBCC SHOW_STATISTICS(Transact-SQL)
DBCC SHOW_STATISTICS는 테이블 또는 인덱싱된 뷰에 대한 현재 쿼리 최적화 통계를 표시합니다. 쿼리 최적화 프로그램은 통계를 사용하여 쿼리 결과의 카디널리티 또는 행 수를 예상함으로써 고품질의 쿼리 계획을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 쿼리 최적화 프로그램은 카디널리티 예상치를 통해 쿼리 계획에서 index scan 연산자 대신 index seek 연산자를 선택하여 리소스가 많이 소요되는 index scan을 피함으로써 쿼리 성능을 개선할 수 있습니다.
쿼리 최적화 프로그램은 테이블 또는 인덱싱된 뷰에 대한 통계를 통계 개체에 저장합니다. 테이블의 경우 통계 개체는 인덱스 또는 테이블 열의 목록에 생성됩니다. 통계 개체에는 통계에 대한 메타데이터가 있는 헤더, 통계 개체의 첫 번째 키 열에 있는 값의 분포에 대한 히스토그램, 그리고 열 간 상관 관계를 측정하는 밀도 벡터가 포함됩니다. 데이터베이스 엔진은 통계 개체의 일부 데이터를 사용하여 카디널리티 예상치를 계산할 수 있습니다.
DBCC SHOW_STATISTICS는 통계 개체에 저장된 데이터를 바탕으로 헤더, 히스토그램 및 밀도 벡터를 표시합니다. 이 구문을 사용하면 대상 인덱스 이름, 통계 이름 또는 열 이름과 함께 테이블 또는 인덱싱된 뷰를 지정할 수 있습니다. 이 항목에서는 통계를 표시하고 표시된 결과를 읽는 방법을 설명합니다.
자세한 내용은 통계를 사용하여 쿼리 성능 향상을 참조하십시오.
.gif "항목 링크 아이콘")
구문
DBCC SHOW_STATISTICS ( table_or_indexed_view_name , target )
[ WITH [ NO_INFOMSGS ] < option > [ , n ] ]
< option > :: =
STAT_HEADER | DENSITY_VECTOR | HISTOGRAM | STATS_STREAM
인수
table_or_indexed_view_name
통계 정보를 표시할 테이블 또는 인덱싱된 뷰의 이름입니다.target
통계 정보를 표시할 인덱스, 통계 또는 열의 이름입니다. target이 테이블 또는 인덱싱된 뷰의 기존 인덱스 또는 통계 이름인 경우 이 대상에 대한 통계 정보가 반환됩니다. target이 기존 열의 이름이고 이 열에 자동으로 생성된 통계가 있는 경우 자동 생성된 통계에 대한 정보가 반환되며, 열 대상에 자동으로 생성된 통계가 없는 경우에는 오류 메시지 2767이 반환됩니다.NO_INFOMSGS
심각도가 0에서 10 사이인 모든 정보 메시지를 표시하지 않습니다.STAT_HEADER | DENSITY_VECTOR | HISTOGRAM | STATS_STREAM [ **,**n ]
이 옵션 중 하나 이상을 지정하면 문에서 반환하는 결과 집합이 지정한 옵션으로 제한됩니다. 옵션을 지정하지 않으면 모든 통계 정보가 반환됩니다.STATS_STREAM은 정보를 제공하기 위해서만 확인됩니다. 지원되지 않습니다. 향후 호환성은 보장되지 않습니다.입니다.
결과 집합
다음 표에서는 STAT_HEADER를 지정한 경우 결과 집합에 반환되는 열을 설명합니다.
열 이름 |
설명 |
|---|---|
이름 |
통계 개체의 이름입니다. |
업데이트 |
통계가 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간입니다. STATS_DATE 함수를 사용하여 이 정보를 검색할 수도 있습니다. |
행 |
통계가 마지막으로 업데이트되었을 때 테이블 또는 인덱싱된 뷰의 전체 행 수입니다. 통계가 필터링되거나 필터링된 인덱스에 해당하는 경우 행 수가 테이블의 행 수보다 적을 수 있습니다. 자세한 내용은 통계를 사용하여 쿼리 성능 향상을 참조하십시오. |
샘플링한 행 |
통계 계산을 위해 샘플링된 전체 행 수입니다. 샘플링된 행 수가 전체 행 수보다 적은 경우 표시되는 히스토그램과 밀도 결과는 샘플링된 행을 기준으로 하는 예상치입니다. |
단계 |
히스토그램의 총 단계 수입니다. 각 단계의 범위는 열 값에서 상한 열 값까지입니다. 히스토그램 단계는 통계의 첫 번째 키 열에 정의됩니다. 최대 단계 수는 200개입니다. |
밀도 |
히스토그램 경계 값을 제외하고 통계 개체의 첫 번째 키 열에 있는 모든 값에 대해 1/distinct values로 계산됩니다. 이 밀도 값은 쿼리 최적화 프로그램에서 사용되지 않으며 SQL Server 2008 이전 버전과의 호환성을 위해 표시됩니다. |
평균 키 길이 |
통계 개체의 키 열에 있는 모든 값에 대한 값당 평균 바이트 수입니다. |
문자열 인덱스 |
‘예’는 통계 개체에 LIKE 연산자를 사용하는 쿼리 조건자(예: WHERE ProductName LIKE '%Bike')의 카디널리티 예상치 정확도를 높이기 위한 문자열 요약 통계가 있음을 나타냅니다. 문자열 요약 통계는 히스토그램과는 별도로 저장되며 통계 개체에서 char, varchar, nchar, nvarchar, varchar(max), nvarchar(max), text 또는 ntext 형식인 첫 번째 키 열에 생성됩니다. |
필터 식 |
통계 개체에 포함된 테이블 행의 하위 집합에 대한 조건자입니다. NULL = 필터링되지 않은 통계입니다. 필터링된 조건자에 대한 자세한 내용은 필터링된 인덱스 디자인 지침을 참조하십시오. 필터링된 통계에 대한 자세한 내용은 통계를 사용하여 쿼리 성능 향상을 참조하십시오. |
필터링되지 않은 행 |
필터 식을 적용하기 전 테이블에 있는 전체 행 수입니다. 필터 식이 NULL이면 필터링되지 않은 행과 행이 동일합니다. |
다음 표에서는 DENSITY_VECTOR를 지정한 경우 결과 집합에 반환되는 열을 설명합니다.
열 이름 |
설명 |
|---|---|
모든 밀도 |
Density는 1/distinct values입니다. 결과에는 통계 개체에 있는 각 열 접두사의 밀도가 한 행씩 표시됩니다. 고유 값은 행별 및 열 접두사별 열 값의 고유한 목록입니다. 예를 들어 통계 개체가 키 열 (A, B, C)를 포함하는 경우 결과에서 밀도는 이러한 각 열 접두사의 고유 값 목록인 (A), (A,B) 및 (A, B, C)로 보고됩니다. 접두사 (A, B, C)를 사용하면 이러한 각 목록은 다음과 같은 고유 값 목록입니다. (3, 5, 6), (4, 4, 6), (4, 5, 6), (4, 5, 7). 접두사 (A, B)를 사용하면 동일한 열 값은 고유 값 목록 (3, 5), (4, 4) 및 (4, 5)를 가집니다. |
평균 길이 |
열 접두사의 열 값 목록을 저장하기 위한 평균 길이(바이트)입니다. 예를 들어 목록 (3, 5, 6)의 각 값에 4바이트가 필요한 경우 길이는 12바이트입니다. |
열 |
모든 밀도 및 평균 길이가 표시되는 접두사의 열 이름입니다. |
다음 표에서는 HISTOGRAM 옵션을 지정한 경우 결과 집합에 반환된 열을 설명합니다.
열 이름 |
설명 |
|---|---|
RANGE_HI_KEY |
히스토그램 단계의 상한 열 값입니다. 열 값은 키 값이라고도 합니다. |
RANGE_ROWS |
상한을 제외한 히스토그램 단계 내에 열 값이 있는 예상 행 수입니다. |
EQ_ROWS |
히스토그램 단계에서 상한과 열 값이 동일한 예상 행 수입니다. |
DISTINCT_RANGE_ROWS |
상한을 제외한 히스토그램 단계 내에 고유한 열 값이 있는 예상 행 수입니다. |
AVG_RANGE_ROWS |
상한을 제외한 히스토그램 단계 내에 중복 열 값이 있는 평균 행 수입니다(DISTINCT_RANGE_ROWS > 0인 경우 RANGE_ROWS/DISTINCT_RANGE_ROWS). |
주의
히스토그램
히스토그램은 데이터 집합에서 각 고유 값의 발생 빈도를 측정합니다. 쿼리 최적화 프로그램은 행을 통계적으로 샘플링하거나 테이블 또는 뷰의 모든 행에 대해 전체 검색을 수행하는 방법으로 열 값을 선택하여 통계 개체의 첫 번째 키 열에 있는 열 값에 대한 히스토그램을 계산합니다. 샘플링된 행 집합으로 히스토그램을 만드는 경우 저장된 행 수의 합계와 고유 값의 수는 예상치이며 정수일 필요가 없습니다.
쿼리 최적화 프로그램에서는 히스토그램을 만들기 위해 열 값을 정렬하고 고유한 각 열 값과 일치하는 값의 수를 계산한 다음 열 값을 최대 200개의 연속적인 히스토그램 단계로 집계합니다. 각 단계의 범위는 열 값에서 상한 열 값까지입니다. 범위는 경계 값 자체를 제외하고 경계 값 사이의 모든 가능한 열 값을 포함합니다. 정렬된 열 값 중 가장 낮은 값은 첫 번째 히스토그램 단계의 상한 값입니다.
다음 다이어그램에서는 6단계의 히스토그램을 보여 줍니다. 첫 번째 상한 값 왼쪽의 영역이 1단계입니다.
.gif "6단계의 히스토그램")
각 히스토그램 단계를 살펴보면 다음과 같습니다.
굵은 선은 상한 값(RANGE_HI_KEY)과 발생한 횟수(EQ_ROWS)를 나타냅니다.
RANGE_HI_KEY 왼쪽의 채워진 영역은 열 값의 범위와 각 열 값이 발생한 평균 횟수(AVG_RANGE_ROWS)를 나타냅니다. 첫 번째 히스토그램 단계의 AVG_RANGE_ROWS는 항상 0입니다.
점선은 범위 내 고유 값의 총 개수(DISTINCT_RANGE_ROWS) 및 범위 내 값의 총 개수(RANGE_ROWS)를 예상하는 데 사용되는 샘플링된 값을 나타냅니다. 쿼리 최적화 프로그램은 RANGE_ROWS 및 DISTINCT_RANGE_ROWS를 사용하여 AVG_RANGE_ROWS를 계산하며 샘플링된 값은 저장하지 않습니다.
쿼리 최적화 프로그램은 통계적 중요성에 따라 히스토그램 단계를 정의합니다. 또한 히스토그램의 단계 수를 최소화하면서 경계 값 간의 차이를 최대화하기 위해 최대 차이 알고리즘을 사용합니다. 최대 단계 수는 200개입니다. 히스토그램 단계 수는 경계 지점이 200개 미만인 열에서도 고유 값의 개수보다 적을 수 있습니다. 예를 들어 100개의 고유 값을 가진 열의 히스토그램에 100개 미만의 경계 지점이 있을 수 있습니다.
밀도 벡터
쿼리 최적화 프로그램은 같은 테이블 또는 인덱싱된 뷰에서 여러 열을 반환하는 쿼리의 카디널리티 예상치 정확도를 높이기 위해 밀도를 사용합니다. 밀도 벡터는 통계 개체에 있는 각 열 접두사당 한 개의 밀도를 포함합니다. 예를 들어 통계 개체에 CustomerId, ItemId, Price 키 열이 있는 경우 다음의 각 열 접두사에 대해 밀도가 계산됩니다.
열 접두사 |
밀도 계산 기준 |
|---|---|
(CustomerId) |
CustomerId의 값이 일치하는 행 |
(CustomerId, ItemId) |
CustomerId 및 ItemId의 값이 일치하는 행 |
(CustomerId, ItemId, Price) |
CustomerId, ItemId 및 Price의 값이 일치하는 행 |
제한 사항
DBCC SHOW_STATISTICS는 공간 인덱스에 대한 통계를 제공하지 않습니다.
사용 권한
통계 개체를 보려면 테이블의 소유자이거나 sysadmin 고정 서버 역할, db_owner 고정 데이터베이스 역할 또는 db_ddladmin 고정 데이터베이스 역할의 멤버여야 합니다.
예
1. 모든 통계 정보 반환
다음 예에서는 Person.Address 테이블의 AK_Product_Name 인덱스에 대한 모든 통계 정보를 표시합니다.
USE AdventureWorks2008R2;
GO
DBCC SHOW_STATISTICS ("Person.Address", AK_Address_rowguid);
GO
2. HISTOGRAM 옵션 지정
다음 예에서는 AK_Product_Name 인덱스에 표시된 통계 정보를 HISTOGRAM 데이터로 제한합니다.
USE AdventureWorks2008R2;
GO
DBCC SHOW_STATISTICS ("Person.Address", AK_Address_rowguid) WITH HISTOGRAM;
GO