在专用 SQL 池中创建和更新表统计信息

本文提供适用于创建和更新专用 SQL 池中有关表的查询优化统计信息的建议和示例。

为何使用统计信息

专用 SQL 池对数据了解得越多，其针对数据执行查询的速度就越快。将数据载入专用 SQL 池之后，收集有关数据的统计信息是最重要的查询优化任务之一。

专用 SQL 池查询优化器是基于成本的优化器。此优化器会对各种查询计划的成本进行比较，并选择成本最低的计划。在大多数情况下，它选择执行速度最快的计划。

例如，如果优化器估算查询筛选依据的日期会返回一条记录，那么它就会选择特定的计划。如果优化器估计所选日期将返回一百万行，则会选择不同的计划。

自动创建统计信息

启用数据库的 AUTO_CREATE_STATISTICS 选项时，专用 SQL 池会分析传入的用户查询中是否缺少统计信息。

如果缺少统计信息，查询优化器在查询谓词或联接条件中各个列上创建统计信息，以改进查询计划的基数估计。

注释

默认情况下，自动创建统计信息目前处于开启状态。

可运行以下 T-SQL 命令来检查是否为专用 SQL 池配置了 AUTO_CREATE_STATISTICS：

SELECT name, is_auto_create_stats_on
FROM sys.databases

如果专用 SQL 池未配置 AUTO_CREATE_STATISTICS，建议通过运行以下命令来启用此属性。将 <your-datawarehouse-name> 替换为专用 SQL 池的名称。

ALTER DATABASE <your-datawarehouse-name>
SET AUTO_CREATE_STATISTICS ON

这些语句会触发自动创建统计信息：

SELECT
INSERT... SELECT
CREATE TABLE AS SELECT （CTAS）
UPDATE
DELETE
检测到包含联接或存在谓词时 EXPLAIN

注释

不在临时或外部表上执行“自动创建统计信息”。

自动创建统计信息的过程是以同步方式完成的，因此，如果列中缺少统计信息，查询性能可能会轻微下降。为单个列创建统计信息所需的时间取决于表的大小。

为了避免可测量的性能降低，应确保在分析系统之前先通过执行基准检验工作负载来创建统计信息。

注释

统计信息的创建会在不同的用户上下文中记录到 sys.dm_pdw_exec_requests 中。

创建自动统计信息时，它们将采用以下格式：_WA_Sys_<8 digit column id in Hex>_<8 digit table id in Hex>。可以通过运行 DBCC SHOW_STATISTICS 命令查看已创建的统计信息：

DBCC SHOW_STATISTICS (<table_name>, <target>)

table_name 是包含待显示统计信息的表的名称。此表不能为外部表。目标是要显示统计信息的目标索引、统计信息或列的名称。

更新统计信息

最佳实践之一是每天在添加新日期后，更新有关日期列的统计信息。每次有新行载入专用 SQL 池时，就会添加新的加载日期或事务日期。这些添加操作会更改数据分布情况并使统计信息过时。

有关客户表中的国家/地区列的统计信息可能永远不需要更新，因为值的分布通常不会变化。假设客户间的分布固定不变，将新行添加到表变化并不会改变数据分布情况。

但是，如果专用 SQL 池只包含一个国家/地区，并且引入了来自新国家/地区的数据，导致存储了多个国家/地区的数据，那么，就需要更新有关国家/地区列的统计信息。

下面是关于更新统计信息的建议：

统计信息特性	建议
统计信息更新频率	保守：每日在加载或转换数据之后
采样	如果行数少于 10 亿，则使用默认采样率 (20%)。如果行数超过 10 亿，则使用 2% 的采样率。

在排查查询问题时，首先要询问的问题之一就是“统计信息是最新的吗？”

无法根据数据期限回答此问题。如果对基础数据未做重大更改，则最新的统计信息对象有可能非常陈旧。如果行数有明显变化或给定列的值分布有重大变化，这时就需要更新统计信息。

没有任何动态管理视图可用于确定自上次更新统计信息以来表中的数据是否发生更改。以下两个查询可帮助确定统计信息是否过时。

查询 1：找出统计信息中的行计数 () 与实际行计数 (stats_row_count) 之间的差异actual_row_count。

select 
objIdsWithStats.[object_id], 
actualRowCounts.[schema], 
actualRowCounts.logical_table_name, 
statsRowCounts.stats_row_count, 
actualRowCounts.actual_row_count,
row_count_difference = CASE
    WHEN actualRowCounts.actual_row_count >= statsRowCounts.stats_row_count THEN actualRowCounts.actual_row_count - statsRowCounts.stats_row_count
    ELSE statsRowCounts.stats_row_count - actualRowCounts.actual_row_count
END,
percent_deviation_from_actual = CASE
    WHEN actualRowCounts.actual_row_count = 0 THEN statsRowCounts.stats_row_count
    WHEN statsRowCounts.stats_row_count = 0 THEN actualRowCounts.actual_row_count
    WHEN actualRowCounts.actual_row_count >= statsRowCounts.stats_row_count THEN CONVERT(NUMERIC(18, 0), CONVERT(NUMERIC(18, 2), (actualRowCounts.actual_row_count - statsRowCounts.stats_row_count)) / CONVERT(NUMERIC(18, 2), actualRowCounts.actual_row_count) * 100)
    ELSE CONVERT(NUMERIC(18, 0), CONVERT(NUMERIC(18, 2), (statsRowCounts.stats_row_count - actualRowCounts.actual_row_count)) / CONVERT(NUMERIC(18, 2), actualRowCounts.actual_row_count) * 100)
END
from
(
    select distinct object_id from sys.stats where stats_id > 1
) objIdsWithStats
left join
(
    select object_id, sum(rows) as stats_row_count from sys.partitions group by object_id
) statsRowCounts
on objIdsWithStats.object_id = statsRowCounts.object_id 
left join
(
    SELECT sm.name [schema] ,
        tb.name logical_table_name ,
        tb.object_id object_id ,
        SUM(rg.row_count) actual_row_count
    FROM sys.schemas sm
         INNER JOIN sys.tables tb ON sm.schema_id = tb.schema_id
         INNER JOIN sys.pdw_table_mappings mp ON tb.object_id = mp.object_id
         INNER JOIN sys.pdw_nodes_tables nt ON nt.name = mp.physical_name
         INNER JOIN sys.dm_pdw_nodes_db_partition_stats rg     ON rg.object_id = nt.object_id
            AND rg.pdw_node_id = nt.pdw_node_id
            AND rg.distribution_id = nt.distribution_id
    WHERE rg.index_id = 1
    GROUP BY sm.name, tb.name, tb.object_id
) actualRowCounts
on objIdsWithStats.object_id = actualRowCounts.object_id

查询 2：通过检查每个表中上次更新统计信息的时间，找出统计信息的使用年限。

注释

如果给定列的值分布有重大变化，则应该更新统计信息，不管上次更新时间为何。

SELECT
    sm.[name] AS [schema_name],
    tb.[name] AS [table_name],
    co.[name] AS [stats_column_name],
    st.[name] AS [stats_name],
    STATS_DATE(st.[object_id],st.[stats_id]) AS [stats_last_updated_date]
FROM
    sys.objects ob
    JOIN sys.stats st
        ON  ob.[object_id] = st.[object_id]
    JOIN sys.stats_columns sc
        ON  st.[stats_id] = sc.[stats_id]
        AND st.[object_id] = sc.[object_id]
    JOIN sys.columns co
        ON  sc.[column_id] = co.[column_id]
        AND sc.[object_id] = co.[object_id]
    JOIN sys.types  ty
        ON  co.[user_type_id] = ty.[user_type_id]
    JOIN sys.tables tb
        ON  co.[object_id] = tb.[object_id]
    JOIN sys.schemas sm
        ON  tb.[schema_id] = sm.[schema_id]
WHERE
    st.[user_created] = 1;

例如，专用 SQL 池中的日期列往往需要经常更新统计信息。每次有新行载入专用 SQL 池时，就会添加新的加载日期或事务日期。这些添加操作会更改数据分布情况并使统计信息过时。

相反地，客户表上性别列的统计信息可能永远不需要更新。假设客户间的分布固定不变，将新行添加到表变化并不会改变数据分布情况。

如果专用 SQL 池只包含一种性别，而新的要求会导致出现多种性别，则需更新性别列的统计信息。

有关详细信息，请参阅统计信息的通用指南。

实施统计信息管理

通常可以扩展数据加载过程，确保在加载结束时更新统计信息，避免或最大程度地减少并发查询之间出现阻塞或资源争用的情况。

当表更改其大小或其值分布时，数据加载最为频繁。数据加载是实施某些管理过程的逻辑场所。

下面提供了有关更新统计信息的一些指导原则：

确保加载的每个表至少包含一个更新的统计信息对象。这会在统计信息更新过程中更新表大小（行计数和页计数）信息。
将重点放在参与 JOIN、GROUP BY、ORDER BY 和 DISTINCT 子句的列上。
考虑更频繁地更新“递增键”列（例如事务日期），因为这些值不包含在统计信息直方图中。
考虑较不经常更新静态分布列。
请记住，每个统计信息对象是按顺序更新的。仅实现 UPDATE STATISTICS <TABLE_NAME> 不一定总很理想 - 尤其是对包含许多统计信息对象的宽型表而言。

有关详细信息，请参阅基数估计。

示例：创建统计信息

以下示例演示如何使用各种选项来创建统计信息。用于每个列的选项取决于数据特征以及在查询中使用列的方式。

使用默认选项创建单列统计信息

若要基于某个列创建统计信息，需要提供统计信息对象的名称和列的名称。

此语法使用所有默认选项。默认情况下，创建统计信息时会提取 20% 的表数据作为样本。

CREATE STATISTICS [statistics_name] ON [schema_name].[table_name]([column_name]);

例如：

CREATE STATISTICS col1_stats ON dbo.table1 (col1);

通过检查每个行创建单列统计信息

20% 的默认采样率足以应付大多数情况。不过，可以调整采样率。

若要采样整个表，请使用此语法：

CREATE STATISTICS [statistics_name] ON [schema_name].[table_name]([column_name]) WITH FULLSCAN;

例如：

CREATE STATISTICS col1_stats ON dbo.table1 (col1) WITH FULLSCAN;

通过指定样本大小创建单列统计信息

或者，可以以百分比指定样本大小：

CREATE STATISTICS col1_stats ON dbo.table1 (col1) WITH SAMPLE = 50 PERCENT;

只对某些行创建单列统计信息

也可以对表中的部分行创建统计信息。这称为筛选的统计信息。

例如，在计划查询大型分区表的特定分区时，可以使用筛选的统计信息。只对分区值创建统计信息，统计信息的准确度会改善，并因而改善查询性能。

此示例会基于一系列的值创建统计信息。可以轻松定义这些值以匹配分区中的值范围。

CREATE STATISTICS stats_col1 ON table1(col1) WHERE col1 > '2000101' AND col1 < '20001231';

注释

若要让查询优化器在选择分布式查询计划时考虑使用筛选的统计信息，查询必须符合统计信息对象的定义。使用上述示例，查询的 WHERE 子句需要指定介于 2000101 和 20001231 之间的 col1 值。

使用所有选项创建单列统计信息

也可以将选项组合在一起。以下示例使用自定义样本大小创建筛选的统计信息对象：

CREATE STATISTICS stats_col1 ON table1 (col1) WHERE col1 > '2000101' AND col1 < '20001231' WITH SAMPLE = 50 PERCENT;

有关完整参考，请参阅 CREATE STATISTICS。

创建多列统计信息

若要创建多列统计信息对象，请使用上述示例，但要指定更多的列。

注释

用于估计查询结果中行数的直方图只适用于统计信息对象定义中所列的第一个列。

在此示例中，直方图在 product_category 上。跨列统计信息是按照 product_category 和 product_sub_category 计算的：

CREATE STATISTICS stats_2cols ON table1 (product_category, product_sub_category) WHERE product_category > '2000101' AND product_category < '20001231' WITH SAMPLE = 50 PERCENT;

由于 product_category 和 product_sub_category 之间存在关联，因此如果同时访问这些列，多列统计信息对象可能很有用。

基于表中的所有列创建统计信息

创建统计信息的方法之一是在创建表后发出 CREATE STATISTICS 命令：

CREATE TABLE dbo.table1
(
   col1 int
,  col2 int
,  col3 int
)
WITH
  (
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX
  )
;

CREATE STATISTICS stats_col1 on dbo.table1 (col1);
CREATE STATISTICS stats_col2 on dbo.table2 (col2);
CREATE STATISTICS stats_col3 on dbo.table3 (col3);

使用存储过程基于 SQL 池中的所有列创建统计信息

专用 SQL 池不提供相当于 SQL Server 中 sp_create_stats 的系统存储过程。此存储过程基于 SQL 池中尚不包含统计信息的每一列创建单列统计信息对象。

以下示例演示如何开始进行 SQL 池设计。可以根据需要任意改写此存储过程。

CREATE PROCEDURE    [dbo].[prc_sqldw_create_stats]
(   @create_type    tinyint -- 1 default 2 Fullscan 3 Sample
,   @sample_pct     tinyint
)
AS

IF @create_type IS NULL
BEGIN
    SET @create_type = 1;
END;

IF @create_type NOT IN (1,2,3)
BEGIN
    THROW 151000,'Invalid value for @stats_type parameter. Valid range 1 (default), 2 (fullscan) or 3 (sample).',1;
END;

IF @sample_pct IS NULL
BEGIN;
    SET @sample_pct = 20;
END;

IF OBJECT_ID('tempdb..#stats_ddl') IS NOT NULL
BEGIN;
    DROP TABLE #stats_ddl;
END;

CREATE TABLE #stats_ddl
WITH    (   DISTRIBUTION    = HASH([seq_nmbr])
        ,   LOCATION        = USER_DB
        )
AS
WITH T
AS
(
SELECT      t.[name]                        AS [table_name]
,           s.[name]                        AS [table_schema_name]
,           c.[name]                        AS [column_name]
,           c.[column_id]                   AS [column_id]
,           t.[object_id]                   AS [object_id]
,           ROW_NUMBER()
            OVER(ORDER BY (SELECT NULL))    AS [seq_nmbr]
FROM        sys.[tables] t
JOIN        sys.[schemas] s         ON  t.[schema_id]       = s.[schema_id]
JOIN        sys.[columns] c         ON  t.[object_id]       = c.[object_id]
LEFT JOIN   sys.[stats_columns] l   ON  l.[object_id]       = c.[object_id]
                                    AND l.[column_id]       = c.[column_id]
                                    AND l.[stats_column_id] = 1
LEFT JOIN    sys.[external_tables] e    ON    e.[object_id]        = t.[object_id]
WHERE       l.[object_id] IS NULL
AND            e.[object_id] IS NULL -- not an external table
)
SELECT  [table_schema_name]
,       [table_name]
,       [column_name]
,       [column_id]
,       [object_id]
,       [seq_nmbr]
,       CASE @create_type
        WHEN 1
        THEN    CAST('CREATE STATISTICS '+QUOTENAME('stat_'+table_schema_name+ '_' + table_name + '_'+column_name)+' ON '+QUOTENAME(table_schema_name)+'.'+QUOTENAME(table_name)+'('+QUOTENAME(column_name)+')' AS VARCHAR(8000))
        WHEN 2
        THEN    CAST('CREATE STATISTICS '+QUOTENAME('stat_'+table_schema_name+ '_' + table_name + '_'+column_name)+' ON '+QUOTENAME(table_schema_name)+'.'+QUOTENAME(table_name)+'('+QUOTENAME(column_name)+') WITH FULLSCAN' AS VARCHAR(8000))
        WHEN 3
        THEN    CAST('CREATE STATISTICS '+QUOTENAME('stat_'+table_schema_name+ '_' + table_name + '_'+column_name)+' ON '+QUOTENAME(table_schema_name)+'.'+QUOTENAME(table_name)+'('+QUOTENAME(column_name)+') WITH SAMPLE '+CONVERT(varchar(4),@sample_pct)+' PERCENT' AS VARCHAR(8000))
        END AS create_stat_ddl
FROM T
;

DECLARE @i INT              = 1
,       @t INT              = (SELECT COUNT(*) FROM #stats_ddl)
,       @s NVARCHAR(4000)   = N''
;

WHILE @i <= @t
BEGIN
    SET @s=(SELECT create_stat_ddl FROM #stats_ddl WHERE seq_nmbr = @i);

    PRINT @s
    EXEC sp_executesql @s
    SET @i+=1;
END

DROP TABLE #stats_ddl;

若要使用默认设置基于表中的所有列创建统计信息，请执行存储过程。

EXEC [dbo].[prc_sqldw_create_stats] 1, NULL;

若要通过全面扫描基于表中的所有列创建统计信息，请调用此过程。

EXEC [dbo].[prc_sqldw_create_stats] 2, NULL;

要对表中的所有列创建示例统计信息，请输入 3 和示例百分比。此过程使用 20% 的采样率。

EXEC [dbo].[prc_sqldw_create_stats] 3, 20;

示例：更新统计信息

要更新统计信息，可以：

更新一个统计信息对象。指定要更新的统计信息对象名称。
更新表中的所有统计信息对象。指定表名称，而不是一个特定的统计信息对象。

更新一个特定的统计信息对象

使用以下语法来更新特定的统计信息对象：

UPDATE STATISTICS [schema_name].[table_name]([stat_name]);

例如：

UPDATE STATISTICS [dbo].[table1] ([stats_col1]);

通过更新特定统计信息对象，可以减少管理统计信息所需的时间和资源。这需要经过一定的思考，以选择要更新的最佳统计信息对象。

更新表格中的所有统计数据

用于更新表中所有统计信息对象的一个简单方法如下：

UPDATE STATISTICS [schema_name].[table_name];

例如：

UPDATE STATISTICS dbo.table1;

UPDATE STATISTICS 语句很容易使用。只要记住，这会更新表中的所有统计信息，因此执行的工作可能会超过所需的数量。如果性能不是一个考虑因素，这是保证拥有最新统计信息的最简单、最全面的操作方式。

注释

更新表中的所有统计信息时，专用 SQL 池会执行扫描，以便针对每个统计信息对象进行表采样。如果表很大、包含许多列和许多统计信息，则根据需要更新各项统计信息可能比较有效率。

有关 UPDATE STATISTICS 过程的实现，请参阅临时表。实现方法与上述 CREATE STATISTICS 过程略有不同，但最终结果相同。

有关完整语法，请参阅更新统计信息。

统计信息元数据

可以使用多个系统视图和函数来查找有关统计信息的信息。例如，使用 stats-date 函数查看上次创建或更新统计信息的时间，即可了解统计信息对象是否可能已过时。

统计信息的目录视图

这些系统视图提供有关统计信息的信息：

目录视图	DESCRIPTION
sys.columns	针对每个列提供一行。
sys.objects	针对数据库中的每个对象提供一行。
sys.schemas	针对数据库中的每个架构提供一行。
sys.stats	针对每个统计信息对象提供一行。
sys.stats_columns	针对统计信息对象中的每个列提供一行；链接回到 sys.columns
sys.tables	针对每个表（包括外部表）提供一行。
sys.table_types	每种数据类型各有一行。

统计信息的系统函数

这些系统函数适合用于处理统计信息：

系统函数	DESCRIPTION
STATS_DATE	上次更新统计信息对象的日期。
DBCC SHOW_STATISTICS	有关统计信息对象所理解的值分布的摘要级别和详细信息。

将统计信息列和函数合并成一个视图

此视图将统计信息相关的列以及 STATS_DATE() 函数的结果合并在一起。

CREATE VIEW dbo.vstats_columns
AS
SELECT
        sm.[name]                           AS [schema_name]
,       tb.[name]                           AS [table_name]
,       st.[name]                           AS [stats_name]
,       st.[filter_definition]              AS [stats_filter_definition]
,       st.[has_filter]                     AS [stats_is_filtered]
,       STATS_DATE(st.[object_id],st.[stats_id])
                                            AS [stats_last_updated_date]
,       co.[name]                           AS [stats_column_name]
,       ty.[name]                           AS [column_type]
,       co.[max_length]                     AS [column_max_length]
,       co.[precision]                      AS [column_precision]
,       co.[scale]                          AS [column_scale]
,       co.[is_nullable]                    AS [column_is_nullable]
,       co.[collation_name]                 AS [column_collation_name]
,       QUOTENAME(sm.[name])+'.'+QUOTENAME(tb.[name])
                                            AS two_part_name
,       QUOTENAME(DB_NAME())+'.'+QUOTENAME(sm.[name])+'.'+QUOTENAME(tb.[name])
                                            AS three_part_name
FROM    sys.objects                         AS ob
JOIN    sys.stats           AS st ON    ob.[object_id]      = st.[object_id]
JOIN    sys.stats_columns   AS sc ON    st.[stats_id]       = sc.[stats_id]
                            AND         st.[object_id]      = sc.[object_id]
JOIN    sys.columns         AS co ON    sc.[column_id]      = co.[column_id]
                            AND         sc.[object_id]      = co.[object_id]
JOIN    sys.types           AS ty ON    co.[user_type_id]   = ty.[user_type_id]
JOIN    sys.tables          AS tb ON  co.[object_id]        = tb.[object_id]
JOIN    sys.schemas         AS sm ON  tb.[schema_id]        = sm.[schema_id]
WHERE   1=1
AND     st.[user_created] = 1
;

DBCC SHOW_STATISTICS() 示例

DBCC SHOW_STATISTICS() 显示统计信息对象中保存的数据。这些数据包括三个组成部分：

标题
密度矢量
直方图

有关统计信息的标头元数据。直方图显示统计信息对象的第一个键列中的值分布。密度向量可度量跨列相关性。

注释

专用 SQL 池使用统计信息对象中的任何数据来计算基数估计值。

显示标头、密度和直方图

此简单示例显示了统计信息对象的所有三个组成部分：

DBCC SHOW_STATISTICS([<schema_name>.<table_name>],<stats_name>)

例如：

DBCC SHOW_STATISTICS (dbo.table1, stats_col1);

显示 DBCC SHOW_STATISTICS() 的一个或多个组成部分

如果只想要查看特定部分，请使用 WITH 子句并指定要查看哪些部分：

DBCC SHOW_STATISTICS([<schema_name>.<table_name>],<stats_name>) WITH stat_header, histogram, density_vector

例如：

DBCC SHOW_STATISTICS (dbo.table1, stats_col1) WITH histogram, density_vector

DBCC SHOW_STATISTICS() 差异

与在 SQL Server 中相比，DBCC SHOW_STATISTICS() 在专用 SQL 池中的实现相对更严格：

未阐述的功能不受支持。
不能使用 Stats_stream。
不能联接特定统计信息子集的结果。例如，STAT_HEADER JOIN DENSITY_VECTOR。
无法设置 NO_INFOMSGS 来抑制消息。
不能在统计信息名称的前后使用方括号。
不能使用列名来标识统计信息对象。
不支持自定义错误 2767。

使用 DMV 监视 Azure Synapse Analytics 专用 SQL 池工作负载

Last updated on 2025-04-30

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