评估索引使用情况：`SELECT * FROM sys.schema_index_statistics`

索引使用情况评估：一场数据库性能调优的狂欢 🎉

各位亲爱的数据库工程师、架构师、开发者、以及所有对性能优化充满好奇的小伙伴们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“数据库段子手”的程序猿小明！今天，我们要一起开启一场精彩的数据库性能调优之旅，而这场旅程的入口，就是这条神秘的SQL语句：

SELECT * FROM sys.schema_index_statistics

是不是觉得有点平淡？别着急，就像一壶好茶，需要慢慢品才能体会其中的滋味。这条语句看似简单，却蕴藏着无尽的数据库性能优化密码。掌握了它，你就等于拥有了一把打开数据库性能宝箱的钥匙🔑。

为什么我们需要评估索引使用情况？

想象一下，你是一位图书馆管理员，你需要在一堆堆书籍中迅速找到某本书。如果没有索引，你只能一本本地翻找，效率极其低下。数据库索引就像图书馆的索引卡片，它能帮助数据库系统快速定位到所需的数据，从而大大提高查询效率。

但是，索引并非越多越好。过多的索引会增加数据写入的开销，而且索引本身也会占用存储空间。更糟糕的是，不合理的索引反而会降低查询效率，就像图书馆的索引卡片杂乱无章，让人无从下手。

因此，我们需要定期评估索引的使用情况，找出那些高效的索引，优化那些低效的索引，删除那些无用的索引，从而保证数据库的最佳性能。

总结一下，评估索引使用情况的好处：

提高查询效率： 让你的查询跑得更快，体验飞一般的感觉🚀。
降低存储空间占用： 节省硬盘空间，省下来的钱可以买杯奶茶犒劳自己🥤。
减少写入开销： 提高数据写入速度，告别漫长的等待⌛。
优化数据库性能： 让你的数据库系统更加健康、稳定💪。

`sys.schema_index_statistics`：我们的性能侦察兵🕵️‍♀️

现在，让我们来认识一下我们今天的重点对象：sys.schema_index_statistics。这是一个系统视图（System View），它提供了关于数据库中索引使用情况的各种统计信息。你可以把它想象成一个性能侦察兵，它会默默地记录着每个索引的活动轨迹，然后把这些信息汇报给你。

那么，sys.schema_index_statistics 到底包含了哪些信息呢？我们来详细看一下：

列名 (Column Name)	数据类型 (Data Type)	描述 (Description)
`object_id`	`int`	索引所属的表或视图的对象ID。
`index_id`	`int`	索引的ID。
`partition_number`	`int`	索引的分区号。
`leaf_insertions`	`bigint`	自数据库启动以来，索引叶级页的插入次数。
`leaf_deletions`	`bigint`	自数据库启动以来，索引叶级页的删除次数。
`leaf_page_merges`	`bigint`	自数据库启动以来，索引叶级页的合并次数。
`leaf_page_splits`	`bigint`	自数据库启动以来，索引叶级页的拆分次数。
`range_scan_count`	`bigint`	自数据库启动以来，索引范围扫描的次数。
`singleton_lookup_count`	`bigint`	自数据库启动以来，使用索引进行单行查找的次数。
`forwarded_record_count`	`bigint`	堆表（Heap Table）中，被转发记录的次数。这个值越大，说明表的数据碎片越多，需要进行维护。
`lob_logical_reads`	`bigint`	自数据库启动以来，LOB（Large Object）数据的逻辑读取次数。
`lob_physical_reads`	`bigint`	自数据库启动以来，LOB数据的物理读取次数。
`lob_in_row_logical_reads`	`bigint`	自数据库启动以来，行内LOB数据的逻辑读取次数。
`lob_in_row_physical_reads`	`bigint`	自数据库启动以来，行内LOB数据的物理读取次数。
`row_overflow_logical_reads`	`bigint`	自数据库启动以来，行溢出数据的逻辑读取次数。
`row_overflow_physical_reads`	`bigint`	自数据库启动以来，行溢出数据的物理读取次数。
`index_size`	`bigint`	索引的大小（以页为单位）。
`last_user_seek`	`datetime`	上次用户搜索的时间。
`last_user_scan`	`datetime`	上次用户扫描的时间。
`last_user_lookup`	`datetime`	上次用户查找的时间。
`last_user_update`	`datetime`	上次用户更新的时间。

注意： 这些统计信息是从数据库启动时开始累积的。如果你想获得更准确的统计数据，可以先清空这些统计信息，然后再进行一段时间的观察。

如何清空索引统计信息？可以使用以下命令：

DBCC DROPCLEANBUFFERS -- 清空缓冲池
DBCC FREEPROCCACHE -- 清空查询计划缓存
UPDATE STATISTICS 表名 -- 更新表统计信息

警告： 清空缓冲池和查询计划缓存可能会对数据库的性能产生短暂的影响，请谨慎操作。

如何利用 `sys.schema_index_statistics` 评估索引使用情况？

现在，我们已经掌握了 sys.schema_index_statistics 的基本知识，接下来，我们将学习如何利用这些信息来评估索引的使用情况。

1. 查找未使用的索引：

未使用的索引是指那些很少被查询使用的索引。它们会占用存储空间，增加写入开销，而且还会干扰查询优化器的选择。因此，我们需要定期查找并删除这些未使用的索引。

以下是一些判断索引是否未被使用的指标：

last_user_seek、last_user_scan、last_user_lookup 的值都很久远，甚至为 NULL。
range_scan_count 和 singleton_lookup_count 的值都很小。

以下是一个查找未使用的索引的示例SQL语句：

SELECT
    OBJECT_NAME(s.object_id) AS TableName,
    i.name AS IndexName,
    s.last_user_seek,
    s.last_user_scan,
    s.last_user_lookup,
    s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups AS TotalOperations
FROM sys.dm_db_index_usage_stats AS s
INNER JOIN sys.indexes AS i ON s.object_id = i.object_id AND s.index_id = i.index_id
WHERE OBJECTPROPERTY(s.object_id,'IsUserTable') = 1
AND s.database_id = DB_ID()
ORDER BY TotalOperations ASC;

这条语句会列出所有用户表上的索引，并按照总操作次数（user_seeks + user_scans + user_lookups）升序排列。那些总操作次数很小的索引，很有可能就是未使用的索引。

2. 查找低效的索引：

低效的索引是指那些被查询使用，但是效率不高的索引。它们可能会导致查询执行时间过长，占用过多的CPU资源。因此，我们需要找出这些低效的索引，并进行优化。

以下是一些判断索引是否低效的指标：

range_scan_count 的值很高，但是 singleton_lookup_count 的值很低。这说明索引主要用于范围扫描，而不是单行查找。这可能意味着索引的列选择不当，或者查询语句没有充分利用索引。
leaf_page_splits 的值很高。这说明索引经常发生页拆分，导致索引的性能下降。这可能意味着索引的填充因子（Fill Factor）设置不合理，或者表的数据增长速度过快。
forwarded_record_count 的值很高（仅适用于堆表）。这说明表的数据碎片很多，导致查询需要访问更多的页面才能找到所需的数据。

3. 查找缺失的索引：

缺失的索引是指那些应该存在，但是却不存在的索引。它们可能会导致查询需要进行全表扫描，效率极其低下。

如何查找缺失的索引呢？

SQL Server提供了一个名为“缺失索引建议”（Missing Index Suggestions）的功能，它可以根据查询执行计划，自动检测出缺失的索引。

你可以通过以下方式查看缺失索引建议：

SQL Server Management Studio (SSMS): 在执行查询后，查看执行计划，如果存在缺失索引，SSMS会在执行计划中显示相应的提示。
Dynamic Management Views (DMVs): 你可以使用一些DMVs来查询缺失索引建议，例如 sys.dm_db_missing_index_details、sys.dm_db_missing_index_groups 和 sys.dm_db_missing_index_group_stats。

以下是一个查询缺失索引建议的示例SQL语句：

SELECT
    OBJECT_NAME(mid.object_id) AS TableName,
    mig.index_group_handle,
    migs.avg_total_user_cost * (migs.avg_user_impact / 100) * (migs.user_seeks + migs.user_scans) AS estimated_impact,
    mid.statement AS sql_text,
    mid.equality_columns,
    mid.inequality_columns,
    mid.included_columns,
    migs.user_seeks,
    migs.user_scans
FROM sys.dm_db_missing_index_details AS mid
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_groups AS mig ON mid.index_handle = mig.index_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats AS migs ON mig.index_group_handle = migs.group_handle
WHERE mid.database_id = DB_ID()
ORDER BY estimated_impact DESC;

这条语句会列出所有缺失索引建议，并按照估计影响（estimated_impact）降序排列。估计影响越大，说明缺失索引对性能的影响越大，应该优先考虑创建。

4. 索引碎片整理：

随着数据的不断更新和删除，索引可能会产生碎片，导致查询效率下降。因此，我们需要定期进行索引碎片整理。

SQL Server提供了两种索引碎片整理方式：

索引重建 (Rebuild): 重新创建索引，可以完全消除索引碎片，但是会占用较多的时间和资源。
索引重组 (Reorganize): 对索引进行排序和压缩，可以减少索引碎片，但是不会完全消除索引碎片，而且只能在线执行。

以下是一些判断是否需要进行索引碎片整理的指标：

索引碎片率（Fragmentation）超过30%。

如何计算索引碎片率？可以使用以下SQL语句：

SELECT
    OBJECT_NAME(ips.object_id) AS TableName,
    i.name AS IndexName,
    ips.avg_fragmentation_in_percent
FROM sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(), NULL, NULL, NULL, 'DETAILED') AS ips
INNER JOIN sys.indexes AS i ON ips.object_id = i.object_id AND ips.index_id = i.index_id
WHERE ips.avg_fragmentation_in_percent > 30
ORDER BY ips.avg_fragmentation_in_percent DESC;

这条语句会列出所有碎片率超过30%的索引，并按照碎片率降序排列。

如何进行索引重建？可以使用以下SQL语句：

ALTER INDEX 索引名 ON 表名 REBUILD WITH (ONLINE = ON);

如何进行索引重组？可以使用以下SQL语句：

ALTER INDEX 索引名 ON 表名 REORGANIZE;

注意： 索引重建操作可能会导致锁表，影响数据库的可用性。建议在业务低峰期进行。

总结：让你的数据库性能飞起来🚀

通过今天的学习，我们了解了如何利用 sys.schema_index_statistics 来评估索引使用情况，并学会了如何查找未使用的索引、低效的索引、缺失的索引，以及如何进行索引碎片整理。

掌握这些知识，你就可以像一位经验丰富的医生一样，诊断数据库的性能问题，并开出相应的“药方”，让你的数据库性能飞起来！

最后，送给大家一句至理名言：

“索引虽好，可不要贪多哦！”

希望今天的分享对大家有所帮助！下次再见！👋

索引使用情况评估：一场数据库性能调优的狂欢 🎉

为什么我们需要评估索引使用情况？

sys.schema_index_statistics：我们的性能侦察兵🕵️‍♀️

如何利用 sys.schema_index_statistics 评估索引使用情况？

总结：让你的数据库性能飞起来🚀

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