DBCC SHOW_STATISTICS(Transact-SQL)

적용 대상: SQL Server Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System(PDW) Microsoft Fabric의 SQL 분석 엔드포인트 Microsoft Fabric의 웨어하우스

테이블 또는 인덱싱된 뷰에 대한 현재 쿼리 최적화 통계를 표시합니다. 쿼리 최적화 프로그램은 통계를 사용하여 쿼리 결과의 카디널리티 또는 행 수를 예상하며, 이를 통해 쿼리 최적화 프로그램이 고품질 쿼리 계획을 만들 수 있습니다. 예를 들어 쿼리 최적화 프로그램은 카디널리티 예상치를 통해 쿼리 계획에서 인덱스 스캔 연산자 대신 인덱스 검색 연산자를 선택하여 리소스가 많이 소요되는 인덱스 스캔을 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. 자세한 내용은 통계 및 카디널리티 추정(SQL Server)을 참조하세요.

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.

이전 버전 SQL Server의 중요한 업데이트:

• SQL Server 2012(11.x) 서비스 팩 1부터 sys.dm_db_stats_properties 동적 관리 뷰를 사용하여 비 증분 통계에 대한 통계 개체에 포함된 헤더 정보를 프로그래밍 방식으로 검색할 수 있습니다.

• SQL Server 2014(12.x) 서비스 팩 2 및 SQL Server 2012(11.x) 서비스 팩 1부터 sys.dm_db_incremental_stats_properties 동적 관리 뷰를 사용하여 증분 통계에 대한 통계 개체에 포함된 헤더 정보를 프로그래밍 방식으로 검색할 수 있습니다.

• SQL Server 2016(13.x) 서비스 팩 1 CU 2부터 sys.dm_db_stats_histogram을 사용하여 통계 개체에 포함된 히스토그램 정보를 프로그래밍 방식으로 검색할 수 있습니다.

• 이 구문은 Azure Synapse Analytics의 서버리스 SQL 풀에서 지원되지 않습니다.

• Microsoft Fabric의 통계에 대한 자세한 내용은 통계를 참조 하세요.

Transact-SQL 구문 표기 규칙

구문

SQL Server 및 Azure SQL Database에 대한 구문:

DBCC SHOW_STATISTICS ( table_or_indexed_view_name , target )
[ WITH [ NO_INFOMSGS ] < option > [ , ...n ] ]
< option > ::=
    STAT_HEADER | DENSITY_VECTOR | HISTOGRAM | STATS_STREAM
[ ; ]

Azure Synapse Analytics, PDW(Analytics Platform System) 및 Microsoft Fabric에 대한 구문:

DBCC SHOW_STATISTICS ( table_name , target )
    [ WITH { STAT_HEADER | DENSITY_VECTOR | HISTOGRAM } [ , ...n ] ]
[ ; ]

인수

table_or_indexed_view_name

통계 정보를 표시할 테이블 또는 인덱싱된 뷰의 이름입니다.

table_name

표시할 통계가 들어 있는 테이블의 이름입니다. 테이블은 외부 테이블일 수 없습니다.

대상

통계 정보를 표시할 인덱스, 통계 또는 열의 이름입니다. 대상은 대괄호, 작은 따옴표, 큰 따옴표 또는 따옴표 없음으로 묶입니다.

• 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 통계 개체가 있는 경우 자동 생성된 통계에 대한 정보가 반환되며,

열 대상에 대해 자동으로 생성된 통계가 없으면 오류 메시지 2767이 반환됩니다.

Azure Synapse Analytics 및 PDW(Analytics Platform System)에서 대상 은 열 이름이 될 수 없습니다.

Microsoft Fabric 의 Warehouse에서 대상 은 단일 열 히스토그램 통계의 이름 또는 열일 수 있습니다. 대상에 열 이름을 사용하는 경우 이 명령은 자동으로 생성된 히스토그램 통계에 대한 배포 정보만 반환합니다. 수동으로 만든 히스토그램 통계에 대한 정보를 보려면 통계 이름을 대상으로 지정합니다.

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. 지원 안 됨 향후 호환성은 보장되지 않습니다.

결과 집합

다음 표에서는 STAT_HEADER를 지정한 경우 결과 집합에 반환되는 열을 설명합니다.

열 이름	설명
Name	통계 개체의 이름입니다.
업데이트	통계가 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간입니다. STATS_DATE 함수를 사용하여 이 정보를 검색할 수도 있습니다. 자세한 내용은 이 페이지의 주의 섹션을 참조하세요.
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 참조하세요.
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/ 고유 값 으로 계산됩니다. 이 밀도 값은 쿼리 최적화 프로그램에서 사용되지 않으며 SQL Server 2008(10.0.x) 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 히스토그램과 별도로 저장되며 char, varchar, nchar, nvarchar, varchar(max), nvarchar(max), nvarchar(max), text 또는 ntext 형식인 경우 통계 개체의 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 만들기를 참조하세요. 필터링된 통계에 대한 자세한 내용은 통계를 참조하세요.
필터링되지 않은 행	필터 식을 적용하기 전 테이블에 있는 전체 행 수입니다. Filter 식이 NULL이면 Unfiltered Rows는 Rows와 같습니다.
지속된 샘플 비율	샘플링 비율을 명시적으로 지정하지 않는 통계 업데이트에 사용되는 지속형 샘플 백분율입니다. 값이 0이면 이 통계에 대해 지속 된 샘플 백분율이 설정되지 않습니다. 적용 대상: SQL Server 2016(13.x) 서비스 팩 1 CU 4

다음 표에서는 DENSITY_VECTOR를 지정한 경우 결과 집합에 반환되는 열을 설명합니다.

열 이름	Description
모든 밀도	밀도는 1/ 고유 값입니다. 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	Description
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	히스토그램 단계 내에 중복된 열 값이 있는 평균 행 수(상한 제외)입니다. DISTINCT_RANGE_ROWS가 0보다 크면 AVG_RANGE_ROWS는 RANGE_ROWS를 DISTINCT_RANGE_ROWS로 나누어 계산합니다. DISTINCT_RANGE_ROWS가 0이면 AVG_RANGE_ROWS는 히스토그램 단계에 대해 1을 반환합니다.

설명

통계 업데이트 날짜는 히스토그램 및 밀도 벡터와 함께 메타데이터가 아닌 통계 BLOB 개체에 저장됩니다. 통계 데이터를 생성하기 위해 데이터를 읽지 않으면 통계 Blob이 생성되지 않고 날짜를 사용할 수 없으며 업데이트된 열이 NULL있습니다. 조건자가 행을 반환하지 않는 필터링된 통계 또는 빈 새 테이블의 경우입니다.

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 집합에서 히스토그램을 만드는 경우 행 수 및 고유 값 수에 대해 저장된 합계는 예상치이며 정수일 필요는 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.

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_ROWS 사용하여 AVG_RANGE_ROWS 계산하고 샘플링된 값을 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, Price의 값이 일치하는 행

제한 사항

DBCC SHOW_STATISTICS 는 공간 인덱스 또는 메모리 최적화 columnstore 인덱스에 대한 통계를 제공하지 않습니다.

SQL Server 및 SQL Database 권한

통계 개체를 보려면 사용자에게 테이블에 대한 SELECT 권한이 있어야 합니다.

다음 요구 사항에서는 명령을 실행하기 위해 SELECT 권한이 있어야 합니다.

• 사용자는 통계 개체의 모든 열에 대해 권한이 있어야 합니다.
• 사용자는 필터 조건(있는 경우)에서 모든 열에 대해 권한이 있어야 합니다.
• 테이블에 행 수준 보안 정책이 있을 수 없습니다.
• 통계 개체 내의 열이 사용 권한 외에도 SELECT 동적 데이터 마스킹 규칙으로 마스킹되는 경우 사용자에게 권한이 있거나 db_ddladmin 역할의 멤버여야 합니다UNMASK.

SQL Server 2012(11.x) 서비스 팩 1 이전 버전에서는 사용자가 테이블을 소유해야 합니다. 또는 사용자가 sysadmin 고정 서버 역할, db_owner 고정 데이터베이스 역할 또는 db_ddladmin 고정 데이터베이스 역할의 멤버여야 합니다.

참고 항목

이전 SQL Server 2012(11.x) 서비스 팩 1 동작으로 동작을 다시 변경하려면 추적 플래그 9485를 사용합니다.

Azure Synapse Analytics 및 Analytics Platform System(PDW) 권한

DBCC SHOW_STATISTICS에는 SELECT sysadmin 고정 서버 역할, db_owner 고정 데이터베이스 역할 또는 db_ddladmin 고정 데이터베이스 역할의 멤버 자격이 필요합니다.

Azure Synapse Analytics 및 분석 플랫폼 시스템(PDW)에 대한 제한 사항

DBCC SHOW_STATISTICS는 Shell 데이터베이스의 제어 노드 수준에 저장된 통계를 표시합니다. 컴퓨팅 노드에서 SQL Server에서 자동으로 만든 통계는 표시되지 않습니다.

DBCC SHOW_STATISTICS 는 외부 테이블에서 지원되지 않습니다.

Microsoft Fabric DBCC SHOW_STATISTICS 에서는 ACE-* 통계가 아닌 히스토그램 통계에 대한 결과만 표시합니다.

예제: SQL Server, Azure SQL Database

A. 모든 통계 정보 반환

다음 예제에서는 AdventureWorks2022 데이터베이스의 테이블 인덱 Person.Address 스에 대한 AK_Address_rowguid 모든 통계 정보를 표시합니다.

DBCC SHOW_STATISTICS ("Person.Address", AK_Address_rowguid);
GO

B. HISTOGRAM 옵션 지정

이렇게 하면 Customer_LastName에 대해 표시된 통계 정보가 HISTOGRAM 데이터로 제한됩니다.

DBCC SHOW_STATISTICS ("dbo.DimCustomer", Customer_LastName) WITH HISTOGRAM;
GO

예: Azure Synapse Analytics 및 분석 플랫폼 시스템(PDW)

C. 하나의 통계 개체 내용 표시

다음 예제에서는 통계 개체를 만든 다음 AdventureWorksPDW2022 샘플 데이터베이스의 테이블에 있는 DimCustomer 통계의 Customer_LastName 내용을 표시합니다.

-- Uses AdventureWorksPDW
--First, create a statistics object
CREATE STATISTICS Customer_LastName
ON AdventureWorksPDW2012.dbo.DimCustomer (LastName);
GO
DBCC SHOW_STATISTICS ("dbo.DimCustomer", Customer_LastName);
GO

결과는 헤더, 밀도 벡터 및 히스토그램 일부를 보여줍니다.

추가 정보

• 통계
• Microsoft Fabric의 통계
• sys.dm_db_stats_properties(Transact-SQL)
• sys.dm_db_stats_histogram (Transact-SQL)
• sys.dm_db_incremental_stats_properties (Transact-SQL)

다음 단계

• CREATE INDEX(Transact-SQL)
• CREATE STATISTICS(Transact-SQL)
• DROP STATISTICS(Transact-SQL)
• sp_autostats(Transact-SQL)
• sp_createstats(Transact-SQL)
• STATS_DATE(Transact-SQL)
• UPDATE STATISTICS(Transact-SQL)