DMV di SQL Server - sys.dm_db_missing_index_group_stats - Cosa significano queste colonne?

Question

Sto armeggiando con la creazione di una query per trovare gli indici mancanti. Ho preso una query di base creata dagli utenti di Red-Gate nel loro eBook di SQL Server DMV Starter Pack e sto modificando un po '. Ci sono un paio di colonne in sys.dm_db_missing_index_group_stats che non so come interpretare. Essi sono:

avg_total_user_cost 
avg_user_impact 

Secondo la documentazione ho trovato avg_total_user_cost è definito come rappresenta il costo medio totale di utenti ogni volta che la query dell'utente è stata eseguita. E, avg_user_impact Rappresenta il valore in percentuale. Mostra la quantità di miglioramento che è possibile ottenere se l'indice è stato creato.

Un indice che la mia domanda dice dovrebbe essere aggiunto mostra un costo medio per utente di 2.22 e un impatto per l'utente 99.82. Cosa significano veramente questi numeri? Significa che aggiungendo un indice, posso migliorare la velocità della query associata del 99,82%. Non ho idea di cosa potrebbe significare 2.22.

Grazie.

Answer 1

La mia interpretazione di questi è stato che:

• avg_total_user_cost è la corrente media di tutte le query che potrebbero potenzialmente beneficiare dalla creazione del gruppo indice mancante. Il "costo" è un valore senza unità calcolato dall'ottimizzatore . Vedi: SQL SERVER – Execution Plan – Estimated I/O Cost – Estimated CPU Cost – No Unit

• avg_user_impact è una percentuale che rappresenta la diminuzione media del costo di tutte le query se il gruppo indice mancante è stato creato. Il maggiore è la percentuale, maggiore è il il vantaggio del nuovo indice sarà.

Answer 2

@ risposta di Joe sembra giusto, io sono solo l'aggiunta di alcune informazioni eventualmente-utili:

C'è un articolo here che utilizza questo calcolo per dare un valore impatto overal:

avg_total_user_cost * avg_user_impact * (migs.user_seeks + migs.user_scans)) 

Ecco la query che suggeriscono:

SELECT CONVERT (varchar, getdate(), 126) AS runtime, 
    mig.index_group_handle, mid.index_handle, 
    CONVERT (decimal (28,1), migs.avg_total_user_cost * migs.avg_user_impact * 
      (migs.user_seeks + migs.user_scans)) AS improvement_measure, 
    'CREATE INDEX missing_index_' + CONVERT (varchar, mig.index_group_handle) + '_' + 
       CONVERT (varchar, mid.index_handle) + ' ON ' + mid.statement + ' 
       (' + ISNULL (mid.equality_columns,'') 
       + CASE WHEN mid.equality_columns IS NOT NULL 
          AND mid.inequality_columns IS NOT NULL 
        THEN ',' ELSE '' END + ISNULL (mid.inequality_columns, '') 
       + ')' 
       + ISNULL (' INCLUDE (' + mid.included_columns + ')', '') AS create_index_statement, 
    migs.*, 
    mid.database_id, 
    mid.[object_id] 
FROM sys.dm_db_missing_index_groups AS mig 
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats AS migs 
    ON migs.group_handle = mig.index_group_handle 
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details AS mid 
    ON mig.index_handle = mid.index_handle 
ORDER BY migs.avg_total_user_cost * migs.avg_user_impact * (migs.user_seeks + migs.user_scans) DESC 

La risultante improvement_measure è uni tless, cioè utile solo in senso relativo, ma questo dovrebbe aiutare a combinare i diversi valori da dm_db_missing_index_group_stats in qualcosa di utile da cui prendere decisioni.