データベースチューニングアドバイザで既存のインデックスを作成することをお勧めします

Question

SQL Server 2005データベースチューニングアドバイザを実行すると、インデックスを作成するよう推奨されますが、既にインデックスが設定されている列をインデックスすることを推奨します。同じインデックスをもう一度作成することを推奨するのはなぜですか？あなたのクエリを実行し、すでにある指標を提案する必要があるかもしれません

SELECT t.name AS 'affected_table' 
    , 'Create NonClustered Index IX_' + t.name + '_' 
    + CAST(ddmid.index_handle AS VARCHAR(10)) 
    + ' On ' + ddmid.STATEMENT 
    + ' (' + IsNull(ddmid.equality_columns,'') 
    + CASE 
    WHEN ddmid.equality_columns IS NOT NULL 
      AND ddmid.inequality_columns IS NOT NULL 
    THEN ',' 
    ELSE '' 
    END 
    + ISNULL(ddmid.inequality_columns, '') 
    + ')' 
    + ISNULL(' Include (' + ddmid.included_columns + ');', ';') 
    AS sql_statement 
    , ddmigs.user_seeks 
    , ddmigs.user_scans 
    , CAST((ddmigs.user_seeks + ddmigs.user_scans) 
    * ddmigs.avg_user_impact AS INT) AS 'est_impact' 
    , ddmigs.last_user_seek 
FROM 
    sys.dm_db_missing_index_groups AS ddmig 
    INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats AS ddmigs 
    ON ddmigs.group_handle = ddmig.index_group_handle 
    INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details AS ddmid 
    ON ddmig.index_handle = ddmid.index_handle 
    INNER Join sys.tables AS t 
    ON ddmid.OBJECT_ID = t.OBJECT_ID 
WHERE 
    ddmid.database_id = DB_ID() 
    AND CAST((ddmigs.user_seeks + ddmigs.user_scans) 
    * ddmigs.avg_user_impact AS INT) > 100 
ORDER BY 
    CAST((ddmigs.user_seeks + ddmigs.user_scans) 
    * ddmigs.avg_user_impact AS INT) DESC; 

Answer 1

「DESC」を別の方法で注文しようとしていますか？

これは、他の同様のSOの質問で働いていた... Why does SQL Server 2005 Dynamic Management View report a missing index when it is not?

Answer 2

：

は、ここに私のSQLです。

SELECT * FROM table WITH INDEX(IX_INDEX_SHOULD_BE_USED) WHERE x = y 

あり、インデックスはSQL Serverからとして有用であると考えていない可能性があります。インデックスの必要性を示すクエリを実行し、SQL Serverで実行パスを確認し、必要な他のインデックスを作成します。

Answer 3

完全なインデックスがないという警告メッセージを表示してください。一般的に、テーブルのインデックスを作成するように求めていますが、テーブルのインデックスではなく特定のフィールドを返すようにしています。インデックスはデフォルトですべてのフィールドを返します。

Answer 4

は先に行くとスクリプト外の両方のあなたの現在のインデックスstrucutreの詳細をして、DTAによって作られたのreccomendationsにこれを比較します。

結果に構造的な違いがあると思われます。