Statistiken gehören zu den einflussreichsten – und gleichzeitig am häufigsten unterschätzten – Komponenten des SQL Server Query Optimizers.

Sie bestimmen, wie SQL Server Zeilenanzahlen schätzt, welche Join‑Strategien gewählt werden, welche Indexe zum Einsatz kommen und wie effizient ein Ausführungsplan letztlich ist. Sind Statistiken ungenau, veraltet oder unvollständig, kann selbst eine gut gestaltete Datenbank plötzlich unter unerwarteten Performanceproblemen leiden.

In dieser Session erhalten Sie einen praxisorientierten, entwicklerfreundlichen Einblick in die Funktionsweise von SQL Server‑Statistiken und deren Bedeutung für die Performance. Wir beleuchten, wie der Optimizer Histogramme, Dichtewerte und Kardinalitätsschätzungen nutzt, wie automatische Statistikaktualisierungen funktionieren und in welchen Fällen man manuell eingreifen sollte. Anhand realer Beispiele zeigen wir, wie sich fehlerhafte oder unzureichende Statistiken auf Ausführungspläne auswirken und wie man solche Probleme zuverlässig erkennt. Darüber hinaus behandeln wir fortgeschrittene Themen wie inkrementelle Statistiken, gefilterte Statistiken und den Einfluss von Parameter Sniffing auf Kardinalitätsschätzungen.

Diese Session vermittelt das nötige Wissen, um Statistiken gezielt zu verstehen, zu analysieren und zu optimieren – ein entscheidender Schritt für stabile und performante SQL‑Server‑Anwendungen.