数据库引擎是高度优化的闭环系统，基于执行计划的反馈，查询优化器在一定程度上自动优化现有的执行计划。查询优化的核心是索引优化，数据库引擎通过计数器统计关于索引操作的数据，统计的信息包括：使用次数、物理存储、底层操作的计数，以及缺失索引等，这些统计数据存储在内存中，是数据库引擎执行情况的真实反馈，高度概括了索引的执行情况，有意识地利用索引的统计信息，有针对性地优化现有的业务逻辑代码，调整查询的执行计划，能够提高数据库的查询性能。
一，统计索引的使用次数
用户向SQL Server提交查询请求，在查询请求生成的执行计划中，每一个单独的索引操作（Seek、Scan、Lookup、或update）都会被存储到sys.dm_db_index_usage_stats 中，相应的计数器的值就会增加。例如，user_updates 计数器统计在索引上执行的Insert、Update或Delete操作的次数，查找计数器（user_seeks, user_scans, user_lookups）统计在索引上执行的seek、scan和lookup操作的次数，如果查找计数器远远小于user_updates 计数器，这说明基础表会执行大量的更新操作，维护索引更新的开销比较大，数据库引擎利用索引提升查询性能的空间有限。
在计数时，每一个单独的seek、scan、lookup或update操作都被计算为对该索引的一次使用，并使该视图中的相应计数器加1。
索引的Seek，Scan，Lookup和Update的含义是：
- Seek是Index Seek：通过该索引进行查找的次数
- Scan是Index Scan：通过该索引执行扫描查找的次数
- Lookup是Key Lookup：通过该索引查找到数据后，再到源数据表进行键值查找的次数，Key Lookup是非聚集索引特有的，查询性能低下，应避免这种查找方法；
- Update是Index Update：由于源表数据更新导致索引页更新的次数
Index Seek和Index Scan的区别是：
- Index Seek是从BTree的根节点开始，向子节点查找，直到叶子节点；
- Index Scan是在Index的叶子节点上，从左到右，把整个BTree的叶子节点遍历一遍，类似于Table Scan。
如果索引的Seek，Scan，Lookup的计数值较多，那么说明索引被引用的次数多；如果查找计数器数值较小，但是Update数值较多，说明维护Index的开销高于查询带来的性能提升，应该考虑修改索引的结构，或者直接把索引删除。
select db_name(us.database_id) as db_name ,object_schema_name(us.object_id)+'.'+object_name(us.object_id) as table_name ,i.name as index_name ,i.type_desc as index_type_desc ,us.user_seeks ,us.user_scans ,us.user_lookups ,us.user_updates from sys.dm_db_index_usage_stats us inner join sys.indexes i on us.object_id=i.object_id and us.index_id=i.index_id where us.database_id=db_id() --us.database_id=db_id('database_name') --and us.object_id=object_id('schema_name.table_name') order by us.user_seeks desc