SQL Server-Statistiken besser verstehen

Ich habe eine Tabelle mit 5.000.000 Datensätzen mit der Spalte DateOfBirth zwischen 1950 und 2007. Das Statistikhistogramm für den Index enthält nur zwei RANGE_HI_KEYs. Ich bin der Meinung, dass das Histogramm angesichts der Anzahl der Datensätze und der Selektivität des Feldes mehr Eimer haben sollte.

Kann mir jemand erklären, warum SQL Server nur zwei RANGE_HI_KEYs verwendet?

HINWEIS: Ich erhalte die gleichen Statistiken für 2014 und 2016

Tabelle

CREATE TABLE [dbo].[Person](
    [BusinessEntityID] [INT] NOT NULL,
    [PersonType] [NCHAR](2) NOT NULL,
    [NameStyle] [dbo].[NameStyle] NOT NULL,
    [Title] [NVARCHAR](8) NULL,
    [FirstName] [dbo].[Name] NOT NULL,
    [MiddleName] [dbo].[Name] NULL,
    [LastName] [dbo].[Name] NOT NULL,
    [Suffix] [NVARCHAR](10) NULL,
    [EmailPromotion] [INT] NOT NULL,
    [rowguid] [UNIQUEIDENTIFIER] NOT NULL,
    [ModifiedDate] [DATETIME] NOT NULL,
    [DateOfBirth] [DATE] NOT NULL
)

Index

CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_dbo_Person_DateOfBirth] 
ON [dbo].[Person] ( [DateOfBirth] ASC )

Histogramm

Statistics for INDEX 'IX_dbo_Person_DateOfBirth'.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Name                            Updated                         Rows                            Rows Sampled                    Steps                           Density                         Average Key Length              String Index                    
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
IX_dbo_Person_DateOfBirth       Jun 24 2016  7:16PM             5000000                         5000000                         2                               0.004236792                     3                               NO                                                              5000000                         

All Density                     Average Length                  Columns                         
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
4.720544E-05                    3                               DateOfBirth                     

Histogram Steps                 
RANGE_HI_KEY                    RANGE_ROWS                      EQ_ROWS                         DISTINCT_RANGE_ROWS             AVG_RANGE_ROWS                  
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1/1/1950 12:00:00 AM            0                               255                             0                               1                               
12/31/2007 12:00:00 AM          4999537                         208                             21182                           236.0276                        

Sehr leicht. Suchen Sie nach dem Ergebnis von:

select datediff(day,'1/1/1950','12/31/2007');

Es wird Ihnen Ihr DISTINCT_RANGE_ROWS + 1
das bedeutet , dass SQL Server denkt , dass alle Ihre Händlereigenmarken sind in etwa gleich pro Tag mit durchschnittlich 236 Artikel über den Bereich verteilt.
Fragen Sie Ihre Daten ab und prüfen Sie, ob Sie Umrisse wie: fehlende Tagesbereiche oder> 1000 DOBs pro Tag haben.
Wenn Sie dies tun, wäre dies eine Frage an den Motor.