일반적으로 인덱스 통계를 사용하여 데이터 검색을 최적화하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 통계 업데이트: 인덱스 통계는 데이터 분포를 기반으로 쿼리 실행 계획을 결정하는 데 사용됩니다. 따라서 정기적으로 통계를 업데이트하여 최신의 데이터 분포를 유지해야 합니다.

    UPDATE STATISTICS 테이블명;
   

2. 다중 열 통계: 인덱스 통계를 다중 열에 대해 생성하여 복수 열을 고려한 최적화된 쿼리 실행 계획을 유도할 수 있습니다.

    CREATE STATISTICS 다중열인덱스 ON 테이블명 (열1, 열2, ...);
   

3. 기본 열 통계 분석: 각 열의 고유한 값의 분포, 중복된 값의 수 등을 분석하여 기본 열 통계를 작성하고 쿼리 최적화에 활용합니다.

4. 인덱스 히트: 쿼리 최적화를 위해 어떤 인덱스가 실제로 사용되는지 추적하고, 해당 인덱스의 효율성을 평가하며, 필요한 경우 인덱스를 조정합니다.

5. 필터링 인덱스: 적절한 인덱스를 사용하여 필터링 조건에 일치하는 데이터의 레코드를 빠르게 찾도록 합니다.

이러한 방법들을 사용하여 인덱스 통계를 최적화하면 데이터베이스에서의 고속화된 데이터 검색을 구현할 수 있습니다.