本文讨论了PostgreSQL查询规划器如何依赖统计信息来估算查询成本。统计信息存储在pg_class和pg_statistic中，影响查询性能。过时的统计信息会导致错误的估算，影响查询效率。使用ANALYZE命令可以更新统计信息，确保规划器做出准确决策。文章还介绍了选择性、相关性及扩展统计等概念，以优化查询性能。

在SQL中，应以集合为基础思维，而非过程。集合逻辑使查询更快、更易读和维护。文章比较了过程式与集合逻辑，强调使用简单的UPDATE语句替代逐行处理的优势。掌握SQL的关键在于信任查询规划器，避免循环，以提升性能。

PostgreSQL 16 引入了查询规划器的改进，以加快 SQL 查询速度，包括增量排序、更好的聚合函数处理、嵌套循环的记忆化、改进的哈希连接优化、并行哈希连接支持、窗口函数优化、分区表上的左连接移除、去重子句优化以及改进的合并连接排序。这些优化显著提高了性能并减少了内存使用。

Vitess 18发布，增加外键支持、查询规划器增强、CLI改进、在线DDL和时间点恢复等功能，修复错误并改进基准测试系统。

Qdrant通过增强HNSW图的连接性来提升过滤搜索的效率，确保在过滤条件下图的连通性。查询规划器根据过滤条件的选择性和索引情况自动选择最佳策略，负载索引对大型数据集的过滤搜索性能至关重要。