Qdrant对比了两种过滤向量搜索修复方案：Filterable HNSW在索引时添加额外边，ACORN在查询时检查邻居的邻居。基准测试显示，单一过滤器下Filterable HNSW表现更优，但AND组合过滤器两者都失效。Qdrant的查询规划器结合两者，在默认配置下多数过滤器保持高召回率，ACORN仅在特定场景（如无额外边的字段）值得启用，但会增加延迟。

Postgres查询规划器出现问题，导致数据库CPU利用率从20%飙升至100%。客户通过流量控制技术迅速限制了问题查询，恢复了数据库健康。问题源于查询规划器错误选择，导致未使用索引而进行全表扫描。后续需分析查询执行计划，调整索引或重写查询以避免再次发生。

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。

本文讨论了如何通过调整PostgreSQL的查询规划器来强制使用索引。通常情况下，PostgreSQL会选择顺序扫描而非索引扫描，尽管索引扫描可能更优。可以通过将`enable_seqscan`设置为off来强制使用索引，或者通过增加数据量使索引扫描的成本低于顺序扫描，从而促使查询规划器选择索引扫描。

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。

查询规划器是数据库管理系统的重要组成部分，负责选择最佳索引和数据获取顺序，以优化查询性能。其过程包括词法分析、语义分析、优化和代码生成。通过分析SQL代码，查询规划器生成查询计划，确保高效执行查询，显著提升数据库性能。

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。