RegreSQL 2.0 通过测试查询的执行计划和实际统计数据，确保数据库查询的正确性，捕捉到查询返回相同结果但执行方式不当的情况，避免因计划变化导致的性能问题。该工具在开发环境中模拟生产环境的统计信息，帮助开发者在代码合并前发现潜在问题。

文章讨论了PostgreSQL中的自动真空分析参数：autovacuum_analyze_scale_factor和autovacuum_analyze_threshold。这两个参数决定了何时对表进行ANALYZE。默认设置在大表上可能导致统计信息过时，影响查询性能。因此，建议针对大于一百万行的表调整这些参数，以提高分析频率，确保统计信息及时更新，从而优化查询效率。

PostgreSQL 12引入了CTE（公用表表达式）的内联优化，改变了CTE的处理方式。CTE根据引用次数和副作用进行处理，单次引用且无副作用的CTE会被内联，从而提高查询性能。物化CTE在多次引用或包含数据修改操作时仍然有用。PostgreSQL 17和18进一步改善了CTE的统计信息传播和内存使用监控，使得CTE的使用更加高效。

pg_regresql扩展解决了PostgreSQL优化器对pg_class.relpages的不信任问题。它通过使用pg_class中的统计信息来提高查询成本估算的准确性，确保EXPLAIN命令基于这些统计信息而非实际文件大小，从而增强回归测试的可靠性。该扩展适用于PostgreSQL 13至18版本，适合开发和测试环境。

大多数PostgreSQL调优建议侧重于快速修复，而非深入理解查询计划的选择原因。慢查询只是表象，真正问题在于统计信息、DDL、查询风格和PG版本。在调优前需回答五个问题，以确保从根本上解决问题。

PostgreSQL 18引入了pg_restore_relation_stats和pg_restore_attribute_stats函数，允许直接将统计信息注入数据库。这使得在升级或测试环境中可以使用生产环境的统计数据，从而提高查询计划的准确性。通过pg_dump的统计选项，可以轻松导出和恢复统计信息，确保开发和测试环境中的查询计划与生产环境一致。

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PostgreSQL数据库中，发现一个复杂的SELECT查询执行缓慢，原因是表未被分析。手动运行ANALYZE后，查询时间从10分钟缩短至20秒，CPU使用率下降83%。保持统计信息更新对性能至关重要。

在PostgreSQL中，分区表的统计信息需要手动执行ANALYZE来收集。缺乏这些统计信息可能导致查询计划不佳，因此建议定期分析分区表，以确保优化器能够准确估算执行成本。

作者创建了一个免费的开源分析后端stats.store，旨在为Sparkle提供现代、尊重隐私的分析工具。该工具收集基本的应用使用统计信息，如macOS版本和每日独立用户数，但不追踪IP地址或个人信息。该服务对开发开源Mac应用的开发者完全免费，作者愿意提供集成帮助。

PostgreSQL v18将保留优化器统计信息，解决了升级时统计信息丢失的问题。用户需使用--with-statistics选项导出统计信息，尽管扩展统计信息仍需手动分析，但新功能将提升查询性能。

本文介绍了shields-badge的v1.0.0版本，这是一个RubyGem，用于获取各种gem的统计信息，如下载量和排名，并提供了生成徽章的示例代码。

该代码展示了如何在HarmonyOS NEXT中创建一个字符计数组件，支持中英文混合输入，并根据特定规则进行计数：中文字符和标点计2个单位，数字和英文字符计1个单位，实时更新统计信息。

PostgreSQL 18 beta发布了新的统计信息收集与使用功能，用户可以导出、导入和修改统计数据，以便在非生产环境中模拟生产行为，从而提升性能调优和执行计划的准确性。这一功能为数据库管理员和开发者提供了强有力的支持。

Sephera是一个轻量级命令行工具，能够快速分析和可视化项目结构与代码，支持统计代码行数、获取项目统计信息和查看目录树，使用简单，无需配置。

Postgres通过扩展统计信息和相关性来提高查询性能，用户可以手动添加统计信息以优化查询计划，从而加快执行速度。

在MySQL中，InnoDB执行SELECT COUNT(*)时，优先使用最小的可用二级索引；若无，则扫描聚簇索引。MySQL 8.0及以上版本中，某些统计信息可能不准确，导致行数和读取的键数记录错误。