ParadeDB 的第二部分聚焦于 COUNT 优化。它按 ctid 划分段,提供不相交的页面范围,并让可见性映射检查跳过整个段;反转 DocId 到 ctid 的映射,以便仅查找需要检查的页面;并为密集 posting list 使用位图,使 p99 延迟减半。在 Wikipedia COUNT 基准测试中,ParadeDB 达到 5353.3 QPS,而 TIN 为 2645.8 QPS,约为 2 倍。除基本计数外,ParadeDB 在 Hacker News 上的过滤计数、过滤后的 BM25 Top K 和按时间排序的 Top K 也表现更好,差异高达 21.7 倍。作者将此归因于 ParadeDB 将文本和元数据一起索引,从而实现协调的过滤和排序,而 TIN 仅索引文本并依赖单独的 B 树。他们警告说基准测试的选择会影响结论,且没有单一基准能证明最快的引擎;用户应测试自己的工作负载。他们还切换到服务器端基准测试以减少网络影响。
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