PgSQL多维数据集选择优化

我有一个包含+1000万条记录的表，如下所示：

然后，使用PgSQL多维数据集，我希望找到所有最佳匹配项，这些匹配项按配方id区分，最大距离为20

我目前正在像下面这样做，但我相信可以做得更好。为了获得距离小于20的所有匹配，我需要将此示例代码中的限制5000增加到25000，这会影响查询执行时间。执行时间约为200毫秒。对于25000，它大约是1500ms，这太多了

有人对top如何优化它有什么想法吗？或者，如果有更干净/更好/更快的方法，可能会给我指出一个不同的方向

SELECT
    *
FROM ( SELECT DISTINCT ON (recipe_id)
        name,
        macros,
        macros <-> CUBE (ARRAY [$gram_protein, $gram_carb, $gram_fat]) AS distance
    FROM (
        SELECT
            R.name,
            IR.macros,
            IR.recipe_id
        FROM
            indexable_recipes IR
            INNER JOIN recipes R ON IR.recipe_id = R.id
        WHERE
            R.id IN(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
        ORDER BY
            IR.macros <-> CUBE (ARRAY [$gram_protein, $gram_carb, $gram_fat])
        LIMIT 5000) AS toplist
WHERE
    macros <-> CUBE (ARRAY [$gram_protein, $gram_carb, $gram_fat]) < 20
ORDER BY
    recipe_id,
    distance) AS distincted
ORDER BY
    distance

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如果您需要将限制设置得足够高以捕获所有内容，为什么还要使用限制？请显示解释分析，查询缓冲区，最好在打开track\u io\u timing之后。您尝试过索引吗？我有一个限制，因为如果没有，它将需要很长的时间，也许30秒，找到所有的比赛。我相信使用不同的方法可以快速获得所有比赛。是的，我已经有一个索引，使用GIST索引，根据文档，这是KNN搜索的最佳选择。