# 如何创建一个高性能的索引
索引，将书刊中的内容或项目分类摘录，标明页数，按一定次序排列，附在一书之后，或单独编印成册，以便读者查阅，旧称通检或备检。
索引最初指一本书的目录，你可以快速定位到你要检索的内容，而不必逐页翻找。
而在数据库中，索引的关键字是 index 或者 key。创建一个合理的索引能够大幅提升检索效率，对查询性能的影响至关重要。如果你没有感觉到它对查询性能的重大影响，有可能是因为你们的数据亮太小了，如同一本十页的书，不需要使用目录也可以快速定位到你要检索的内容。
之所以索引能够给数据库查询性能带来重大影响，源自于索引的数据结构: B+ Tree 以及 Hash。从这里，我们可以看出来你所学到的数据结构也是有用武之地，而非屠龙之术。根据这两种数据结构，索引分为两大类，它们分别适用于不同的业务场景。
- B+ tree
- Hash
- GiST: 空间向量
- SP-GiST
- GIN: 文档索引，倒排
- BRIN
# B+ Tree 与 B Tree 索引
B Tree 索引实际上采用的数据结构是 B+ Tree，以下是关于 B+ Tree 的数据结构。
那它为什么不采用查询性能更高的二叉树，而偏偏选择多叉树的
B+ Tree呢？
# 索引过程
# B Tree 索引及其限制
有时，你对表添加索引后，但对查询性能的影响微乎其微。这很可能源于你对 B+ Tree 的了解不够充分。