为了满足性能需求，大部分的数据库都依赖于索引。当数据得到适当的索引时，数据库检索会变得更加便捷，从而提升了整体的系统性能。你可以将数据库索引理解为书本的目录。它能帮助你快速定位到所需信息而无需一页一页地查看。数据库索引的工作原理都相似。一个索引就是一个键值对，其中键用于搜索，值指向数据表中的相关行。

为了最大化数据库的效益，你需要选择合适的索引类型。

B-tree 是最常见的索引结构，它按层次对键进行排序。当进行数据搜索时，会逐级检索这棵树，直到找到包含相关键及其指向表中行的指针的节点。由于 B-tree 在存储和搜索有序数据时非常高效，它被广泛使用。它的平衡性确保了每个键都能在相同的步骤数内被检索到，从而保持了稳定的性能。

哈希索引适用于精确值的搜索，其关键在于哈希函数。在搜索某个特定值时，这个值会被哈希函数转换为一个哈希值，该哈希值会指向哈希表中键和指针的位置。对于具有少量唯一值的列，位图索引是个好选择。位图使用 1 和 0 来表示某个值在数据集中的存在性。位图中的 “1” 位置就代表了数据表中的行位置。对于涉及多列的复杂查询，位图索引表现尤为出色。

在为表创建索引时，应基于 WHERE 子句中经常用到的列进行选择。如果多个列经常在 WHERE 子句中联合使用，可以考虑使用复合索引。这种索引将两个或更多的列组合成一个索引键，并根据所选策略进行存储。

但索引并非完美无缺。虽然它能大大提升查询速度，但同时也会占用更多的存储空间，并对操作带来额外开销。因此，权衡性能与存储的关系，确保数据库的高效运行，是十分关键的。