索引是增强数据库性能的常用方法。索引使得数据库在查找和检索数据库的特定行的时候比没有索引快的多。但索引也增加了整个数据库系统的开销，所以应该合理使用。
PostgreSQL提供了几种索引类型：B-tree，Hash，GiST，SP-GiST，GIN和BRIN。每个索引类型使用不同的算法，适合不同种类的查询。默认情况下，CREATE INDEX命令创建B-tree索引，这符合最常见的情况。
在本文中，笔者会介绍PostgreSQL的5种索引类型。
1 BTree
1.1 应用场景
b-tree适合所有的数据类型，支持排序，支持大于、小于、等于、大于或等于、小于或等于的搜索。索引与递归查询结合，还能实现快速的稀疏检索。
1.2 示例
2 HASH
2.1 应用场景
hash索引存储的是被索引字段VALUE的哈希值，只支持等值查询。
hash索引特别适用于字段VALUE非常长（不适合b-tree索引，因为b-tree一个PAGE至少要存储3个ENTRY，所以不支持特别长的VALUE）的场景，例如很长的字符串，并且用户只需要等值搜索，建议使用hash index。
2.2 示例
3 gin
3.1 原理
gin是倒排索引，存储被索引字段的VALUE或VALUE的元素，以及行号的list或tree。
（ col_val:(tid_list or tid_tree) ， col_val_elements:(tid_list or tid_tree) ）
3.2 应用场景
1、当需要搜索多值类型内的value时，适合多值类型。例如数组、全文检索、TOKEN。（根据不同的类型，支持相交、包含、大于、在左边、在右边等搜索）
2、当用户的数据比较稀疏时，如果要搜索某个value的值，可以适应btree_gin支持普通btree支持的类型。（支持btree的操作符）
3、当用户需要按任意列进行搜索时，gin支持多列展开单独建立索引域，同时支持内部多域索引的bitmapAnd, bitmapOr合并，快速的返回按任意列搜索请求的数据。
3.3 示例
3.3.1 多值类型搜索
3.3.2 单值稀疏数据搜索
3.3.3 多列任意搜索
4 gist
4.1 应用场景
GiST是一个通用的索引接口，可以使用GiST实现b-tree, r-tree等索引结构。
不同的类型，支持的索引检索也各不一样。例如：
1、几何类型，支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。
2、范围类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。
3、IP类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。
4、空间类型（PostGIS），支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。
5、标量类型，支持按距离排序。
4.2 示例
4.2.1 几何类型检索
4.2.2 标量类型排序
5 sp-gist
5.1 应用场景
1、几何类型，支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。
2、范围类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。
3、IP类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。
5.2 示例
范围类型搜索
今天笔者就只介绍这5种索引的场景和基础示例，后续会继续介绍其他索引的使用场景及示例。
