B-tree索引型別，實現為“btree”訪問方法，適用於可以排序的資料。換句話說，必須為資料型別定義“更大”、“更大或相等”、“更小”、“更小或相等”和“相等”操作符。

在B-tree的資料結構架構圖中，B-tree的索引行被存在索引頁中。在儲存葉子節點的頁中，這些行包含建立索引的資料(鍵)和指向錶行的指標(TIDs)。在儲存分支節點和根節點的頁中，每行引用索引的一個子頁，幷包含該頁中的最小值。

下面是一個使用整數鍵的欄位索引的簡化示例。

索引的第一頁是一個元頁，它引用索引根。內部節點位於根的下面，而葉頁位於最底部行。向下箭頭表示從葉節點到錶行(TIDs)的引用。

B-trees 有以下重要特徵：

• b樹是平衡的，也就是說，每個葉頁與根頁之間用相同數量的內部頁分隔。因此，搜尋任何值都需要同樣的時間。
• b樹是多分支的，也就是說，每個頁面(通常為8 KB)包含許多(數百)個TID。因此，b樹的深度非常小，對於非常大的表，實際上可以達到4-5。
• 索引中的資料按非降序排序(頁面之間和每個頁面內部)，相同級別的頁面通過雙向列表相互連線。因此，我們可以通過一個列表遍歷一個或另一個方向，而不必每次都返回到根，來獲得有序的資料集。

等值查詢

讓我們考慮在樹中通過條件“index -field = expression”來搜尋一個值。比如說，查詢49。

搜尋從根節點開始，我們需要確定要下降到哪個子節點。由於知道根節點(4,32,64)中的鍵，因此我們計算出子節點中的值範圍。由於32≤49 < 64，我們需要下降到第二個子節點。接下來，重複相同的過程，直到我們到達一個葉節點，從中可以獲得所需的TID。

非等值查詢

當通過條件“indexed-field≤expression”(或“indexed-field≥expression”)進行搜尋時，我們首先通過相等條件“indexed-field=expression”在索引中找到一個值(如果有的話)，然後按照適當的方向遍歷葉子頁直到最後。下圖以n ≤ 35為例：

">"和“<”以類似的方式，只是最初找到的值必須刪除。

範圍檢索

當搜尋範圍“expression1≤indexd -field≤expression2”時，我們通過條件“indexd -field = expression1”找到一個值，然後在滿足條件“indexd -field≤expression2

多列索引：

演示資料：

demo=# select * from aircrafts;
 aircraft_code |        model        | range 
---------------+---------------------+-------
 773           | Boeing 777-300      | 11100
 763           | Boeing 767-300      |  7900
 SU9           | Sukhoi SuperJet-100 |  3000
 320           | Airbus A320-200     |  5700
 321           | Airbus A321-200     |  5600
 319           | Airbus A319-100     |  6700
 733           | Boeing 737-300      |  4200
 CN1           | Cessna 208 Caravan  |  1200
 CR2           | Bombardier CRJ-200  |  2700
(9 rows)

demo=# create index aircrafts_case_asc_model_desc_idx on aircrafts(
 (case
    when range < 4000 then 1
    when range < 10000 then 2
    else 3
  end) ASC,
  model DESC);

demo=# explain(costs off)
select class, model from aircrafts_v order by class ASC, model DESC;

                           QUERY PLAN                            
-----------------------------------------------------------------
 Index Scan using aircrafts_case_asc_model_desc_idx on aircrafts
(1 row)

使用多列索引時出現的另一個問題是索引中列出列的順序。對於B-tree，這個順序非常重要:頁面內的資料將按第一個欄位排序，然後按第二個欄位排序，依此類推。大概結構如下：

從這個圖表中可以清楚地看出，通過像“class = 3”(僅通過第一個欄位進行搜尋)或“class = 3 and model =‘波音777-300’”(通過兩個欄位進行搜尋)這樣的謂詞進行搜尋將有效地工作。

然而，通過謂詞“model = 'Boeing 777-300'”進行搜尋的效率要低得多:從根開始，我們不能確定要下降到哪一個子節點，因此，我們必須下降到所有的子節點。這並不意味著這樣的索引永遠不會被使用——它的效率是有爭議的。例如，如果我們有三個級別的飛機，每個級別有很多型號，我們將不得不瀏覽大約三分之一的索引，這可能效率還不如全表掃描；

因此在實際使用過程中如果既有class = 3，class = 3 and model =‘波音777-300’，model =‘波音777-300’三類查詢，一般為（class，model）和model建兩個索引。

NULLs

Btree支援用is null 和is not null掃描索引。

demo=# create index on flights(actual_arrival);

demo=# explain(costs off) select * from flights where actual_arrival is null;

                      QUERY PLAN                       
-------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on flights
   Recheck Cond: (actual_arrival IS NULL)
   ->  Bitmap Index Scan on flights_actual_arrival_idx
         Index Cond: (actual_arrival IS NULL)
(4 rows)

空值位於葉節點的一端或另一端，這取決於索引是如何建立的(NULLS FIRST or NULLS LAST)。如果查詢包含排序，這一點很重要:如果SELECT命令在其order BY子句中指定的空值順序與構建索引指定的順序相同，則可以使用索引(NULLS FIRST or NULLS LAST)。