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B-tree索引適合用于存儲排序的數據。對于這種數據類型需要定義大于、大于等于、小于、小于等于操作符。
通常情況下，B-tree的索引記錄存儲在數據頁中。葉子頁中的記錄包含索引數據（keys）以及指向heap tuple記錄（即表的行記錄TIDs）的指針。內部頁中的記錄包含指向索引子頁的指針和子頁中最小值。
B-tree有幾點重要的特性：
1、B-tree是平衡樹，即每個葉子頁到root頁中間有相同個數的內部頁。因此查詢任何一個值的時間是相同的。
2、B-tree中一個節點有多個分支，即每頁（通常8KB）具有許多TIDs。因此B-tree的高度比較低，通常4到5層就可以存儲大量行記錄。
3、索引中的數據以非遞減的順序存儲（頁之間以及頁內都是這種順序），同級的數據頁由雙向鏈表連接。因此不需要每次都返回root，通過遍歷鏈表就可以獲取一個有序的數據集。
下面是一個索引的簡單例子，該索引存儲的記錄為整型并只有一個字段：
該索引最頂層的頁是元數據頁，該數據頁存儲索引root頁的相關信息。內部節點位于root下面，葉子頁位于最下面一層。向下的箭頭表示由葉子節點指向表記錄（TIDs）。
例如通過"indexed-field?=?expression"形式的條件查詢49這個值。
root節點有三個記錄：(4,32,64)。從root節點開始進行搜索，由于32≤ 49 < 64，所以選擇32這個值進入其子節點。通過同樣的方法繼續向下進行搜索一直到葉子節點，最后查詢到49這個值。
實際上，查詢算法遠不止看上去的這么簡單。比如，該索引是非唯一索引時，允許存在許多相同值的記錄，并且這些相同的記錄不止存放在一個頁中。此時該如何查詢？我們返回到上面的的例子，定位到第二層節點(32,43,49)。如果選擇49這個值并向下進入其子節點搜索，就會跳過前一個葉子頁中的49這個值。因此，在內部節點進行等值查詢49時，定位到49這個值，然后選擇49的前一個值43，向下進入其子節點進行搜索。最后，在底層節點中從左到右進行搜索。
(另外一個復雜的地方是，查詢的過程中樹結構可能會改變，比如分裂)
通過"indexed-field ≤ expression" (or "indexed-field ≥ expression")查詢時，首先通過"indexed-field?=?expression"形式進行等值（如果存在該值）查詢，定位到葉子節點后，再向左或向右進行遍歷檢索。
下圖是查詢 n ≤ 35的示意圖：
大于和小于可以通過同樣的方法進行查詢。查詢時需要排除等值查詢出的值。
?范圍查詢"expression1 ≤ indexed-field ≤ expression2"時，需要通過 "expression1 ≤ indexed-field =expression2"找到一匹配值，然后在葉子節點從左到右進行檢索，一直到不滿足"indexed-field ≤ expression2" 的條件為止；或者反過來，首先通過第二個表達式進行檢索，在葉子節點定位到該值后，再從右向左進行檢索，一直到不滿足第一個表達式的條件為止。
下圖是23 ≤ n ≤ 64的查詢示意圖:
下面是一個查詢計劃的實例。通過demo database中的aircraft表進行介紹。該表有9行數據，由于整個表只有一個數據頁，所以執行計劃不會使用索引。為了解釋說明問題，我們使用整個表進行說明。
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?on?aircrafts(range); demo=#?set?enable_seqscan?=?off;
（更準確的方式：create index on aircrafts using btree(range)，創建索引時默認構建B-tree索引。）
等值查詢的執行計劃：
demo=#?explain(costs?off)?select?*?from?aircrafts?where?range?=?3000; ????????????????????QUERY?PLAN????????????????????? --------------------------------------------------- ?Index?Scan?using?aircrafts_range_idx?on?aircrafts ???Index?Cond:?(range?=?3000) (2?rows)
非等值查詢的執行計劃：
demo=#?explain(costs?off)?select?*?from?aircrafts?where?range?<?3000; ????????????????????QUERY?PLAN???????????????????? --------------------------------------------------- ?Index?Scan?using?aircrafts_range_idx?on?aircrafts ???Index?Cond:?(range?<?3000) (2?rows)
范圍查詢的執行計劃：
demo=#?explain(costs?off)?select?*?from?aircrafts where?range?between?3000?and?5000; ?????????????????????QUERY?PLAN?????????????????????? ----------------------------------------------------- ?Index?Scan?using?aircrafts_range_idx?on?aircrafts ???Index?Cond:?((range?>=?3000)?AND?(range?<=?5000)) (2?rows)
再次強調，通過index、index-only或bitmap掃描，btree訪問方法可以返回有序的數據。因此如果表的排序條件上有索引，優化器會考慮以下方式：表的索引掃描；表的順序掃描然后對結果集進行排序。
當創建索引時可以明確指定排序順序。如下所示，在range列上建立一個索引，并且排序順序為降序：
demo=#?create?index?on?aircrafts(range?desc);
本案例中，大值會出現在樹的左邊，小值出現在右邊。為什么有這樣的需求？這樣做是為了多列索引。創建aircraft的一個視圖，通過range分成3部分：
demo=#?create?view?aircrafts_v?as select?model, ???????case ???????????when?range?<?4000?then?1 ???????????when?range?<?10000?then?2 ???????????else?3 ???????end?as?class from?aircrafts; ? ? demo=#?select?*?from?aircrafts_v; ????????model????????|?class ---------------------+------- ?Boeing?777-300??????|?????3 ?Boeing?767-300??????|?????2 ?Sukhoi?SuperJet-100?|?????1 ?Airbus?A320-200?????|?????2 ?Airbus?A321-200?????|?????2 ?Airbus?A319-100?????|?????2 ?Boeing?737-300??????|?????2 ?Cessna?208?Caravan??|?????1 ?Bombardier?CRJ-200??|?????1 (9?rows)
然后創建一個索引（使用下面表達式）：
demo=#?create?index?on?aircrafts(??(case?when?range?<?4000?then?1?when?range?<?10000?then?2?else?3?end),??model);
現在，可以通過索引以升序的方式獲取排序的數據：
demo=#?select?class,?model?from?aircrafts_v?order?by?class,?model; ?class?|????????model???????? -------+--------------------- ?????1?|?Bombardier?CRJ-200 ?????1?|?Cessna?208?Caravan ?????1?|?Sukhoi?SuperJet-100 ?????2?|?Airbus?A319-100 ?????2?|?Airbus?A320-200 ?????2?|?Airbus?A321-200 ?????2?|?Boeing?737-300 ?????2?|?Boeing?767-300 ?????3?|?Boeing?777-300 (9?rows) ? ? demo=#?explain(costs?off) select?class,?model?from?aircrafts_v?order?by?class,?model; ???????????????????????QUERY?PLAN??????????????????????? -------------------------------------------------------- ?Index?Scan?using?aircrafts_case_model_idx?on?aircrafts (1?row)
同樣，可以以降序的方式獲取排序的數據：
demo=#?select?class,?model?from?aircrafts_v?order?by?class?desc,?model?desc; ?class?|????????model???????? -------+--------------------- ?????3?|?Boeing?777-300 ?????2?|?Boeing?767-300 ?????2?|?Boeing?737-300 ?????2?|?Airbus?A321-200 ?????2?|?Airbus?A320-200 ?????2?|?Airbus?A319-100 ?????1?|?Sukhoi?SuperJet-100 ?????1?|?Cessna?208?Caravan ?????1?|?Bombardier?CRJ-200 (9?rows) demo=#?explain(costs?off) select?class,?model?from?aircrafts_v?order?by?class?desc,?model?desc; ???????????????????????????QUERY?PLAN???????????????????????????? ----------------------------------------------------------------- ?Index?Scan?BACKWARD?using?aircrafts_case_model_idx?on?aircrafts (1?row)
然而，如果一列以升序一列以降序的方式獲取排序的數據的話，就不能使用索引，只能單獨排序：
demo=#?explain(costs?off) select?class,?model?from?aircrafts_v?order?by?class?ASC,?model?DESC; ???????????????????QUERY?PLAN???????????????????? ------------------------------------------------- ?Sort ???Sort?Key:?(CASE?...?END),?aircrafts.model?DESC ???->??Seq?Scan?on?aircrafts (3?rows)
（注意，最終執行計劃會選擇順序掃描，忽略之前設置的enable_seqscan = off。因為這個設置并不會放棄表掃描，只是設置他的成本----查看costs on的執行計劃）
若有使用索引，創建索引時指定排序的方向：
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)
當使用多列索引時與列的順序有關的問題會顯示出來。對于B-tree，這個順序非常重要：頁中的數據先以第一個字段進行排序，然后再第二個字段，以此類推。
下圖是在range和model列上構建的索引：
?
當然，上圖這么小的索引在一個root頁足以存放。但是為了清晰起見，特意將其分成幾頁。
從圖中可見，通過類似的謂詞class = 3（僅按第一個字段進行搜索）或者class = 3 and model = 'Boeing 777-300'（按兩個字段進行搜索）將非常高效。
然而，通過謂詞model = 'Boeing 777-300'進行搜索的效率將大大降低：從root開始，判斷不出選擇哪個子節點進行向下搜索，因此會遍歷所有子節點向下進行搜索。這并不意味著永遠無法使用這樣的索引----它的效率有問題。例如，如果aircraft有3個classes值，每個class類中有許多model值，此時不得不掃描索引1/3的數據，這可能比全表掃描更有效。
但是，當創建如下索引時：
demo=#?create?index?on?aircrafts(??model,??(case?when?range?<?4000?then?1?when?range?<?10000?then?2?else?3?end));
索引字段的順序會改變：
?
通過這個索引，model = 'Boeing 777-300'將會很有效，但class = 3則沒這么高效。
PostgreSQL的B-tree支持在NULLs上創建索引，可以通過IS NULL或者IS NOT NULL的條件進行查詢。
考慮flights表，允許NULLs：
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)
NULLs位于葉子節點的一端或另一端，這依賴于索引的創建方式（NULLS FIRST或NULLS LAST）。如果查詢中包含排序，這就顯得很重要了：如果SELECT語句在ORDER BY子句中指定NULLs的順序索引構建的順序一樣（NULLS FIRST或NULLS LAST），就可以使用整個索引。
下面的例子中，他們的順序相同，因此可以使用索引：
demo=#?explain(costs?off) select?*?from?flights?order?by?actual_arrival?NULLS?LAST; ???????????????????????QUERY?PLAN?????????????????????? -------------------------------------------------------- ?Index?Scan?using?flights_actual_arrival_idx?on?flights (1?row)
下面的例子，順序不同，優化器選擇順序掃描然后進行排序：
demo=#?explain(costs?off) select?*?from?flights?order?by?actual_arrival?NULLS?FIRST; ???????????????QUERY?PLAN?????????????? ---------------------------------------- ?Sort ???Sort?Key:?actual_arrival?NULLS?FIRST ???->??Seq?Scan?on?flights (3?rows)
NULLs必須位于開頭才能使用索引：
demo=#?create?index?flights_nulls_first_idx?on?flights(actual_arrival?NULLS?FIRST); demo=#?explain(costs?off) select?*?from?flights?order?by?actual_arrival?NULLS?FIRST; ?????????????????????QUERY?PLAN?????????????????????? ----------------------------------------------------- ?Index?Scan?using?flights_nulls_first_idx?on?flights (1?row)
像這樣的問題是由NULLs引起的而不是無法排序，也就是說NULL和其他這比較的結果無法預知：
demo=#?\pset?null?NULL demo=#?select?null?<?42; ??column? ---------- ?NULL (1?row)
這和B-tree的概念背道而馳并且不符合一般的模式。然而NULLs在數據庫中扮演者很重要的角色，因此不得不為NULL做特殊設置。
由于NULLs可以被索引，因此即使表上沒有任何標記也可以使用索引。（因為這個索引包含表航記錄的所有信息）。如果查詢需要排序的數據，而且索引確保了所需的順序，那么這可能是由意義的。這種情況下，查詢計劃更傾向于通過索引獲取數據。
下面介紹btree訪問方法的特性。
?amname?|?????name??????|?pg_indexam_has_property --------+---------------+------------------------- ?btree??|?can_order?????|?t ?btree??|?can_unique????|?t ?btree??|?can_multi_col?|?t ?btree??|?can_exclude???|?t
可以看到，B-tree能夠排序數據并且支持唯一性。同時還支持多列索引，但是其他訪問方法也支持這種索引。我們將在下次討論EXCLUDE條件。
?????name??????|?pg_index_has_property ---------------+----------------------- ?clusterable???|?t ?index_scan????|?t ?bitmap_scan???|?t ?backward_scan?|?t
Btree訪問方法可以通過以下兩種方式獲取數據：index scan以及bitmap scan。可以看到，通過tree可以向前和向后進行遍歷。
??????name??????????|?pg_index_column_has_property --------------------+------------------------------ ?asc????????????????|?t ?desc???????????????|?f ?nulls_first????????|?f ?nulls_last?????????|?t ?orderable??????????|?t ?distance_orderable?|?f ?returnable?????????|?t ?search_array???????|?t ?search_nulls???????|?t
前四種特性指定了特定列如何精確的排序。本案例中，值以升序（asc）進行排序并且NULLs在后面（nulls_last）。也可以有其他組合。
search_array的特性支持向這樣的表達式：
demo=#?explain(costs?off)
select?*?from?aircrafts?where?aircraft_code?in?('733','763','773');
???????????????????????????QUERY?PLAN????????????????????????????
-----------------------------------------------------------------
?Index?Scan?using?aircrafts_pkey?on?aircrafts
???Index?Cond:?(aircraft_code?=?ANY?('{733,763,773}'::bpchar[]))
(2?rows)returnable屬性支持index-only scan，由于索引本身也存儲索引值所以這是合理的。下面簡單介紹基于B-tree的覆蓋索引。
前面討論了：覆蓋索引包含查詢所需的所有值，需不要再回表。唯一索引可以成為覆蓋索引。
假設我們查詢所需要的列添加到唯一索引，新的組合唯一鍵可能不再唯一，同一列上將需要2個索引：一個唯一，支持完整性約束；另一個是非唯一，為了覆蓋索引。這當然是低效的。
在我們公司 Anastasiya Lubennikova @ lubennikovaav 改進了btree，額外的非唯一列可以包含在唯一索引中。我們希望這個補丁可以被社區采納。實際上PostgreSQL11已經合了該補丁。
考慮表bookings：
demo=#?begin; demo=#?alter?table?bookings?drop?constraint?bookings_pkey?cascade; demo=#?alter?table?bookings?add?primary?key?using?index?bookings_pkey2; demo=#?alter?table?tickets?add?foreign?key?(book_ref)?references?bookings?(book_ref); demo=#?commit;
然后表結構：
demo=#?\d?bookings ??????????????Table?"bookings.bookings" ????Column????|???????????Type???????????|?Modifiers --------------+--------------------------+----------- ?book_ref?????|?character(6)?????????????|?not?null ?book_date????|?timestamp?with?time?zone?|?not?null ?total_amount?|?numeric(10,2)????????????|?not?null Indexes: ????"bookings_pkey2"?PRIMARY?KEY,?btree?(book_ref)?INCLUDE?(book_date) Referenced?by: TABLE?"tickets"?CONSTRAINT?"tickets_book_ref_fkey"?FOREIGN?KEY?(book_ref)?REFERENCES?bookings(book_ref)
此時，這個索引可以作為唯一索引工作也可以作為覆蓋索引：
demo=#?explain(costs?off) select?book_ref,?book_date?from?bookings?where?book_ref?=?'059FC4'; ????????????????????QUERY?PLAN???????????????????? -------------------------------------------------- ?Index?Only?Scan?using?bookings_pkey2?on?bookings ???Index?Cond:?(book_ref?=?'059FC4'::bpchar) (2?rows)
眾所周知，對于大表，加載數據時最好不要帶索引；加載完成后再創建索引。這樣做不僅提升效率還能節省空間。
創建B-tree索引比向索引中插入數據更高效。所有的數據大致上都已排序，并且數據的葉子頁已創建好，然后只需構建內部頁直到root頁構建成一個完整的B-tree。
這種方法的速度依賴于RAM的大小，受限于參數maintenance_work_mem。因此增大該參數值可以提升速度。對于唯一索引，除了分配maintenance_work_mem的內存外，還分配了work_mem的大小的內存。
前面，提到PG需要知道對于不同類型的值調用哪個函數，并且這個關聯方法存儲在哈希訪問方法中。同樣，系統必須找出如何排序。這在排序、分組（有時）、merge join中會涉及。PG不會將自身綁定到操作符名稱，因為用戶可以自定義他們的數據類型并給出對應不同的操作符名稱。
例如bool_ops操作符集中的比較操作符：
postgres=#?select???amop.amopopr::regoperator?as?opfamily_operator, ?????????amop.amopstrategy from?????pg_am?am, ?????????pg_opfamily?opf, ?????????pg_amop?amop where????opf.opfmethod?=?am.oid and??????amop.amopfamily?=?opf.oid and??????am.amname?=?'btree' and??????opf.opfname?=?'bool_ops' order?by?amopstrategy; ??opfamily_operator??|?amopstrategy ---------------------+-------------- ?<(boolean,boolean)??|????????????1 ?<=(boolean,boolean)?|????????????2 ?=(boolean,boolean)??|????????????3 ?>=(boolean,boolean)?|????????????4 ?>(boolean,boolean)??|????????????5 (5?rows)
這里可以看到有5種操作符，但是不應該依賴于他們的名字。為了指定哪種操作符做什么操作，引入策略的概念。為了描述操作符語義，定義了5種策略：
? ? ? ? 1 — less
? ? ? ? 2 — less or equal
? ? ? ? 3 — equal
? ? ? ? 4 — greater or equal
? ? ? ? 5?— greater
postgres=#?select???amop.amopopr::regoperator?as?opfamily_operator from?????pg_am?am, ?????????pg_opfamily?opf, ?????????pg_amop?amop where????opf.opfmethod?=?am.oid and??????amop.amopfamily?=?opf.oid and??????am.amname?=?'btree' and??????opf.opfname?=?'integer_ops' and??????amop.amopstrategy?=?1 order?by?opfamily_operator; ??pfamily_operator?? ---------------------- ?<(integer,bigint) ?<(smallint,smallint) ?<(integer,integer) ?<(bigint,bigint) ?<(bigint,integer) ?<(smallint,integer) ?<(integer,smallint) ?<(smallint,bigint) ?<(bigint,smallint) (9?rows)
一些操作符族可以包含幾種操作符，例如integer_ops包含策略1的幾種操作符：
正因如此，當比較類型在一個操作符族中時，不同類型值的比較，優化器可以避免類型轉換。
文檔中提供了一個創建符合數值的新數據類型，以及對這種類型數據進行排序的操作符類。該案例使用C語言完成。但不妨礙我們使用純SQL進行對比試驗。
創建一個新的組合類型：包含real和imaginary兩個字段
postgres=#?create?type?complex?as?(re?float,?im?float);
創建一個包含該新組合類型字段的表：
postgres=#?create?table?numbers(x?complex); postgres=#?insert?into?numbers?values?((0.0,?10.0)),?((1.0,?3.0)),?((1.0,?1.0));
現在有個疑問，如果在數學上沒有為他們定義順序關系，如何進行排序？
已經定義好了比較運算符：
postgres=#?select?*?from?numbers?order?by?x; ???x???? -------- ?(0,10) ?(1,1) ?(1,3) (3?rows)
默認情況下，對于組合類型排序是分開的：首先比較第一個字段然后第二個字段，與文本字符串比較方法大致相同。但是我們也可以定義其他的排序方式，例如組合數字可以當做一個向量，通過模值進行排序。為了定義這樣的順序，我們需要創建一個函數：
postgres=#?create?function?modulus(a?complex)?returns?float?as?$$ ????select?sqrt(a.re*a.re?+?a.im*a.im); $$?immutable?language?sql; ? ? //此時，使用整個函數系統的定義5種操作符： postgres=#?create?function?complex_lt(a?complex,?b?complex)?returns?boolean?as?$$ ????select?modulus(a)?<?modulus(b); $$?immutable?language?sql; ? postgres=#?create?function?complex_le(a?complex,?b?complex)?returns?boolean?as?$$ ????select?modulus(a)?<=?modulus(b); $$?immutable?language?sql; ? postgres=#?create?function?complex_eq(a?complex,?b?complex)?returns?boolean?as?$$ ????select?modulus(a)?=?modulus(b); $$?immutable?language?sql; ? postgres=#?create?function?complex_ge(a?complex,?b?complex)?returns?boolean?as?$$ ????select?modulus(a)?>=?modulus(b); $$?immutable?language?sql; ? postgres=#?create?function?complex_gt(a?complex,?b?complex)?returns?boolean?as?$$ ????select?modulus(a)?>?modulus(b); $$?immutable?language?sql;
然后創建對應的操作符：
postgres=#?create?operator?#<#(leftarg=complex,?rightarg=complex,?procedure=complex_lt); postgres=#?create?operator?#<=#(leftarg=complex,?rightarg=complex,?procedure=complex_le); postgres=#?create?operator?#=#(leftarg=complex,?rightarg=complex,?procedure=complex_eq); postgres=#?create?operator?#>=#(leftarg=complex,?rightarg=complex,?procedure=complex_ge); postgres=#?create?operator?#>#(leftarg=complex,?rightarg=complex,?procedure=complex_gt);
此時，可以比較數字：
postgres=#?select?(1.0,1.0)::complex?#<#?(1.0,3.0)::complex; ??column? ---------- ?t (1?row)
除了整個5個操作符，還需要定義函數：小于返回-1；等于返回0；大于返回1。其他訪問方法可能需要定義其他函數：
postgres=#?create?function?complex_cmp(a?complex,?b?complex)?returns?integer?as?$$ ????select?case?when?modulus(a)?<?modulus(b)?then?-1 ????????????????when?modulus(a)?>?modulus(b)?then?1 ????????????????else?0 ???????????end; $$?language?sql;
創建一個操作符類：
postgres=#?create?operator?class?complex_ops default?for?type?complex using?btree?as ????operator?1?#<#, ????operator?2?#<=#, ????operator?3?#=#, ????operator?4?#>=#, ????operator?5?#>#, function?1?complex_cmp(complex,complex); ? //排序結果： postgres=#?select?*?from?numbers?order?by?x; ???x???? -------- ?(1,1) ?(1,3) ?(0,10) (3?rows) ? //可以使用此查詢獲取支持的函數： ? postgres=#?select?amp.amprocnum, ???????amp.amproc, ???????amp.amproclefttype::regtype, ???????amp.amprocrighttype::regtype from???pg_opfamily?opf, ???????pg_am?am, ???????pg_amproc?amp where??opf.opfname?=?'complex_ops' and????opf.opfmethod?=?am.oid and????am.amname?=?'btree' and????amp.amprocfamily?=?opf.oid; ?amprocnum?|???amproc????|?amproclefttype?|?amprocrighttype -----------+-------------+----------------+----------------- ?????????1?|?complex_cmp?|?complex????????|?complex (1?row)
使用pageinspect插件觀察B-tree結構：
demo=#?create?extension?pageinspect;
索引的元數據頁：
demo=#?select?*?from?bt_metap('ticket_flights_pkey');
?magic??|?version?|?root?|?level?|?fastroot?|?fastlevel
--------+---------+------+-------+----------+-----------
?340322?|???????2?|??164?|?????2?|??????164?|?????????2
(1?row)值得關注的是索引level：不包括root，有一百萬行記錄的表其索引只需要2層就可以了。
Root頁，即164號頁面的統計信息：
demo=#?select?type,?live_items,?dead_items,?avg_item_size,?page_size,?free_size
from?bt_page_stats('ticket_flights_pkey',164);
?type?|?live_items?|?dead_items?|?avg_item_size?|?page_size?|?free_size
------+------------+------------+---------------+-----------+-----------
?r????|?????????33?|??????????0?|????????????31?|??????8192?|??????6984
(1?row)該頁中數據：
demo=#?select?itemoffset,?ctid,?itemlen,?left(data,56)?as?data
from?bt_page_items('ticket_flights_pkey',164)?limit?5;
?itemoffset?|??ctid???|?itemlen?|???????????????????????????data???????????????????????????
------------+---------+---------+----------------------------------------------------------
??????????1?|?(3,1)???|???????8?|
??????????2?|?(163,1)?|??????32?|?1d?30?30?30?35?34?33?32?33?30?35?37?37?31?00?00?ff?5f?00
??????????3?|?(323,1)?|??????32?|?1d?30?30?30?35?34?33?32?34?32?33?36?36?32?00?00?4f?78?00
??????????4?|?(482,1)?|??????32?|?1d?30?30?30?35?34?33?32?35?33?30?38?39?33?00?00?4d?1e?00
??????????5?|?(641,1)?|??????32?|?1d?30?30?30?35?34?33?32?36?35?35?37?38?35?00?00?2b?09?00
(5?rows)第一個tuple指定該頁的最大值，真正的數據從第二個tuple開始。很明顯最左邊子節點的頁號是163，然后是323。反過來，可以使用相同的函數搜索。
PG10版本提供了"amcheck"插件，該插件可以檢測B-tree數據的邏輯一致性，使我們提前探知故障。
https://habr.com/en/company/postgrespro/blog/443284/
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