索引技术的选择主要取决于数据特性、性能需求以及应用程序特定的约束。关键因素包括数据的大小和结构、执行的查询类型、数据变化的频率以及读写性能之间可接受的权衡。每个因素都会影响特定的索引方法（如 B 树、哈希索引或基于向量的方法）能否有效地满足应用程序的需求。
数据大小和维度直接影响某些索引策略的可行性。对于大型数据集，通常首选基于磁盘的结构，如 B 树或日志结构合并 (LSM) 树，因为它们在支持高效范围查询的同时最大程度地减少了内存开销。例如，PostgreSQL 等数据库使用 B 树来处理 TB 级别的数据并提供可预测的性能。相比之下，高维数据（如机器学习应用程序中的 embedding）需要专门的索引，例如近似最近邻 (ANN) 算法（例如 Facebook 的 Faiss）或空间划分树（例如 KD 树）。这些方法减少了“维度灾难”，传统索引由于搜索空间随维度增加呈指数级增长而变得低效。
查询延迟和更新频率决定了索引如何在速度和写入开销之间进行平衡。需要实时响应的应用程序（如广告技术平台）通常使用内存中的哈希表或前缀树 (tries) 来实现微秒级查找。然而，这些结构可能难以应对频繁的更新。对于写入繁重的工作负载（如物联网传感器数据摄取），LSM 树（在 Cassandra 或 RocksDB 中使用）将写入操作批量发送到磁盘，从而优化高吞吐量，但代价是读取速度稍慢。相反，B 树提供了均衡的读写性能，但在大量更新下可能会产生碎片。例如，MySQL 的 InnoDB 对事务性工作负载使用 B 树，在这种工作负载中，适度的写入速率和一致的读取延迟至关重要。
应用程序特定的要求进一步缩小了选择范围。如果查询涉及复杂的谓词（例如地理空间或全文搜索），则需要专门的索引，如 R 树（用于空间数据）或倒排索引（用于文本）。例如，Elasticsearch 依赖倒排索引来实现快速关键字搜索。硬件限制也起作用：内存受限的系统可能避免使用内存索引，而分布式系统可以使用分区索引（例如 Apache HBase 基于区域的分区）。最后，一致性和性能之间的权衡（例如在分布式数据库中为了可扩展性选择最终一致性）会影响索引是支持事务保证还是优先考虑速度。