L'implantation d'une nouvelle méthode d'accès à un index a toujours été un travail complexe. Il est, en effet, nécessaire de comprendre le fonctionnement interne de la base de données, tel que le gestionnaire de verrous ou le WAL.

L'interface GiST dispose d'un haut niveau d'abstraction, ce qui autorise le codeur de la méthode d'accès à ne coder que la sémantique du type de données accédé. La couche GiST se charge elle-même de la gestion des accès concurrents, des traces et de la recherche dans la structure en arbre.

Cette extensibilité n'est pas comparable à celle des autres arbres de recherche standard en termes de données gérées. Par exemple, PostgreSQL™ supporte les B-trees et les index de hachage extensibles. Cela signifie qu'il est possible d'utiliser PostgreSQL™ pour construire un B-tree ou un hachage sur tout type de données. Mais, les B-trees ne supportent que les prédicats d'échelle (<, =, >), les index de hachage que les requêtes d'égalité.

Donc, lors de l'indexation d'une collection d'images, par exemple, avec un B-tree PostgreSQL™, seules peuvent être lancées des requêtes de type « est-ce que imagex est égale à imagey », « est-ce que imagex est plus petite que imagey » et « est-ce que imagex est plus grande que imagey ». En fonction de la définition donnée à « égale à », « inférieure à » ou « supérieure à », cela peut avoir une utilité. Néanmoins, l'utilisation d'un index basé sur GiST permet de créer de nombreuses possibilités de poser des questions spécifiques au domaine, telles que « trouver toutes les images de chevaux » ou « trouver toutes les images sur-exposées ».

Pour obtenir une méthode d'accès GiST fonctionnelle, il suffit de coder plusieurs méthodes utilisateur définissant le comportement des clés dans l'arbre. Ces méthodes doivent être suffisamment élaborées pour supporter des requêtes avancées, mais pour toutes les requêtes standard (B-trees, R-trees, etc.) elles sont relativement simples. En bref, GiST combine extensibilité, généralité, ré-utilisation de code et interface claire.