在ArangoDB中，索引是用于加快查询性能的重要工具。索引可以帮助数据库引擎快速定位和访问特定的数据。在某些情况下，使用索引可能比拥有更多的集合更好，但这取决于具体的使用情况和数据模型。

以下是一个使用ArangoDB的代码示例，用于说明索引的作用和使用：

1. 首先，我们创建一个新的集合并插入一些数据：

const db = require('arangojs')();

// 创建新的集合
const collection = db.collection('myCollection');
collection.create().then(() => {
  // 向集合插入数据
  return collection.save([
    { _key: '1', name: 'John', age: 25 },
    { _key: '2', name: 'Jane', age: 30 },
    { _key: '3', name: 'Bob', age: 35 }
  ]);
}).then(() => {
  console.log('数据插入成功');
}).catch(err => {
  console.error('数据插入失败', err);
});

2. 然后，我们可以创建一个基于某个字段的索引：

// 创建 name 字段的索引
collection.createIndex({
  type: 'hash',
  fields: ['name']
}).then(() => {
  console.log('索引创建成功');
}).catch(err => {
  console.error('索引创建失败', err);
});

3. 接下来，我们可以使用索引来提高查询性能：

// 使用索引查询数据
collection.byExample({ name: 'John' }).then(cursor => {
  return cursor.all();
}).then(result => {
  console.log('查询结果:', result);
}).catch(err => {
  console.error('查询失败', err);
});

在上面的示例中，我们创建了一个基于"name"字段的哈希索引，并使用索引来查询名字为"John"的记录。这样可以通过索引快速定位匹配的记录，提高查询性能。

需要注意的是，使用索引可能会增加存储空间和写入性能的开销，因此在设计数据模型时需要权衡索引的使用。如果数据量较小或查询频率较低，可能不需要创建索引。

综上所述，索引是提高查询性能的重要工具，但是否比拥有更多的集合更好取决于具体的使用情况和数据模型。在设计数据模型时，需要综合考虑索引的使用和数据结构的组织，以达到最佳的性能和可扩展性。