1、自適應哈希索引
InnoDB 引擎下的主鍵索引是 b+樹 索引，b + 樹的特點是非葉子節點只存儲主鍵索引值，葉子節點既存儲了索引值，還存儲了對應的行記錄，所以數據都在葉子節點，而 InnoDB 是用頁爲單位去存儲 b + 樹的節點，一頁存一個節點，故一個節點可以存很多條索引信息，樹的高度一般最多也就在 3 ~ 4 層，精準查詢的話，會有 3 ~ 4 次查詢。
數據庫裏存儲的數據非常多，被訪問頻繁非常高的數據被稱爲熱點數據，針對熱點數據，InnoDB 做了一個性能的提升，就是採用了自適應哈希索引，爲熱點頁建立一個哈希表，哈希表的表項對應着該頁的每條記錄，當我們精準查詢時，會根據查詢的條件值計算出哈希，以時間複雜度 O(1) 就能找到哈希項，哈希項又指向了一條記錄，即找到了數據。自適應哈希索引說的是 InnoDB 自己內部自動創建的，跟我們用戶沒有關係，是它內部爲了優化而創建的一種結構，判斷一個頁是否爲熱點頁，可能是個什麼算法，如果某個頁晉升爲熱點頁，自然會爲它創建自適應哈希索引，如果某個頁降級了，不再是熱點頁，就會刪除掉對應的哈希表。
優點：提升了查詢性能。
缺點：只適合等值查詢（=， IN），併發性不行，因爲哈希表是有鎖機制的，把整個表鎖起來（這是舊版本的）。
我們可以設置是否開啓自適應哈希索引，innodb_adaptive_hash_index 默認是開啓。 innodb_adaptive_hash_index_parts 參數爲新版本的，用於將哈希表分爲多個子表，這樣，可以分別對子表進行加鎖，大大提升併發性，默認爲 8， 最大爲 512。
2、倒排索引
InnoDB 引擎的全文檢索需要倒排索引，將我們將某一列設置成 fulltext key ，就可以對這一列進行全文檢索，原因是數據庫對這一列創建了額外的倒排索引，有兩種形式。
第一種形式。索引存儲的是 { 詞，所在的該條記錄標識（主鍵）}。
第二種形式。索引存儲的是 { 詞，所在的該條記錄標識，詞在該條記錄中的該字段裏的位置 }。
所以在進行全文檢索時，是根據這個倒排索引去查詢的，找到哪些記錄包含了要檢索的詞，甚至詞所處的位置。
全文檢索就是基於倒排索引的，這個倒排索引也是非常大的，所以動態維護起來也是不容易的，如果沒修改一次，那就要維護一次倒排索引，那還是很難受的。因此，InnoDB 給出了一個全文檢索索引緩存，當需要對倒排索引進行修改維護時，將修改先緩存起來，等某個時機（緩存滿了等等）再一次性進行更新修改。
我們可以設置全局參數 innodb_ft_cache_size 來設置全文檢索索引緩存的大小，越大，當然性能也越好，當然也不宜太大，因爲一旦內存宕機，緩存裏的數據就沒有了，InnoDB 需要更多的時間去回覆。
全文索引是有限制要求的：1、每張表只能有一個全文索引。 2、聯合全文索引包含的列必須使用相同的字符集和排序規則。 3、不支持沒有單詞界定符的語言，如 中文，日文，韓文等。
3、全文檢索
要想對某個字段使用全文檢索，就要爲該字段創建全文索引，FULLTEXT KEY。
3.1、全文搜索 NATURAL LANGUAGE 模式
NATURAL LANGUAGE MODEL 是默認的模式（自然語言模型）。
舉個例子就明白了，SELECT * FROM student WHERE MATCH(interest) AGAINST('football' IN NATURAL LANGUAGE MODE); 查詢student表裏興趣 interest 裏面包含有 football 單詞的記錄。
也可以直接寫成， SELECT * FROM student WHERE MATCH(interest) AGAINST('football');
檢索出來如果有多條記錄，這些記錄的順序是怎麼樣的呢？ 按照一定的相關性，相關性計算規則是：
1、關鍵詞是否出現在文檔中。
2、關鍵詞出現在文檔中的次數。
3、關鍵詞在索引列中的數量。
4、多少個文檔包含指定的關鍵詞
3.2、聯合全文索引
不僅可以把一列作爲全文索引，而且還可以將多列作爲聯合全文索引，舉個例子你就明白了。student 表，name 字段 和 interest 字段聯合設置一個全文索引。
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(interest) AGAINST('football'); 這樣運行會報錯的， 錯誤信息：Can't find FULLTEXT index matching the column list。
爲什麼報錯，因爲你都將2列作爲一個索引了，所以要將2列看成一個整體，不能夠再單獨地檢索一列了。
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`, interest) AGAINST('kkk football'); 這樣就可以，運行結果如下：
再說明一下，AGAINST() 裏的內容是以詞爲單位的，詞只包含字母和數字，除此之外的字符都被認爲是分割符，比如 kkk football 被認爲是兩個詞，因爲中間有一個空格， kkk&football 也被認爲是兩個詞，因爲中間有個&字符。AGAINST() 裏面的內容沒有順序之分，比如 MATCH(`name`, interest) AGAINST('kkk football'); 這句話的意思是，name 和 interest 字段中只要包含了kkk football 其中的一個關鍵詞都行，name 字段包含了 football 也行，name 字段包含了 kkk 也行，name 字段什麼都包含，但是 interest 字段包含了關鍵詞也行。
3.3、全文檢索 BOOLEAN 模式
自然語言模式只是單純檢索是否含有關鍵詞，功能單一，BOOLEAN 模式的功能更加豐富。
+ 表示該詞必須被包含。
- 表示該詞必須不被包含。
(no operator) 表示該詞可被包含，也可不被包含，被好含的話，相關性更高。
@distance 表示檢索的詞之間必須在間隔多少個字符以內。
> 表示出現該詞時增加相關性。
< 表示出現該詞時降低相關性。
~ 表示出現該詞時，相關性直接爲負。
* 表示以該詞開頭的單詞。
" 表示短語。"" 擴起來的內容看成一個整體，看成一個詞，不可拆分。
舉例說明，還是以 student 表爲例：
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`, interest) AGAINST('+kkk +football' IN BOOLEAN MODE); 這句執行結果爲空，因爲既包含kkk ，又包含 football 的記錄不存在。
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`, interest) AGAINST('-kkk +football' IN BOOLEAN MODE); 這句執行結果如下，不包含 kkk，包含 football 的記錄有兩條。
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`, interest) AGAINST('(no operator)sing dance' IN BOOLEAN MODE); 這句執行結果如下，包含了 sing 的記錄相關性更高，排在前面。
至於 @distance 用法，我測試了一下，感覺有點問題，希望知道這個知識點的大佬能夠講解一下，謝謝。
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`, interest) AGAINST('>sing dance' IN BOOLEAN MODE); 這句執行結果如下，包含了 sing 的記錄相關性增加，因此，排在了前面。
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`, interest) AGAINST('<sing dance' IN BOOLEAN MODE); 結果如下，因爲包含 sing 的記錄被降低了相關性，因此，排在了後面。
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`, interest) AGAINST('si*' IN BOOLEAN MODE); 結果如下， si 開頭的記錄有。 我不建議這樣模糊匹配，因爲全文檢索的模糊查詢也會導致全表掃描，這是我自己的理解，如果不正確，請在評論給出正確的原理，非常感謝。
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`, interest) AGAINST('"sing dance"' IN BOOLEAN MODE); 這句的執行結果爲空，因爲 sing dance 爲一個整體。
3.4、擴展檢索
擴展檢索 是對 全文檢索 的一個擴展，什麼是擴展檢索呢？比如你全文檢索一個詞 “鼠標”，但是也許不止是鼠標呢？也許你還想檢索出來一點和鼠標有關的信息呢？比如桌墊，電腦等等，你用擴展檢索就能辦到。
擴展檢索原理：第一次使用全文檢索，查詢出包含 “鼠標” 的文本，然後將查詢出這些文本進行分詞，第二次再將這些詞進行全文檢索。 等於是在第一次全文檢索的基礎上再進行一次全文檢索。
語法（舉例說明）：SELECT * FROM student WHERE MATCH(interest) AGAINST('football' IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION);
或者 ：SELECT * FROM student WHERE MATCH(interest) AGAINST('football' WITH QUERY EXPANSION);
WITH QUERY EXPANSION 只能用於自然語言模式。