mysqlinnodb建立普通索引怎么写？
先从数据结构的角度来答。
题主应该知道B-树和B树最重要的一个区别就是B树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
这就决定了B树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。
从Mysql（Inoodb）的角度来看，B树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。
那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。
另一个优点是什么，B树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。
至于MongoDB为什么使用B-树而不是B树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展。首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。
总体来说，Mysql选用B树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。
MySQL全文索引应用简明教程？
全文检索在MySQL里面很早就支持了，只不过一直以来只支持英文。缘由是他从来都使用空格来作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。
这不，从MySQL5.7开始，MySQL内置了ngram全文检索插件，用来支持中文分词，并且对MyISAM和InnoDB引擎有效。
在使用中文检索分词插件ngram之前，先得在MySQL配置文件里面设置他的分词大小，比如，[mysqld]ngram_token_size2这里把分词大小设置为2。要记住，分词的SIZE越大，索引的体积就越大，所以要根据自身情况来设置合适的大小。
示例表结构：
CREATETABLEarticles(idINTUNSIGNEDAUTO_INCREMENTNOTNULLPRIMARYKEY,titleVARCHAR(200),bodyTEXT,FULLTEXT(title,body)WITHPARSERngram)ENGINEInnoDBCHARACTERSETutf8mb4示例数据，有6行记录。mysqlgtselect*fromarticlesG**************************
*1.row***************************id:1title:数据库管理body:在本教程中我将向你展示如何管理数据库***************************2.row***************************id:2title:数据库应用开发body:学习开发数据库应用程序***************************3.row***************************id:3title:MySQL完全手册body:学习MySQL的一切***************************4.row***************************id:4title:数据库与事务处理body:系统的学习数据库的事务概论***************************5.row***************************id:5title:NoSQL精髓body:学习了解各种非结构化数据库***************************6.row***************************id:6title:SQL语言详解body:详细了解如果使用各种SQL6rowsinset(0.00sec)显式指定全文检索表源mysqlgtSETGLOBALinnodb_ft_aux_table#34new_feature/articles#34QueryOK,0rowsaffected(0.00sec)通过系统表，就可以查看到底是怎么划分articles里的数据。
mysqlgtSELECT*FROMinformation__FT_INDEX_CACHELIMIT20,10--------------------------------------------------------------|WORD|FIRST_DOC_ID|LAST_DOC_ID|DOC_COUNT|DOC_ID|POSITION|--------------------------------------------------------------|中我|2|2|1|2|28||习m|4|4|1|4|21||习了|6|6|1|6|16||习开|3|3|1|3|25||习数|5|5|1|5|37||了解|6|7|2|6|19||了解|6|7|2|7|23||事务|5|5|1|5|12||事务|5|5|1|5|40||何管|2|2|1|2|52|--------------------------------------------------------------10rowsinset(0.00sec)这里可以看到，把分词长度设置为2，所有的数据都只有两个一组。上面数据还包含了行的位置，ID等等信息。
接下来，我来进行一系列检索示范，使用方法和原来英文检索一致。1.自然语言模式下检索：
A，得到符合条件的个数，mysqlgtSELECTCOUNT(*)FROMarticles-gtWHEREMATCH(title,body)AGAINST(#39数据库#39INNATURALLANGUAGEMODE)----------|COUNT(*)|----------|4|----------1rowinset(0.05sec)B，得到匹配的比率，mysqlgtSELECTid,MATCH(title,body)AGAINST(#39数据库#39INNATURALLANGUAGEMODE)ASscoreFROMarticles--------------------------|id|score|--------------------------|1|0.12403252720832825||2|0.12403252720832825||3|0||4|0.12403252720832825||5|0.062016263604164124||6|0|--------------------------6rowsinset(0.00sec)2.布尔模式下搜索，这个就相对于自然模式搜索来的复杂些：A，匹配既有管理又有数据库的记录，mysqlgtSELECT*FROMarticlesWHEREMATCH(title,body)-gtAGAINST(#39数据库管理#39INBOOLEANMODE)------------------------------------------------------|id|title|body|------------------------------------------------------|1|数据库管理|在本教程中我将向你展示如何管理数据库|------------------------------------------------------1rowinset(0.00sec)B，匹配有数据库，但是没有管理的记录，mysqlgtSELECT*FROMarticlesWHEREMATCH(title,body)-gtAGAINST(#39数据库-管理#39INBOOLEANMODE)--------------------------------------------------|id|title|body|--------------------------------------------------|2|数据库应用开发|学习开发数据库应用程序||4|数据库与事务处理|系统的学习数据库的事务概论||5|NoSQL精髓|学习了解各种非结构化数据库|--------------------------------------------------3rowsinset(0.00sec)C，匹配MySQL，但是把数据库的相关性降低，mysqlgtSELECT*FROMarticlesWHEREMATCH(title,body)-gtAGAINST(#39gt数据库MySQL#39INBOOLEANMODE)------------------------------------|id|title|body|------------------------------------|3|MySQL完全手册|学习MySQL的一切|------------------------------------1rowinset(0.00sec)3，查询扩展模式，比如要搜索数据库，那么MySQL，oracle，DB2也都将会被搜索到，mysqlgtSELECT*FROMarticles-gtWHEREMATCH(title,body)-gtAGAINST(#39数据库#39WITHQUERYEXPANSION)------------------------------------------------------------|id|title|body|------------------------------------------------------------|1|数据库管理|在本教程中我将向你展示如何管理数据库|4|数据库与事务处理|系统的学习数据库的事务概论|2|数据库应用开发|学习开发数据库应用程序||5|NoSQL精髓|学习了解各种非结构化数据库||6|SQL语言详解|详细了解如果使用各种SQL||3|MySQL完全手册|学习MySQL的一切|------------------------------------------------------------6rowsinset(0.01sec)当然，我这里只是功能演示，更多的性能测试，大家有兴趣可以进行详细测试。由于N-grm是中文检索常用的分词算法，已经在互联网大量使用，这次集成到mysql中，想必效果上不会有太大的问题。