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。
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。
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