哈希是一��非常快的查找方法，在一般情况时间复杂度为O(1)。而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，在生成环境中，B+树的高度一般为3-4层，不需要查询3-4次。
InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询。如果观察到简历哈希索引可以提升速度，这简历哈希索引，称之为自适应哈希索引(Adaptive Hash Index, AHI)。AHI是通过缓冲池的B+树页构造而来的。因此建立的速度非常快，且不要对整张表构建哈希索引。InnoDB存储哟inquiry会自动根据房屋的频率和陌生来自动的为某些热点页建立哈希索引。
AHI有一个要求，对这个页的连续访问模式(查询条件)必须一样的。例如联合索引(a,b)其访问模式可以有以下情况:
WHERE a=XXX;
2.WHERE a=xxx AND b=xxx。
若交替进行上述两张查询，InnoDB存储引擎不会对该页构造AHI。此外AHI还有如下要求：
以该模式访问了100次；
b.页通过该模式访问了N次，其中N=页中记录/16。
根据官方文档显示，启用AHI后，读取和写入的速度可以提高2倍，负责索引的链接操作性能可以提高5倍。其设计思想是数据库自由化的，无需DBA对数据库进行人为调整。
异步IO为了提高磁盘操作性能，当前的数据库系统都采用异步IO的方式来处理磁盘操作。InnoDB也是如此。
与AIO对应的是Sync IO，即每进行一次IO操作，需要等待此次操作结束才能继续接下来的操作。但是如果用户发出的是一条索引扫描的查询，那么这条SQL语句可能需要扫描多个索引页，也就是需要进行多次IO操作。在每扫描一个页并等待其完成再进行下一次扫描，这是没有必要的。用户可以在发出一个IO请求后立即再发出另外一个IO请求，当全部IO请求发送完毕后，等待所有IO操作完成，这就是AIO。
AIO的另外一个优势是进行IO Merge操作，也就是将多个IO合并为一个IO操作，这样可以提高IOPS的性能。
在InnoDB 1.1.x之前，AIO的实现是通过InnoDB存储引擎中的代码来模拟的。但是从这之后，提供了内核级别的AIO的支持，称为Native AIO。Native AIO需要操作系统提供支持。Windows和Linux都支持，而Mac则未提供。在选择MySQL数据库服务器的操作系统时，需要考虑这方面的因素。
MySQL可以通过参数innodb_use_native_aio来决定是否启用Native AIO。在InnoDB存储引擎中，read ahead方式的读取都是通过AIO完成，脏页的刷新，也是通过AIO完成。
刷新邻接页InnoDB存储引擎在刷新一个脏页时，会检测该页所在区(extent)的所有页，如果是脏页，那么一起刷新。这样做的好处是通过AIO可以将多个IO写操作合并为一个IO操作。该工作机制在传统机械磁盘下有显著优势。但是需要考虑下吧两个问题:
是不是将不怎么脏的页进行写入，而该页之后又会很快变成脏页？
固态硬盘有很高IOPS，是否还需要这个特性？
为此InnoDB存储引擎1.2.x版本开始提供参数innodb_flush_neighbors来决定是否启用。对于传统机械硬盘建议使用，而对于固态硬盘可以关闭。