全文索引的显著特点就是提供对非结构化海量数据的管理和快速查询。全文索引创建的空间效率和索引建好后的查询速度是全文索引研究领域的两大热点。本文讨论并比较了现有的几种流行的全文索引模型,介绍了一种新型的全文数据库的数据模型——互关联后继树(文中简称为IRST),并且在此基础上介绍了近期研究的一些新进展。首先在索引的查询速度上有所提高。文章先介绍了一种双排序互关联后继树(DIRST),它是在在互关联后继树模型上的改进而成。然后通过比较最新研究的双排序互关联后继树逆向区间二分查询法与已有的双排序互关联后继树正向区间二分查询法的性能,证实了双排序互关联后继树逆向区间二分查询法是目前基于互关联后继树的最快的查询方法。另外,文章还介绍了互关联后继树在频繁模式挖掘上的应用情况。通过一种互关联后继图的模型,成功的将后继树应用于频繁模式挖掘。通过与经典的FP-Growth算法比较,互关联后继树频繁模式挖掘算法在测试情况下普遍大大优于FP-Growth算法。从而证明了互关联后继树在频繁模式挖掘上也有很好的应用前景。