文档数据库通过使用倒排索引、内置文本搜索功能以及与外部搜索引擎集成来支持全文搜索。 倒排索引是一种数据结构，它将关键字或术语映射到它们出现的文档和位置。 当您执行全文搜索时，数据库会使用此索引快速定位包含特定单词或短语的文档。 例如，存储产品描述（如“无线蓝牙耳机”）的文档会将其文本拆分为标记（“无线”、“蓝牙”、“耳机”），然后将这些标记存储在索引中，并引用原始文档。 这种方法避免了在查询期间扫描每个文档，从而使搜索更快、更高效。
许多文档数据库都包含对基本全文搜索的本机支持。 例如，MongoDB 允许开发人员在集合中的特定字段上创建文本索引。 构建索引后，您可以使用 $text 等运算符来搜索这些字段中的术语。 例如，类似 db.products.find({ $text: { $search: "Bluetooth" } }) 的查询将返回所有索引字段包含“Bluetooth”的文档。 这些内置解决方案通常处理基本的文本处理，例如分词（将文本拆分为单词）、词干提取（将单词还原为其词根形式，例如将“running”还原为“run”）和停用词删除（忽略常用词，例如“and”或“the”）。 但是，它们可能缺少高级功能，例如同义词处理或排名结果，这对于复杂的搜索场景至关重要。
对于更高级的全文搜索需求，文档数据库通常与专用搜索引擎（如 Elasticsearch 或 Apache Solr）集成。 这些工具专注于高性能文本搜索，并提供模糊匹配、短语邻近度评分和多语言支持等功能。 例如，开发人员可以使用变更流或连接器将数据从 MongoDB 同步到 Elasticsearch，从而使搜索能够利用 Elasticsearch 强大的查询 DSL。 这种混合方法结合了文档数据库在存储方面的灵活性和专用引擎的高级搜索功能。 虽然这增加了复杂性，但它可以确保为需要丰富查询的应用程序（例如电子商务产品目录或内容管理系统）提供可扩展且精确的全文搜索。