关系型数据库通过专门的索引和查询技术处理全文搜索，这些技术旨在有效地搜索大型文本字段。 与依赖精确匹配或简单模式匹配的标准 SQL 查询（例如，LIKE）不同，全文搜索支持基于关键字的搜索，并具有词干提取、排名和短语匹配等功能。 PostgreSQL、MySQL 和 SQL Server 等数据库使用倒排索引来实现全文搜索，倒排索引将关键字映射到文本中的位置。 例如，PostgreSQL 使用 tsvector 来存储处理后的文本（已进行标记化、规范化并去除停用词），并使用 tsquery 来表示搜索条件。 这些结构允许数据库快速定位包含特定术语的文档，而无需扫描整个表。
创建全文索引后，数据库会将文本解析为标记，应用特定于语言的规则（例如，删除复数或动词变位），并构建将术语映射到其源记录的索引。 例如，MySQL 的 FULLTEXT 索引根据空格和标点符号将文本分解为单词，而 PostgreSQL 的 to_tsvector 函数将文本转换为规范化格式。 查询使用 @@（在 PostgreSQL 中）或 MATCH() AGAINST()（在 MySQL 中）等运算符来搜索索引术语。 例如，SELECT * FROM articles WHERE to_tsvector('english', content) @@ to_tsquery('english', 'database & performance') 查找同时包含“database”和“performance”的文章。 数据库还通过相关性对结果进行排名，通常使用 TF-IDF（词频-逆文档频率）等算法来优先处理术语频繁出现但在整个数据集中不太常见的文档。
但是，与 Elasticsearch 等专用引擎相比，关系型数据库在全文搜索方面存在局限性。 它们可能难以处理模糊匹配、同义词扩展或处理大规模分布式数据等高级功能。 例如，虽然 PostgreSQL 通过 pg_trgm 扩展支持模糊搜索，但它需要手动配置，并且不如 Elasticsearch 的内置分析器那样无缝。 此外，在高写入表上维护实时全文索引可能会影响性能。 开发人员通常使用关系型数据库来满足基本的全文需求（例如，产品描述或博客文章），但在需要可伸缩性、复杂查询或高级语言学时，会切换到专用搜索系统。 选择正确的方法取决于平衡简单性、性能和功能要求。