在全文搜索中处理大型数据集需要结合高效的索引、分区策略和分布式系统。 目标是平衡速度、可扩展性和资源使用，同时确保查询快速返回结果。 这涉及到优化数据的存储、处理和检索方式，通常需要利用专门的工具和技术来管理数据量，而不影响性能。
一个关键的方法是使用倒排索引，并结合优化来减少索引大小。 倒排索引将术语映射到包含它们的文档，从而实现快速查找。 对于大型数据集，此索引可能会变得非常庞大，因此诸如分词（将文本拆分为单词或短语）、停用词删除（忽略诸如“the”或“and”之类的常用词）以及词干提取（将单词简化为词根，例如“running”简化为“run”）等技术有助于最大限度地减少索引占用空间。 诸如使用 delta 编码或可变长度整数的压缩算法进一步减少了存储需求。 例如，Elasticsearch 使用这些优化并将索引存储在段中，从而允许增量更新和高效合并。 这确保了即使数据增长，系统也能保持响应。
另一个关键策略是跨多个节点划分数据（分片）并分发查询。 分片将数据集分成存储在不同服务器上的较小块，从而实现并行处理。 例如，包含 1 亿个文档的数据集可以分成 10 个分片，每个分片由一个单独的节点处理。 执行搜索查询时，它会被发送到所有分片，并且结果会被聚合。 诸如 Apache Solr 和 Elasticsearch 之类的工具可以自动执行分片并提供复制以实现容错。 此外，缓存经常访问的结果（例如，使用 Redis 或内存缓存）并优化硬件（使用 SSD 来加快磁盘访问速度，使用足够的 RAM 进行缓存）可以进一步提高性能。 通过结合这些方法，系统可以水平扩展以处理 TB 级的数据，同时保持用户查询的低延迟。
