全文搜索和关键词搜索的主要区别在于它们处理和匹配查询与数据的方式。关键词搜索在数据集中查找特定单词或短语的精确匹配项。例如，如果您使用基于关键词的方法搜索“database error”，系统将返回包含该确切短语的文档。 这种方法简单直接，但缺乏灵活性，因为它忽略了诸如复数、拼写错误或同义词之类的变化。它通常用于简单的应用程序中，例如基本数据库查询或日志文件搜索，在这些应用中，精度优先于灵活性。
另一方面，全文搜索使用先进的技术来索引和分析文本，从而实现更细致的查询。 它在索引期间将内容分解为词元（例如，单个单词、短语），并应用诸如词干提取（将单词还原为其词根形式，例如将“running”还原为“run”）或删除停用词（诸如“and”或“the”之类的常见单词）之类的语言规则。 这允许搜索“database errors”来匹配包含“databases error”、“error in database”，甚至诸如“databse”之类的拼写错误术语的文档（如果支持）。 全文系统还通过相关性对结果进行排名，通常使用诸如 TF-IDF 或 BM25 之类的算法，这些算法会考虑诸如词频和文档长度之类的因素。 例如，搜索“Python tutorial”可能会优先显示“Python”频繁出现的文章，而不是仅提到一次的文章。
两者之间的选择取决于用例。 关键词搜索足以在小型数据集中进行精确匹配，例如按特定 ID 过滤用户记录。 全文搜索更适合大型非结构化数据集，例如文档、产品目录或文章，在这些数据集中，用户期望灵活性。 例如，电子商务平台可能会使用全文搜索来处理诸如“100 美元以下的无线耳机”之类的查询，方法是分析产品描述、价格和同义词。 开发人员通常使用诸如 Elasticsearch、PostgreSQL 的 tsvector/tsquery 或诸如 AWS OpenSearch 之类的云服务来实现全文搜索，这些服务会自动处理索引和查询优化。 相比之下，关键词搜索可以使用简单的 SQL LIKE 子句或正则表达式来实现，但缺乏全文系统的可扩展性和相关性排名。
