全文搜索通过将数据和查询处理分布在多个服务器或节点上来实现水平扩展。这通常通过分区（分片）和副本实现。每个分片包含总数据的一个子集，这使得系统能够并行化搜索操作。例如，一个搜索引擎可以将索引分成 10 个分片，每个分片存储在不同的节点上。当执行查询时，它会同时发送到所有分片，然后将结果聚合后返回给用户。副本通过创建分片的拷贝来增加冗余，提高了容错能力和读取性能。通过添加更多节点，这种方法使系统能够处理更大的数据集和更高的查询量。
一个具体的例子是 Elasticsearch，它默认使用分片和副本。创建索引时，它会被分成可配置数量的主分片。每个分片作为一个独立的 Lucene 索引运行，处理自己的索引和查询执行。副本分片是主分片的拷贝，可以处理读请求。如果集群增长，Elasticsearch 会自动将分片重新分配到新节点上，确保资源使用均衡。查询会在相关的分片上并行执行，协调节点会合并结果并返回统一的响应。这种设计允许 Elasticsearch 通过添加商用硬件扩展到 PB 级的数据，而不是依赖于单个高端服务器。
然而，水平扩展也会引入权衡。分片需要仔细规划：分片太少会限制扩展性，而分片太多会增加开销。将查询有效地路由到正确的分片至关重要——自定义路由逻辑可以优化性能，但会增加复杂性。网络延迟和节点间的协调也成为影响因素，特别是对于复杂的聚合或实时索引。此外，在更新期间维护副本之间的一致性需要版本控制或基于法定人数的写入等机制。Elasticsearch 等工具通过内置的分片分配策略和分布式协调来缓解这些挑战，但开发者仍然需要监控集群健康状况并根据工作负载调整配置。水平扩展与按时间或类别进行数据分区（例如，按服务分离日志）等策略结合使用时效果最佳，可以减少跨分片操作。
