索引通过创建内容的结构化映射，显著提高全文搜索的性能，从而实现快速查找，而无需扫描每个文档。 如果没有索引，搜索引擎需要读取和分析数据集中的每个文本片段以查找匹配项，这随着数据的增长变得不切实际。 例如，在拥有数百万篇文章的博客平台上搜索单词“database”将需要扫描每篇文章的文本，从而导致响应时间缓慢。 索引就像一本字典，列出术语及其位置，允许系统直接跳转到相关文档。 这将计算工作量从线性 (O(n)) 降低到对数 (O(log n)) 甚至恒定 (O(1)) 时间复杂度，具体取决于索引类型。
索引的结构起着关键作用。 全文索引通常使用倒排索引，其中每个唯一术语（或标记）都映射到出现该术语的文档和位置。 例如，如果术语“query”出现在文档 5、12 和 20 中，则索引会存储此映射。 标记化——将文本拆分为单词，删除停用词（例如，“the”、“and”）并应用词干提取（将单词简化为词根，例如“running”→“run”）——优化了存储和查询准确性。 高级索引还可以存储元数据，例如术语频率或邻近度，这有助于按相关性对结果进行排序。 例如，搜索“quick brown”可以使用位置数据来优先处理这些词彼此相邻出现的文档，而不是分散的文档。
但是，索引引入了权衡。 构建和维护索引需要存储和计算资源。 添加新文档或更新现有文档会触发索引更新，这会降低写入操作的速度。 例如，如果将全文索引应用于每条消息，则写入流量大的实时消息传递应用可能会出现延迟。 开发人员必须通过选择部分索引（例如，仅索引特定字段）或异步索引更新来平衡这些成本。 此外，不正确的配置（例如，省略特定于语言的标记化规则）可能会降低搜索准确性。 例如，如果没有正确的分析器，德语复合词（如“Donaudampfschiff”）可能无法正确拆分，从而导致错过匹配项。 正确调整后，索引仍然是高效、可扩展的全文搜索的关键。
