常用的全文搜索数据库是专门的工具，旨在有效地索引和查询大量非结构化文本。 它们通过分析内容而不是依赖于精确匹配，从而能够在文档、网站或数据集中进行快速、灵活的搜索。 以下是广泛使用的选项、其功能和典型用例。
三个流行的独立全文搜索引擎是 Elasticsearch、Apache Solr 和 Amazon OpenSearch Service。 Elasticsearch 构建于 Apache Lucene 之上，是一种分布式、可扩展的解决方案，以实时索引和复杂的查询支持而闻名。 它通常用于日志分析（例如，ELK 堆栈）或应用程序搜索。 Apache Solr 也基于 Lucene，提供强大的功能，如分面搜索和命中突出显示，使其适合企业搜索平台或电子商务产品目录。 Amazon OpenSearch Service（Elasticsearch 的一个分支）为希望进行基于云的部署而无需运营开销的团队提供托管基础设施。 这些工具在可扩展性和处理高吞吐量工作负载方面表现出色，但需要与主数据库分离的基础设施。
许多传统数据库都包含内置的全文搜索功能。 PostgreSQL 使用 tsvector 和 tsquery 数据类型，并结合 GiST 或 GIN 索引，以实现高效的文本搜索，非常适合已经依赖于关系数据库的应用程序。 MySQL 和 SQLite 提供更简单的全文索引，用于基本关键字匹配，适用于小型项目。 Microsoft SQL Server 包括全文搜索组件，如语义搜索和同义词库定制。 虽然这些集成解决方案降低了系统复杂性，但它们通常缺乏专用引擎（如 Elasticsearch）的高级功能（例如，错别字容错、多语言分析）。 当与现有数据的紧密集成或事务一致性至关重要时，开发人员可能会选择它们。
对于专门的用例，像 Algolia (SaaS) 和 MeiliSearch (开源) 这样的替代方案优先考虑速度和简单性。 Algolia 提供预配置的相关性调整和即时搜索结果，通常用于电子商务或文档站点。 MeiliSearch 专注于轻量级、易于部署的设置，并具有错别字容错搜索，对需要最少设置的初创公司或项目具有吸引力。 这些工具抽象了基础设施管理，但与自托管选项相比，可能缺乏定制性。 该选择取决于可扩展性需求、现有技术堆栈和开发资源等因素——对于复杂需求选择独立的引擎，对于简单性选择集成数据库功能，或者对于快速部署选择托管服务。
