在超大型数据集上构建索引需要仔细规划，以管理内存、计算资源和可扩展性。主要挑战在于处理超出单台机器内存或处理能力的数据量。为了解决这个问题，开发人员通常将数据集分割成更小的块，并使用分布式系统并行处理。例如，Apache Spark 或 Hadoop MapReduce 等工具可以将索引任务分散到集群中的各个节点上，每个节点处理一部分数据。这样可以避免单台机器内存过载，并加快索引过程。此外，数据分块确保中间结果定期写入磁盘，从而降低排序或合并阶段出现内存不足错误的风险。
另一个关键考虑因素是数据分区和分布。使用分布式系统时，数据集必须进行逻辑分区（例如，按键范围或哈希）以确保节点之间工作负载均衡。例如，时间序列数据集可以按日期范围分割，而文档存储可以使用基于哈希的分片。适当的分区可以最大程度地减少数据倾斜，避免某些节点分到过大比例的数据块。开发人员还必须决定是采用单次构建（批处理模式）还是增量构建（例如，追加新数据）。批处理索引对于静态数据集很高效，但对于动态数据，对数结构合并树 (LSM 树) 等增量方法更好。Elasticsearch 或 Apache Cassandra 等工具使用这些策略来高效管理大规模索引。
最后，容错性和资源优化至关重要。Spark 等分布式框架通过跟踪血缘关系和重新计算丢失的任务来提供内置容错功能，但开发人员必须确保中间数据持久存储（例如，在 HDFS 等分布式文件系统上）。可以通过调整缓冲区大小等参数或使用列式存储格式（例如 Parquet）以获得更好的压缩来控制内存使用。例如，当索引一个十亿行的数据集时，使用列式格式通过仅在索引期间加载相关列来减少内存开销。使用较小的子集进行测试和分析内存使用情况有助于及早识别瓶颈。通过结合分块、分布式处理和仔细的资源管理，开发人员可以在不触及内存限制的情况下构建可伸缩的索引。