全文检索系统中的可扩展性挑战主要来自于处理不断增长的数据量，同时保持性能、可靠性和成本效益。 这些系统必须有效地管理索引、查询执行和资源分配，因为数据会扩展，这对于较大的数据集或较高的用户流量会变得越来越复杂。
第一个主要挑战是索引效率。 全文检索系统依靠倒排索引来快速定位包含特定术语的文档。 随着数据的增长，构建和更新这些索引会消耗大量资源。 例如，重新索引包含数十亿个文档的数据集可能需要数小时或数天，从而影响系统可用性。 像 Elasticsearch 这样的分布式系统通过跨节点分片索引来缓解这种情况，但在更新期间维护一致性（例如，处理并发写入或删除）会增加开销。 此外，对于频繁更改的数据（例如，社交媒体帖子）的实时索引需要仔细调整，以平衡延迟和吞吐量，因为索引更新中的延迟会导致搜索结果过时。
第二个挑战是负载下的查询性能。 全文搜索通常涉及复杂的操作，例如模糊匹配、短语搜索或排名算法（例如，TF-IDF）。 随着数据集的增长，即使是优化的查询也会因扫描的索引较大而减慢速度。 例如，在 PB 级的日志数据中搜索“后端日志中的错误消息”可能需要扫描数百万条条目，从而给 CPU 和内存带来压力。 缓存频繁查询会有所帮助，但对于动态或不同的搜索模式效果较差。 通过添加更多节点进行水平扩展可以帮助分担负载，但网络延迟和节点之间的同步（例如，在分布式缓存中）会引入新的瓶颈。
最后，存储和基础设施成本随着规模的扩大而升级。 倒排索引通常消耗原始数据 2-3 倍的存储空间，需要大量的磁盘空间。 处理多语言内容或自定义分析器（例如，中文文本的分词器）的系统可能需要更大的索引。 基于云的解决方案可以自动扩展，但随着集群的扩展，成本呈非线性增长。 例如，索引 1000 万个文档的系统可能在单个服务器上运行，但扩展到 10 亿个文档可能需要数十个节点，从而成倍增加硬件和运营费用。 此外，分布式全文检索系统的备份和灾难恢复增加了复杂性，因为确保地理位置分散的节点之间的数据一致性会增加网络和存储需求。
