联邦搜索是一种允许用户同时搜索多个不同的数据源而无需集中数据的技术。联邦搜索不是要求所有数据都存储在单个存储库中，而是将单个查询发送到多个系统（如数据库、API 或云存储），并将结果合并为统一视图。当数据由于隐私、规模或技术限制而无法或不应移动时，此方法非常有用。例如，公司可能会使用联邦搜索在一个操作中查询内部数据库、云存储和第三方工具（如 Slack 或 Jira）。
从技术上讲，联邦搜索通过协调三个主要步骤来工作：查询分发、结果检索和聚合。首先，搜索系统解析用户的查询并识别哪些数据源是相关的。每个源可能需要一个特定的连接器或适配器来将查询转换为其本机协议（例如，数据库的 SQL 或 Web 服务的 REST API 调用）。然后，系统并行地将查询发送到每个源。例如，搜索“项目截止日期”可能涉及查询 PostgreSQL 数据库以查找任务到期日期、Microsoft Graph API 以查找日历事件以及 Elasticsearch 以查找文档提及。每个源都在本地处理查询并返回结果子集。
最后一步包括规范化和合并结果。由于每个数据源可能以不同的格式（JSON、XML 等）返回数据，因此联邦搜索系统必须标准化标题、日期或相关性评分等字段。排名算法然后对结果进行优先级排序——例如，将文档中的关键字匹配与项目管理工具中的到期日期相结合。挑战包括处理延迟（慢速源会延迟整个响应）、安全性（管理每个系统的身份验证令牌）和一致性（例如，日期格式）。开发人员通常会为频繁的查询实施缓存或使用异步处理来提高性能。诸如 Apache Solr 之类的工具或带有 Python 的 asyncio 的自定义中间件可以帮助管理这些复杂性，同时保持数据分散。