索引和搜索是数据检索系统中两个不同但相互关联的过程。索引是准备阶段，数据被组织成结构化格式以便高效查找。搜索是检索阶段，针对这种预构建的结构执行查询以查找相关结果。索引操作通常进行一次（或定期），用于优化数据，而搜索则在用户或系统需要信息时重复发生。
索引涉及对数据进行解析、分词，并以一种能够快速访问的方式存储。例如，数据库可能在某个列上创建B树索引以允许快速范围查询，或者搜索引擎可能构建一个倒排索引，将关键词映射到包含它们的文档。在索引过程中，通常会存储诸如单词位置、文档ID或统计数据（例如词频）之类的元数据。这个过程可能消耗大量资源，因为它需要预先分析和构建大型数据集。例如，Elasticsearch通过将文本分解成token、移除停用词并将术语存储为排序格式来索引文档，以便后续支持快速全文搜索。
搜索利用预计算的索引高效地回答查询。当用户提交搜索词时，系统会解析查询，应用过滤器或评分算法，并检索匹配的结果。例如，一个数据库查询如SELECT * FROM users WHERE age > 30会使用age列上的索引来快速定位相关行，而无需扫描整个表。在搜索引擎中，像“best programming blogs”这样的查询会分词输入，检查倒排索引中每个术语，计算相关性得分（例如使用TF-IDF），然后返回排序后的结果。搜索的速度和准确性在很大程度上取决于索引设计的优劣——例如它是否支持模糊匹配或处理同义词。
索引和搜索之间的关系是共生的。设计糟糕的索引（例如，省略关键字段或使用低效的数据结构）会导致搜索结果缓慢或不完整。反之，过度索引（例如，创建过多冗余索引）会浪费存储空间并降低写入操作的速度。开发者必须根据用例来平衡这些因素——例如，对于搜索密集型应用优先考虑读取性能，或对于日志系统优先考虑写入效率。理解这种区别有助于确保系统的最优设计，其中索引为有效的搜索奠定基础。
