* 结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
* 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。

* 对结构化数据的搜索：如对数据库的搜索，用SQL语句。再如对元数据的搜索，如利用windows搜索对文件名，类型，修改时间进行搜索等。
* 对非结构化数据的搜索：如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，Linux下的grep命令，再如用Google和百度可以搜索大量内容数据。

所谓顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。
如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。如果你有一个80G硬盘，如果想在上面找到一个内容包含某字符串的文件，不花他几个小时，怕是做不到。
Linux下的grep命令也是这一种方式。大家可能觉得这种方法比较原始，但对于小数据量的文件，这种方法还是最直接，最方便的。但是对于大量的文件，这种方法就很慢了。

全文检索的基本思路：
　　将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。
这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。

比如字典，字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果字典没有音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。
然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。
搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数，便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。

* 索引创建：将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。
* 搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。

1、索引里面究竟存些什么？(Index)
2、如何创建索引？(Indexing)
3、如何对索引进行搜索？(Search)

1. 将文档分成一个一个单独的单词；
2. 去除标点符号；
3. 去除停用词(Stop word)； 　　所谓停用词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数情况下不能成为搜索的关键词，因而创建索引时，这种词会被去掉而减少索引的大小。 英语中停用词(Stop word)如：“the”,“a”，“this”等。 对于每一种语言的分词组件(Tokenizer)，都有一个停词(stop word)集合。 经过分词(Tokenizer)后得到的结果称为词次(Token)。

1. 变为小写(Lowercase)
2. 将单词缩减为词根形式，如“cars”到“car”等。这种操作称为：stemming
3. 将单词转变为词根形式，如“drove”到“drive”等。这种操作称为：lemmatization。 　 语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词元(Term)。

1、利用得到的词(Term)创建一个字典（Term-DocumentID）
2、对字典按字母顺序进行排序。
3、合并相同的词元(Term)成为文档倒排(Posting List)链表。
　 在此表中，有几个定义：
　　　　Document Frequency 即文档频次，表示总共有多少文件包含此词(Term)。
　　　　Frequency 即词频率，表示此文件中包含了几个此词(Term)。