众所周知，搜索引擎的主要工作过程包括：抓取、存储、页面分析、索引、检索等几个主要过程。上一章我们主要介绍了部分抓取存储环节中的内容，此章简要介绍一下索引系统。
在以亿为单位的网页库中查找特定的某些关键词犹如大海里面捞针，也许一定的时间内可以完成查找，但是用户等不起，从用户体验角度我们必须在毫秒级别给予用户满意的结果，否则用户只能流失。怎样才能达到这种要求呢？
如果能知道用户查找的关键词（query切词后）都出现在哪些页面中，那么用户检索的处理过程即可以想象为包含了query中切词后不同部分的页面集合求交的过程，而检索即变成了页面名称之间的比较、求交。这样，在毫秒内以亿为单位的检索成为了可能。这就是通常所说的倒排索引及求交检索的过程。如下为建立倒排索引的基本过程：
1，页面分析的过程实际上是将原始页面的不同部分进行识别并标记，例如：title、keywords、content、link、anchor、评论、其他非重要区域等等；
2，分词的过程实际上包括了切词分词同义词转换同义词替换等等，以对某页面title分词为例，得到的将是这样的数据：term文本、termid、词类、词性等等；
3，之前的准备工作完成后，接下来即是建立倒排索引，形成{termàdoc}，下图即是索引系统中的倒排索引过程。
倒排索引是搜索引擎实现毫秒级检索非常重要的一个环节，下面我们要重要介绍一下索引系统建立倒排索引的重要过程——入库写库。
倒排索引的重要过程——入库写库
索引系统在建立倒排索引的最后还需要有一个入库写库的过程，而为了提高效率这个过程还需要将全部term以及偏移量保存在文件头部，并且对数据进行压缩，这涉及到的过于技术化在此就不多提了。在此简要给大家介绍一下索引之后的检索系统。
检索系统主要包含了五个部分，如下图所示：
（1）Query串切词分词即将用户的查询词进行分词，对之后的查询做准备，以“10号线地铁故障”为例，可能的分词如下（同义词问题暂时略过）：
10 0x123abc
号 0x13445d
线 0x234d
地铁 0x145cf
故障 0x354df
（2）查出含每个term的文档集合，即找出待选集合，如下：
0x123abc 1 2 3 4 7 9…..
0x13445d 2 5 8 9 10 11……
……
……
（3）求交，上述求交，文档2和文档9可能是我们需要找的，整个求交过程实际上关系着整个系统的性能，这里面包含了使用缓存等等手段进行性能优化；
（4）各种过滤，举例可能包含过滤掉死链、重复数据、色情、垃圾结果以及你懂的；
（5）最终排序，将最能满足用户需求的结果排序在最前，可能包括的有用信息如：网站的整体评价、网页质量、内容质量、资源质量、匹配程度、分散度、时效性等等
