10月21日，百度lee简要介绍了搜索引擎索引系统概述(一)，主要讲的就是搜索引擎的倒排索引，还是先来百科一下：Query，是查询的意思，为了在数据库中寻找某一特定文件、网站、记录或一系列记录，由搜索引擎或数据库送出的消息;term是单词文本，即关键词。
今天，百度Lee公布了搜索引擎索引系统概述第二部分，以下是原文：
实际上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。今天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，之后会详细给大家介绍。
好了，上面的的大家可能不太懂，木木SEO给大家来解释一下：
前面(1)就是搜索引擎将提取文中关键词，按分词程序划分好的词，同时记录每个词在页面中出现的频率、出现的次数、格式(如加粗、倾斜、黑体、H标签、加颜色、锚文字等)、位置。然后把这些词语记录为串关键词集合，那么这些词的相关信息如格式、权重等也会记录在案。实际在搜索引擎中每个关键词也被转换为ID形式记录，然后每个文件ID对应一串关键词ID。这种每个文件ID对应一个串关键词ID这样的数据结构被称之为正向索引。比如文件1对应1、2这二个关键词，文件2对应1、3这二个关键词。
而(2)就是将每一串关键词ID对应文件ID，比如关键词2对应文件1、3，如此一来大大缩短搜索引擎扫描索引库中的文件，缩短扫描时间。提升搜索引擎的效率。
文章编辑自：木木SEO博客 有问题可以咨询!
申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！
