分布式索引（Parallel Indexing）

当搜索引擎需要处理的文档集合太多的时候，就需要考虑分布式解决方案。每台机器维护整个索引的一部分，有多台机器协作来完成索引的建立和对查询的响应。

- 按文档划分（Document Paritioning）

将整个文档集合切割成若干个子集合，而每台机器负责对某个文档子集合建立索引，并响应查询请求。

- 按单词划分（Term Paritioning）【可操作性不强】

每个索引服务器负责词典中部分单词的倒排列表的建立和维护。

工作原理：一次一个单词。假设查询包含A、B、C三个单词，查询服务器接收到查询后，将查询转发到包含单词A倒排列表的索引服务器节点1，索引服务器节点1提取A的倒排列表，并累计计算搜索结果的中间的分，然后将查询和中间结果传递给包含单词B倒排列表的索引服务器节点，索引服务器节点2也是类似处理，并继续到索引服务器节点3。然后将最终结果返回给查询分发服务器，查询分发服务器计算得分最高的K个文档作为搜索结果输出。

两种方案比较

- 按文档比较常用，按单词划分只在特殊应用场合才使用。

- 按单词划分的不足：

可扩展性

搜索引擎处理的文档是经常变动的。如果按文档来对索引划分，只需要增加索引服务器，操作起来很方便。但如果是按单词进行索引划分，则对几乎所有的索引服务器都有直接影响，因为新增文档可能包含所有词典单词，即需要对每个单词的倒排列表进行更新，实现起来相对复杂。

负载均衡

常用单词的倒排列表非常庞大，可能会达到几十M大小。如果按文档划分，这种单词的倒排列表会比较均匀地分布在不同的索引服务器上，而按单词进行索引划分，某个常见单词的倒排列表全部内容都由一台索引服务器维护。如果该单词同时是一个流行词汇，那么该服务器会成为负载过大的性能瓶颈。

容错性

假设某台服务器出现故障。如果按文档进行划分，那么只影响部分文档子集合，其他索引服务器仍然能响应。但如果按单词进行划分，若索引服务器发生故障，则某些单词的倒排列表无法访问，用户查询这些单词的时候，会发现没有搜索结果，直接影响用户体验。

对查询处理方式的支持

按单词进行索引一次只能查询一个单词，而按文档划分的不受此限制。