以搜索引擎为例，一个通用的方案是借鉴索引构建的拆分思路，将大规模文档集合随机划分为多个小规模的文档集合分别处理。这样我们就可以基于文档进行拆分，建立起多个倒排索引了。其中，每个倒排索引都是一个索引分片，它们分别由不同的索引服务器负责。每个索引分片只包含部分文档，所以它们的 posting list 都不会太长，这样单机的检索效率也就得到了提升。
但是，这样拆分出来的任意一个单独的索引分片，它检索出来的结果都不完整，我们还需要合并操作才能得到最后的检索结果。因此，对于基于文档进行拆分的分布式方案，我们的检索流程可以总结为 3 个步骤：
- 分发服务器接受查询请求，将请求发送给所有不同索引分片的索引服务器；
- 每台索引服务器根据自己加载的索引分片进行检索，将查询结果返回分发服务器；
- 分发服务器将所有返回的结果进行合并处理，再返回最终结果。
这种基于文档拆分的方案是随机划分的，所以我们可以不用关心业务细节。而且每个索引分片的大小都能足够相近，因此，这种拆分方式能很均匀地划分检索空间和分担检索负载。并且，如果我们将索引数据分成合适的份数，是有可能将所有数据都加载到内存中的。由于每个索引分片中的文档列表都不长，因此每台机器对于单个请求都能在更短的时间内返回，从而加速了检索效率。
但是，分片的数量也不宜过多。这是因为，一个查询请求会被复制到所有的索引分片上，如果分片过多的话，每台加载索引分片的服务器都要返回 n 个检索结果，这会带来成倍的网络传输开销。而且，分片越多，分发服务器需要合并的工作量也会越大，这会使得分发服务器成为瓶颈，造成性能下降。因此，对于索引分片数量，我们需要考虑系统的实际情况进行合理的设置。
