什么是全文检索技术？
数据分类，一共分为两种：结构化数据和非结构化数据
通俗上讲，做开发的同学应该对结构化的数据已经非常的了解。比如说我们的一些关系型数据库中的数据(Oracle PG MySql..)也就是指固定格式或者是有限长度的数据。
非结构化数据，其实我们也是很常见，比如说 *.txt *.docx Email 之类的，这些数据通常是不定长或者是没有固定的格式。
当然也会有小伙伴会说，还有第三种数据格式，*.xml *.html 这些也是我们的同学再开发中比较常见的几种文件类型。暂且可以称为半结构化数据。
结构化数据的搜索方式
常见的结构化数据也就是数据库中的数据。在数据库中搜索很容易实现，通常都是使用sql语句进行查询，而且能很快的得到查询结果。
为什么数据库搜索很容易？
因为数据库中的数据存储是有规律的，有行有列而且数据格式、数据长度都是固定的。
非结构化数据的查询方法
1.顺序扫描法(Serial Scanning)
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。
2.全文检索(Full-text Search)
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。
例如：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。我们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。
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)。
虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。
全文检索过程图解
通过上图的流程，我们可以看出全文检索技术分为两个流程
索引流程：采集数据>>>文档数据处理>>>储存到索引库中
搜索流程：查询条件>>>查询器查询索引>>>从索引库库中取出>>>视图渲染
全文检索技术应用的场景
当然这只是举个例子 ，还有很多，比如说专业做搜索引擎的Google Baidu ，还有一些提供站内数据搜索的网站等。
