我们日常生活中的数据可以分成两种，一种是结构化数据，还有一种是非结构化数据。
结构化数据就是固定格式和有限长度的数据，比如数据库和元数据等等。
非结构化就是无固定格式和不定长的数据，比如邮件和word文档。
还有介于两者之间的，半结构化数据，比如XML，html等，看具体需求可以有不同的处理方法。
非结构化数据还可以叫做全文数据。搜索引擎一般是针对这种数据来索引。
一种最直观的方法可以顺序扫瞄，速度非常慢。还有一种方法，我们把非结构数据中的一些信息抽取出来，然后变成结构化的，从而达到搜索相对较快的目的。重新抽取出来的信息我们称之为索引。举个例子，字典的拼音表就相当于索引，对于每个字的解释是非结构化的，如果字典没有拼音表，只能顺序扫描，然而字的某些信息是可以提取出来进行结构化处理的，比如读音就比较结构化，分声母和韵母，分别几种可以一一举例，于是将读音拿出来按照一定的顺序排列，每一项读音指向此字的详细解释的页数。
从字符串到文件的索引被成为反向索引。每个字符串指向包含此字符串的文档链表，这种文档链表成为倒排表。有了索引，保存的信息和要搜索的信息一致，可以大大加快搜索的速度。
创建索引的过程如下所示：
1. 准备原文档
2. 分词组建(Tokenizer)将文档分成一个个单独的词，去标点符号，去停用词
3. 继续传给语言处理组件，对于英语，将单词缩减成词根形式等等
4. 传给索引组建(indexer), 利用得到的词创建一个字典，对字典按照字母序排序，合并成文档倒排。
5. 根据相关性，对结果进行排序。