為了實(shí)現(xiàn)對(duì)資源的快速定位,大規(guī)模信息檢索系統(tǒng)通常都會(huì)采用索引技術(shù),其中使用最廣泛的是倒排列表（ inverted list ） , 其基本形式是根據(jù)關(guān)鍵詞列出一個(gè)數(shù)據(jù)集中所有包含該關(guān)鍵詞的文檔 , 即,這樣,給定一個(gè)關(guān)鍵詞,根據(jù)其倒排列表即可快速查找出對(duì)應(yīng)的文檔.另外也有采用其他索引技術(shù)的,比如后綴數(shù)組（suffix array）。 　　 在小規(guī)模搜索系統(tǒng)中,索引通常采用集中式結(jié)構(gòu),而對(duì)于大規(guī)模搜索系統(tǒng),通常需要采用分布式索引.在 P2P搜索系統(tǒng)中如何對(duì)索引進(jìn)行切分是一個(gè)必需要解決的重要問題.以倒排列表為例,目前主要存在兩類切分方法:基于文檔的切分（Document-based Partitioning）和基于關(guān)鍵詞的切分（Keyword-based Partitioning） 　　 基于文檔的索引切分策略將系統(tǒng)的整個(gè)數(shù)據(jù)集按照文檔切分成多個(gè)子集,每個(gè)結(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和維護(hù)一個(gè)文檔子集的索引,在查詢的時(shí)候,查詢請(qǐng)求結(jié)點(diǎn)通過洪泛或隨機(jī)走步的方式把查詢請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到各個(gè)結(jié)點(diǎn)上,由各個(gè)結(jié)點(diǎn)在本地索引中進(jìn)行查詢. 　　 基于文檔的索引切分策略實(shí)現(xiàn)起來比較簡(jiǎn)單,而且很容易做到各個(gè)索引結(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡,它在緊耦合系統(tǒng)中（結(jié)點(diǎn)數(shù)目一般比較少）得到了很好的應(yīng)用.但由于它在查詢處理時(shí)必須將查詢分發(fā)到每一個(gè)結(jié)點(diǎn)上以得到精確的搜索結(jié)果,這樣無疑增加了系統(tǒng)查詢開銷,從而也帶來了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性問題. 　　 基于關(guān)鍵詞的索引切分策略將系統(tǒng)的整個(gè)數(shù)據(jù)集的索引按照關(guān)鍵詞切分成多個(gè)部分,每個(gè)結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)一部分索引,也就是說每個(gè)結(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和維護(hù)一部分關(guān)鍵詞的索引,一個(gè)結(jié)點(diǎn)上擁有多個(gè)關(guān)鍵詞的索引,而不同結(jié)點(diǎn)上的索引是正交的（在實(shí)際系統(tǒng)中,為了提高系統(tǒng)可用性,通常都有索引備份策略）,在查詢的時(shí)候,由查詢請(qǐng)求結(jié)點(diǎn)根據(jù)查詢?cè)~將查詢請(qǐng)求發(fā)送到存儲(chǔ)這些關(guān)鍵詞索引的結(jié)點(diǎn)上 　　 基于關(guān)鍵詞的索引切分由于處理一個(gè)查詢請(qǐng)求只需要少數(shù)幾個(gè)結(jié)點(diǎn)的參與,因此可以同時(shí)支持較多的查詢,提高了系統(tǒng)吞吐率.但是由于它在處理多關(guān)鍵詞查詢時(shí)需要在結(jié)點(diǎn)之間傳遞索引用于求交運(yùn)算,因此當(dāng)系統(tǒng)中索引的數(shù)據(jù)量很大時(shí),查詢處理需要占用大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬,通信延遲也會(huì)急劇增長(zhǎng).在這方面有一些方法可以用來減小索引傳輸?shù)耐ㄐ帕?比如索引壓縮技術(shù)、 Bloom Filter 技術(shù)等.此外,基于關(guān)鍵詞的切分方式還面臨著負(fù)載不均衡問題,一方面,關(guān)鍵詞在文檔中的分布是不均衡的,有的關(guān)鍵詞索引會(huì)很大,而有的關(guān)鍵詞索引則很小,這就造成各結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的索引量很難達(dá)到均衡;另一方面,各結(jié)點(diǎn)的查詢負(fù)載也是不均衡的,容易形成查詢熱點(diǎn)問題.