全文索引技术就是将各种信息，文档中所有的文字序列都作为检索对象，找出包含检索词汇的信息或文档。
全文索引在数据库中一般是作为单独模块使用的，如MYSQL全文检索工具——Sphinx，一般全文索引模块需要配合数据库的存储方式进行处理，因为涉及到具体索引文件的存储（全文索引的索引文件较大），全文索引要具体结合存储的索引技术共同作用来提高查询和匹配，这里以gbase全文索引为例来进行描述。
gbase8a存储采用列存，压缩和只能索引，再加上全文索引技术，共同作用来进行检索。默认采用全单字索引方式，支持所有语种，可以保证100%的查询召回率。
基本概念：
分词：将一个值序列切分成一个个单词。自然分词就是单词间以一定标识符作为自然分界符，三元分词的“3”是指当连续的英文或数字超过3个时，按3个一组切分。如果原始数据正常切分就不足3个，那就直接当成一个key存到索引中了。中文一般采用单字切分。英文和数字，全文使用自然分词和三元分词。
单字分词：
数据库知识非常的nice
分词后 数/据/库/知/识/非/常/的/nice
三元分词：
数/据/库/知/识/非/常/的/nic/e
倒排索引：
倒排表以字或词为关键字进行索引，表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的全部文档，一个表项就是一个字表段，它记录该文档的ID和字符在该文档中出现的位置状况，
因为每一个字或词对应的文档数量在动态变化，因此倒排表的创建和维护都较为复杂，可是在查询的时候因为能够一次获得查询关键字所对应的全部文档，因此效率高于正排表。在全文检索中，检索的快速响应是一个最为关键的性能，而索引创建因为在后台进行，尽管效率相对低一些，但不会影响整个搜索引擎的效率
具体可以参考什么是正向索引、反向索引(倒排索引)？ - JavaShuo 进行了解
举个例子:
文档集合
| 文档编号 | 文档内容 |
| 1 | 数据库知识非常Nice |
| 2 | 数据库知识特别Nice |
| 3 | 关系数据库和非关系数据库都非常Nice |
分词后
| 文档编号 | 文档内容 |
| 1 | 数据库/知识/非常/Nice |
| 2 | 数据库/知识/特别/Nice |
| 3 | 关系/数据库/和/非/关系/数据库/都/非常/Nice |
生成倒排表
| 单词ID | 单词 | 倒排列表（docid,HIT） |
| 1 | 数据库 | （1,1）（2,1）（3,2），（3,6） |
| 2 | 知识 | （1,2），（1,2） |
| 3 | 非常 | （1,3） |
| 4 | Nice | （1,4）（2,4）（3,9） |
| 5 | 特别 | （2,4） |
| 6 | 关系 | （3,1）（3,5） |
| 7 | 和 | （3,3） |
| 8 | 非 | （3,4） |
| 9 | 都 | （3,7） |
这样就形成倒排文件doclist 和hitlist
