数据的索引分为三个步骤：网页内容的提取、词的识别、标引库的建立。
互联网上大部分信息都是以HTML格式存在，对于索引来说，只处理文本信息。因此需要把网页中文本内容提取出来，过滤掉一些脚本标示符和一些无用的广告信 息，同时记录文本的版面格式信息[1]。词的识别是搜索引擎中非常关键的一部分，通过字典文件对网页内的词进行识别。对于西文信息来说，需要识别词的不同 形式，例如：单复数、过去式、组合词、词根等，对于一些亚洲语言（中文、日文、韩文等）需要进行分词处理[3]。识别出网页中的每个词，并分配唯一的 wordID号，用于为数据索引中的标引模块服务。
标引库的建立是数据索引中结构最复杂的一部分。一般需要建立两种标引：文档标引和关键词标引。 文档标引分配每个网页一个唯一的docID号，根据docID标引出在这个网页中出现过多少过wordID，每个wordID出现的次数、位置、大小写格 式等，形成docID对应wordID的数据列表；关键词标引其实是对文档标引的逆标引，根据wordID标引出这个词出现在那些网页（用wordID表 示），出现在每个网页的次数、位置、大小写格式等，形成wordID对应docID的列表。
关于索引数据的详细数据结构，有兴趣的朋友可以参看文献[4]。
搜索的处理过程是对用户的搜索请求进行满足的过程，通过用户输入搜索关键字，搜索服务器对应关键词字典，把搜索关键词转化为wordID，然后在标引库中 得到docID列表，对docID列表进行扫描和wordID的匹配，提取满足条件的网页，然后计算网页和关键词的相关度，根据相关度的数值返回前K篇结 果（不同的搜索引擎每页的搜索结果数不同）返回给用户。如果用户查看的第二页或者第多少页，重新进行搜索，把排序结果中在第K+1到2*K的网页组织返回 给用户。其处理流程如下图所示：
