設有兩篇文章1和2
文章1的內容爲：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.
文章2的內容爲：He once lived in Shanghai.
首先我們要取得這兩篇文章的關鍵詞:
a.我們現在有的是文章內容，即一個字符串，我們先要找出字符串中的所有單詞，即分詞。英文單詞由於用空格分隔。中文單詞間是連在一起的需要特殊的分詞處理(一元分詞，二元分詞，詞庫專業分詞)。
b.文章中的“in”, “once” “too”等詞沒有什麼實際意義，中文中的“的”“是”等字通常也無具體含義，這些不代表概念的詞可以過濾掉
c.用戶通常希望查“He”時能把含“he”，“HE”的文章也找出來，所以所有單詞需要統一大小寫。
d.用戶通常希望查“live”時能把含“lives”，“lived”的文章也找出來，所以需要把“lives”，“lived”還原成“live”//專門處理
e.文章中的標點符號通常不表示某種概念，也可以過濾掉
//以上在分詞解析處理時處理
經過上面處理後的關鍵字：
文章1：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
文章2：[he] [live] [shanghai]
2)以建立倒排索引。上面的對應關係是：“文章號”對“文章中所有關鍵詞”。倒排索引就是把上面的順序變成：“關鍵詞”對“擁有該關鍵詞的所有文章號”。文章1，2經過倒排後變成
關鍵詞 文章號
guangzhou 1
he 2
i 1
live 1,2
shanghai 2
tom 1
我們還需要知道兩種位置：
a) 字符位置，即記錄該詞是文章中第幾個字符（優點是關鍵詞亮顯時定位快）；
b) 關鍵詞位置，即記錄該詞是文章中第幾個關鍵詞（優點是節約索引空間、詞組（phase）查詢快）
加上“出現頻率”和“出現位置”信息後，我們的索引結構變爲：
關鍵詞 文章號[出現頻率] 出現位置
guangzhou 1[2] 3，6
he 2[1] 1
i 1[1] 4
live 1[2],2[1] 2，5，2
shanghai 2[1] 3
tom 1[1] 1
以live這行爲例我們說明一下該結構：live在文章1中出現了2次，文章2中出現了一次，它的出現位置爲“2,5,2”這表示什麼呢？我們需要結合文章號和出現頻率來分析，文章1中出現了2次，那麼“2,5”就表示live在文章1中出現的兩個位置，文章2中出現了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第2個關鍵字。
這就是索引結構中最核心的部分。我們注意到關鍵字是按字符順序排列的，可以用二元搜索算法快速定位關鍵詞。
將上面三列分別作爲詞典文件（Term Dictionary）、頻率文件(frequencies)、位置文件(positions)保存。其中詞典文件不僅保存有每個關鍵詞，還保留了指向頻率文件和位置文件的指針，通過指針可以找到該關鍵字的頻率信息和位置信息。
關於：field的概念，用於表達信息所在位置（如標題中，文章中，url中），在建索引中，該field信息也記錄在詞典文件中，每個關鍵詞都有一個field信息(因爲每個關鍵字一定屬於一個或多個field)。
爲了減小索引文件的大小使用了壓縮技術。首先，對詞典文件中的關鍵詞進行了壓縮，關鍵詞壓縮爲<前綴長度，後綴>，例如：當前詞爲“阿拉伯語”，上一個詞爲“阿拉伯”，那麼“阿拉伯語”壓縮爲<3，語>。其次大量用到的是對數字的壓縮，數字只保存與上一個值的差值（這樣可以減小數字的長度，進而減少保存該數字需要的字節數）。例如當前文章號是16389（不壓縮要用3個字節保存），上一文章號是16382，壓縮後保存7（只用一個字節）。
下面我們可以通過對該索引的查詢來解釋一下爲什麼要建立索引。
假設要查詢單詞 “live”，先對詞典二元查找、找到該詞，通過指向頻率文件的指針讀出所有文章號，然後返回結果。詞典通常非常小，因而，整個過程的時間是毫秒級的。
而用普通的順序匹配算法，不建索引，而是對所有文章的內容進行字符串匹配，這個過程將會相當緩慢，當文章數目很大時，時間往往是無法忍受的。