现代搜索引擎的技术雏形可追溯至1990年。蒙特利尔大学学生Alan Emtage开发的Archie系统，首次实现通过文件名检索分散在FTP主机中的文件。这个早期系统虽未依托互联网，但其"自动抓取-索引存储-关键词查询"的核心逻辑，已与当代搜索引擎高度相似。
互联网爆发式发展后，信息检索需求激增。1993年Matthew Gray开发的World wide Web Wanderer程序，从最初统计服务器数量，逐步进化为具备网站域名检索功能的初代"网络机器人"。在此基础上，技术人员改进"蜘蛛"程序的抓取策略，最终形成了支撑现代搜索引擎的底层架构——这一进化过程，本质上是信息爆炸与技术应对之间的持续博弈。
以Google、百度为代表的全文搜索引擎，通过"蜘蛛"程序抓取全网网页内容，建立包含数万亿条记录的数据库。用户输入关键词后，系统从数据库中匹配相关内容，并按相关性排序返回结果。其技术分支中，一类如Google自建抓取与索引体系；另一类如早期Lycos，则通过租用其他引擎数据库生成结果。
严格来说，Yahoo分类目录、新浪早期搜索等产品更像"网站黄页"。用户无需输入关键词，通过逐层浏览预设分类（如"科技-软件-开发工具"）即可找到目标网站。这类产品的局限性在于依赖人工分类，无法应对海量新增网页，但在垂直领域仍有应用价值。
InfoSpace、Dogpile等元搜索引擎不直接抓取数据，而是同时调用多个独立引擎的接口，将返回结果整合后呈现给用户。部分产品（如Vivisimo）还会对结果进行二次排序，这种"搜索的搜索"模式，在需要跨平台对比信息时优势显著。
网络爬虫（又称网络机器人）通过HTTP协议模拟浏览器行为，实现网页内容的自动化抓取。其工作流程包含四个关键环节：
实际应用中，爬虫需应对反爬机制（如频率限制、验证码），常见策略包括设置合理抓取间隔、模拟真实用户行为等。
传统"文档→关键词"的正向索引，在千万级文档量下检索效率极低。倒排索引通过建立"关键词→文档列表"的反向映射，将检索复杂度从O(n)降至O(1)。以100篇文档的集合为例，每个关键词对应一个倒排表，记录包含该词的所有文档ID及出现位置。
Lucene作为经典的Java全文检索工具包，正是基于倒排索引实现高效检索。其核心流程分为索引创建（提取文档信息生成倒排表）和搜索（根据关键词查找倒排表返回结果）两阶段，这一设计至今仍是主流搜索引擎的技术基石。
基于Lucene开发的ElasticSearch，通过分布式架构解决了单节点处理能力瓶颈。其支持全文搜索、结构化数据检索及数据分析，提供RESTful API简化开发。企业可通过简单配置实现海量数据的实时检索，典型应用场景包括日志分析、电商搜索等。
作为Apache旗下的搜索引擎服务器，Solr在扩展性和稳定性上表现突出。其支持层面搜索（Facet Search）、高亮显示（Highlighting）等高级功能，提供XML/JSON等多种输出格式，并内置基于HTTP的管理界面。大型网站如eBay、Netflix均采用Solr构建搜索系统。
俄罗斯团队开发的Sphinx，在千万级数据量下仍能保持毫秒级响应。其支持快速增量索引（10万条记录仅需几十秒），适合需要高频更新数据的场景。开源特性使其成为中小企业构建自定义搜索系统的优选。
尽管Google在综合搜索领域保持领先，但细分需求催生了新的技术方向。例如DuckDuckGo强调"答案优先"，同一关键词不同用户可能获得差异化结果；Airbnb等垂直平台则通过自有数据构建更精准的场景化搜索。
人工智能的深度融合是另一大趋势。谷歌引入深度学习技术后，搜索引擎从"关键词匹配"进化为"语义理解"。通过分析用户行为数据，模型能更精准把握搜索意图，例如将"附近好吃的餐厅"解析为"当前位置+餐饮+评分优先"的复合需求。未来，多模态搜索（文本+图像+语音）、个性化推荐的进一步深化，将重塑搜索体验的边界。
