搜索引擎（或类似的 Web 服务）使用平面文件和 nosql 数据库。倒排索引的结构比多对多关系更简单，但使用后者处理它应该更有效。几十亿的网页和数百万的关键字应该有两个表。我已经测试了一个 5000 万行的表；mysql的速度可以和BerkeleyDB媲美。
我认为在处理 ALTER TABLE 之类的东西时会出现使用大型 mysql 数据库的问题（这里不是这种情况）。这种性能是读取密集型的，其中mysql相当不错。通过 SELECT 读取一行时，我没有发现几行或几百万行的表之间存在显着差异；有数十亿行时有什么不同吗？
注意：我不是指 Google 或 Bing（或全文搜索等高级功能），我是在讨论这个概念。
AFAIK，nosql 提供了其他常规关系数据库引擎无法提供的灵活性。我不知道哪个搜索引擎使用哪个数据库引擎，但我可以想到使用 nosql 的几个好处（不是平面文件。不知道为什么要将它们用于复杂的应用程序）。
现在，如果您只是匹配标准并给出没有特定顺序的结果 - 您可以使用任何关系数据库。但是，一旦您想提供最相关的结果，就需要考虑大量标准。你可以：
这些只是我想到的基本排序标准。当一个人开始开发和维护时，会想到数百个其他标准，并且有可能实施。现在想想如何实现每一个。每个资源可能有数千个字段，每个新功能都需要额外的数据。
您可以使用关系数据库中的 EAV 模式来做到这一点，这会给您一些灵活性，或者您可以使用 NoSQL，它正是为此目的而构建的。
同样，这只是使用 NoSQL 的一个原因。我知道使用 RDBMS 的更多理由。