搜索速度
直接将数据源中的数据都通过 “全文索引“ 索引起来，有了索引一切就快了
匹配效果
通过词元(term)进行匹配，通过语言分析接口（拆分）的实现，可以实现对中文等非英语语言的支持
文档相关度
找出词(Term)对文档的重要性的过程称之为计算词的权重(Term Weight)的过程，主要有两个因素
A. Term Frequency(tf)：即次Term在此文档中出现了多少次，tf越大，说明越重要
B. Document Frequency(df)：即有多少文档包含该Term，df越大，说明越不重要
主要作用：搜索结果排序
应用场景
关系数据中进行模糊查询时，数据库自带的索引将不会起作用，此时需要通过全文搜素来提高速度；
比如网站系统中针对内容的模糊查询：
select * from article where content like ‘%apple%’;
ERP系统中产品等数据的模糊查询，BBS，BLOG中的文章搜索等：
各种搜索引擎运行依赖于全文检索
只对指定领域的网站进行索引与搜索（即垂直搜索，如果淘宝，天猫，京东）
要在word和pdf等各种各样的数据格式中检索内容
其他场合：比如搜狐拼音输入法