Некоторые современные алгоритмы поиска информации в больших базах данных:

• Бинарный поиск. 4 Применяется для поиска элемента в отсортированном массиве или списке. 4 Для повышения эффективности бинарного поиска в условиях больших данных применяются различные методы оптимизации, например, выравнивание данных в памяти и блочное разбиение. 4
• Кластеризация. 15 Данные разбиваются на группы «похожести», когда данные в каждой группе обладают сходными признаками, по которым можно существенно снизить круг дальнейшего поиска. 5
• Нечёткий поиск. 2 Позволяет быстро отобрать все слова, фрагменты которых совпадают с фрагментами слова в запросе, лежащие в заданной окрестности допустимых искажений. 2 Задавая размер этой окрестности, можно регулировать точность и полноту поиска — отбирать слова по степени близости к запросу. 2
• Использование специализированных структур данных. 4 Например, B-деревья и их производные специально разработаны для работы с большими объёмами информации, размещённой на дисках. 4 Они уменьшают количество операций ввода-вывода за счёт увеличения ветвления и меньшей глубины дерева. 4
• Параллельный и распределённый поиск. 4 Разбиение задачи поиска на независимые части и распределение их между несколькими ядрами процессора позволяет ускорить выполнение алгоритма. 4 В системах с распределённым хранением данных можно одновременно проводить поиск по разным узлам, а затем агрегировать результаты. 4