indexeddb实现全文检索需预处理构建倒排索引：建documents和search_index两个objectstore，前者存原始数据，后者以分词term为主键、存储docids及位置；通过idbkeyrange范围查询加速匹配，结合拼音转换、前端模糊计算（如编辑距离）、多字段加权排序与标准化处理完成搜索。
IndexedDB 本身不支持全文检索，必须靠预处理 + 倒排索引 + 客户端搜索逻辑来实现。核心不是“查数据库”，而是“把搜索逻辑搬到前端，让数据库只负责快速定位”。
先建好支持检索的索引结构
不能直接对 content 字段做模糊查询，得提前拆词、存映射关系：
- 创建两个 objectStore：documents（存原始数据）和 search_index（存倒排索引）
- 在 search_index 中，主键设为分词后的 term（如 "react"、"组件"），值为 { docIds: [1, 3], positions: [[2,5], [12]] } 这类结构
- documents 里要带 id 字段，并确保它被用作 search_index 中 docIds 的引用依据
- 首次构建索引时，用 cursor 分批处理文档，避免阻塞主线程；大文本建议放 Web Worker 里做分词
用索引做前缀与范围匹配
IDBKeyRange 是触发高效查找的关键，它依赖索引的有序性：
- 用户输入 “vue” → 用 IDBKeyRange.bound('vue', 'vuf') 查所有以 vue 开头的词项
- 查拼音模糊（如“shouji”匹配“手机”）→ 预处理时把中文词转拼音一并写入 search_index，搜索时也转拼音再查
- 想支持 *cript 匹配 “javascript”“typescript” → 无法用 IDBKeyRange 直接实现，需先把满足前缀的词项批量读出（如所有以 “cript” 结尾的词），再用 includes() 或正则过滤，适合词表规模较小（几千以内）
客户端做轻量级模糊扩展
真正模糊的部分不在数据库里，而在内存中计算：
- 编辑距离（Levenshtein）：对用户输入词，在已加载的词表中算距离 ≤1 的候选词，再查这些词对应的 docIds
- 多字段联合打分：比如标题匹配权重 3，正文匹配权重 1，查到 docIds 后在内存里合并去重、按频次或位置加权排序
- 停用词和标准化：搜索前统一转小写、去标点、过滤“的”“是”“and”等，索引阶段也要同步处理，保证两端一致
查询时组合使用游标与 getAll
根据结果量选合适方式，避免内存爆掉：
- 预期结果少（
- 结果可能很多（如搜“前端”）→ 用 index.openCursor(range)，配合 cursor.continue(key) 分页拉取，每次处理一批 docIds
- 查完词项后，再用 documents.get(id) 批量读原文，可用 Promise.all 并行，但注意浏览器并发限制（通常 6–10 个）
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