搜索要弄清2个基本问题：
1）要搜索出什么类型的entity？
2）entity的哪个方面／维度和关键词发生关联的？一般来说可以有多个角度link到entity，一个entity支持多个索引，可以从不同的column检索
对于 web search，这两个问题都很简单，1）只有一种entity，就是网页，2）关键词和网页也只有一种关联关系，就是包含关系
对于linkedin或者facebook的typeahead搜索，返回的就是多种entity，有people，event，company，把关键词同时发送给不同entity对应的leaf search service，然后aggregate结果。这里也没有指定dimension，也就是就支持一种关联，没有dimension，其实是一种or的关系，entity的任意一个字段和关键词有关联，entity就和这个关键词有关联。实现起来就是类似一般doc建倒排的过程，过一遍entity（的每个字段），遇到一个word，就给这个work和entity之间建立一个link，等于是把各个字段和合并了当成entity的flat content。之前德国juddi的那个项目做个类似的事情：把数据库表记录的字段合并，送到lucene做full text index。
但是更一般，的比如MDS，是应该支持entity的多维度搜索的，以追求更精确、结果更少的搜索，比如，我就想搜title里包含关键词的，description包含的不算。
对于支持多entity type，每种entity又支持多种dimension的search 系统，索引怎么组织？
对于数据库，索引是应该是per table per column的，也就是一个table的一个column对应一个索引，独立的一棵树。
对于search 系统，有多种选择：
1）现有系统一般是先per entity type的，因为要按entity type做 垂直partition，每个entity type对应一个leaf search service，可以在这个架构上继续支持多维度，两个选择：
a）每个维度一颗索引树，到对应维度的索引去搜
b）所有维度共享一棵搜索树，只是value部分是多条拉链：{ key : { dimension1 : [1, 3, 4], dimension2 : [2, 4, 6] } }
个人倾向于第二种方式，空间利用率更高一些
2）如果不是必须按entity type进行垂直partition，不同entity type的索引也可以共享：
{key, {entityType1 : {dimension1 : [1, 2], dimension2:[3, 4]}, entityType2: {dimension1: [8, 9], dimension2: [5, 6]} }
key，entityType，dimension 是搜索的三级，顺序可以任意组合，当然，entityType和 dimension的数量可以看作是常数，主要还是key的搜索。MDS的顺序是 dimension -> key -> entityType。
即便不支持显式的mult-dimension search，也就是entity和key之间只有一种关联，实现层面也可以用 key->entityType -> dimension 或者 entityType->key->dimension这种方式，只需返回entityType下所有的dimension拉链就行了，这样两种模式同时支持了。
