21世纪以来，伴随着信息化产业的迅速发展，越来越多的企业内部信息以数字化方式来存储，如何从海量的信息中准确检索到所需信息，成为一个值得研究的问题。目前，绝大多数信息检索系统采用全文检索模型，其中索引技术是全文检索模型的核心组成部分，它的结构设计、存储方法以及动态更新算法直接影响着全文检索系统的性能。所以，对全文检索系统中的索引算法进行优化具有十分重要的意义。本文首先分析了全文检索模型的系统结构、工作流程，以及关键技术：文档存储、分词技术、检索模型、索引组织；研究了传统的倒排索引的工作原理与方法，包括倒排索引的索引创建、索引存储、索引更新、索引删除、索引查询。基于上述研究分析，设计了一种分词处理技术，该技术通过引入冗余度和权重，提高分词处理的准确性和效率；分析了一种基于B-树的倒排索引结构，该结构由主索引、段索引、删除索引和词典库四大部分组成；设计了一种索引合并更新方法，加快了索引更新速度；设计了一种新型索引项，该索引项由词信息和位置信息组成，将位置信息存储在独立的堆栈中，从而减少了索引存储空间；设计了追加填充更新方法，解决了B-树页面溢出的问题，同时达到了索引的时间效率和空间效率的平衡点；设计了增量编码进一步压缩了索引存储空间。最后对提出的优化算法进行了编程实现，通过与基于传统倒排索引设计的lucene进行测试对比，证明了优化的有效性、可行性。