มีเทคนิคการจัดทำดัชนีสำหรับการดึงข้อมูลข้อความ (text retrieval) ที่นิยมหลายอย่าง เช่น inverted indices และ signature files
Inverted Index (ดัชนีกลับ) — เป็นโครงสร้างดัชนีที่ดูแลตารางสองตารางที่จัดทำดัชนีด้วย hash หรือ B+-tree: document_table และ term_table โดย document_table ประกอบด้วยชุดบันทึกเอกสาร แต่ละรายการมีสองฟิลด์: doc_id และ posting_list โดย posting_list เป็นรายการของเมธอด (หรือตัวชี้ไปยังเมธอด) ที่ปรากฏในเอกสาร จัดเรียงตามขนาดความเกี่ยวข้อง term_table ประกอบด้วยชุดบันทึกคำ (term records) แต่ละรายการมีสองฟิลด์: term_id และ posting_list โดย posting_list ระบุรายการตัวระบุบันทึกที่คำนั้นเกิดขึ้น
สามารถหาเอกสารทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับชุดคำที่กำหนด ใช้เพื่อหาคำทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับชุดเอกสารที่กำหนด ตัวอย่าง เพื่อหาเอกสารทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับชุดคำ เราสามารถหารายการตัวระบุเอกสารใน term table สำหรับแต่ละคำก่อน แล้วตัดกัน (intersect) เพื่อได้ชุดบันทึกที่เกี่ยวข้อง
Inverted indices ใช้กันอย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรม พวกเขาง่ายต่อการดำเนินการ Posting lists อาจยาวค่อนข้าง ทำให้ข้อกำหนดการจัดเก็บค่อนข้างใหญ่ ง่ายต่อการนำไปใช้ แต่ไม่พอใจในการจัดการ synonymy (คำสองคำที่ความหมายเหมือนกัน) และ polysemy (คำเดียวมีหลายความหมาย)
Signature file เป็นไฟล์ที่จัดเก็บข้อมูลลายเซ็น (signature) สำหรับแต่ละบันทึกในฐานข้อมูล แต่ละลายเซ็นมีขนาดคงที่ b bits แสดงถึงคำ วิธีการเข้ารหัสง่ายๆ ดังนี้ แต่ละบิตของลายเซ็นบันทึกถูกตั้งค่าเริ่มต้นเป็น 0 บิตจะถูกตั้งเป็น 1 หากคำที่มันแทนปรากฏในบันทึก ลายเซ็น S1 ตรงกับลายเซ็น S2 หากทุกบิตที่ตั้งค่าใน S2 ก็ตั้งค่าใน S1 ด้วย เนื่องจากโดยทั่วไปมีคำมากกว่าบิตที่มีอยู่ หลายคำจึงถูกแมปเข้าบิตเดียวกัน
การแมปหลาย-ต่อ-หนึ่งนี้ทำให้การค้นหามหงาย เพราะบันทึกที่ตรงกับลายเซ็นของคิวรีไม่一定มีชุดคำค้นหาของคิวรี บันทึกต้องถูกดึงมา, แยกวิเคราะห์ (parse), stemming และทดสอบ สามารถปรับปรุงได้โดยการทำ frequency analysis, stemming, และ filtering stop words ก่อน แล้วค่อยใช้ hashing methods และ superimposed coding techniques เพื่อเข้ารหัสรายการเมธอดเป็นการแทนบิต
