每個Document都是由多個field組成，每個field中包含一系列的詞語，構建索引的目的是為了加快檢索的速度，根據映射關係方向的不同，索引可以分為：
倒排索引（index）倒排索引儲存了從單詞到DocID的映射關係，形如：詞-->（Doc1,Doc2,...,DocN）倒排索引主要用在檢索中，它能快速的定位使用者查詢到關鍵字對應的Document。
正排索引（attribute）正排索引儲存從DocID到field的映射關係，形如：DocID-->（term1,term2,...termn）正排索引分單值和多值兩種，單值attribute由於長度是固定的（不包括string類型），因此尋找效率高，而且可以支援更新。多值attribute表示某個field中有多個資料（數量不固定），由於長度不確定，因此尋找效率相較與單值更慢，而且不能支援更新。正排索引主要是在查詢到了某個Document後，根據docid值能快速擷取到其attribute用來統計、排序、過濾中。目前引擎支援的正排欄位基本類型包括：INT8（8位有符號數字類型）, UINT8（8位無符號數字類型）, INT16（16位有符號數字類型）, UINT16（16位無符號數字類型）, INTEGER（32位有符號數字類型）, UINT32（32位無符號數字類型）, INT64（64位有符號數字類型）, UINT64（64位無符號數字類型）, FLOAT（32位浮點數）, DOUBLE（64位浮點數）, STRING（字串類型）多值的attribute只是一個field中可能出現數量不確定的單值attribute，引擎對上述的單實值型別attribute都支援對應的多值attribute（例如multi_int8，multi_string）。
摘要（summary）summary的儲存形式與attribute類似，但是summary是將一個Document對應的多個field儲存在一起，並且建立映射，所以能很快從docid定位到對應的summary內容。summary主要是用於結果的展示，一般而言summary的內容都比較大，對於每次查詢而言不適合取過多的summary，只有最終需要展示結果的Document會取到對應的summary。由於summary過大，引擎在儲存summary時提供壓縮的機制，在schema中配置summary壓縮，那麼引擎在儲存時會用zlib壓縮後再儲存，讀取時引擎會先解壓，再返回給使用者。