随着微博的飞速发展,日益增长的微博数据规模和用户查询请求对微博实时搜索的性能提出了更高的要求,寻找高效且稳定的微博实时索引方法来提高微博实时搜索的性能成为当务之急。传统的索引方法无法适应索引数据频繁更新的场合,而且目前流行的微博索引方法存在索引碎片以及索引合并开销过大的问题,导致微博实时搜索在查询与更新微博时需要消耗大量的时间。为了解决上述问题,一种面向微博实时搜索的自适应索引方法得以提出。该方法采取了一种动态调节的日志索引结构LS-AMS,并为索引结构设计了一种自适应的合并策略。LS-AMS由一个倒排索引缓存和一个大小呈指数增长的动态调节的索引包序列组成。索引包采取自适应索引合并策略来管理包里的倒排索引,该策略能降低索引合并的开销并且能基于环境因素比如用户查询请求的到达速率和新微博的产生速率等的变化来自适应地调节索引结构,降低多变的环境因素对查询性能的影响。与目前流行的实时索引方法采取的分段索引结构和日志索引结构进行性能测试的结果显示,LS-AMS在不增加索引方法更新时间的情况下,在查询时间上比这两种索引结构降低了至少8%。同时LS-AMS受到查询请求到达速率的变化影响较其他索引结构更小。实验表明,该自适应索引方法对微博实时索引的查询性能及稳定性的提升有很大的帮助。