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デスクトップ検索ツールは、インターネットを検索するのではなく、ユーザー自身のコンピュータファイル内を検索します。これらのツールは、Webブラウザーの履歴、電子メールアーカイブ、テキスト文書、音声ファイル、画像、ビデオなど、ユーザーのPC上の情報を見つけるように設計されています。現在、さまざまなデスクトップ検索プログラムが利用可能です。例については、このリストを参照してください。ほとんどのデスクトップ検索プログラムはスタンドアロンアプリケーションです。デスクトップ検索製品は、オペレーティングシステムに含まれる検索ソフトウェアの代替となるソフトウェアであり、ユーザーがデスクトップファイル、電子メール、添付ファイルなどを検索するのに役立ちます。[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]
デスクトップ検索は、未活用の生産性とセキュリティという2つの主な理由から、大企業にとって懸念事項として浮上しました。アナリスト企業のガートナーによると、一部の企業のデータの最大80%は非構造化データの中に閉じ込められています。非構造化データとは、ユーザーのPCに保存されている情報、ネットワーク上に作成されたディレクトリ（フォルダ）とファイル、企業イントラネットなどのリポジトリに保存されているドキュメント、その他多数の場所にある情報です。[ 4 ] さらに、多くの企業は、構造化情報または非構造化情報を古いファイル形式で保存しており、それらに簡単にアクセスできません。
この分野は、2004年後半から2005年初頭にかけて、マイクロソフトとグーグルの争いによって大きな注目を集めた。[ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]市場アナリストによると、両社は（それぞれウェブブラウザと検索エンジンの）独占的地位を利用して、支配力を強化しようとしていた。グーグルは、Windows Vistaのユーザーが組み込みの検索プログラムよりも競合他社のデスクトップ検索プログラムを選択できないと訴えたため、米国司法省とマイクロソフトの間で、 Windows Vista Service Pack 1で組み込みの検索プログラムと他の検索プログラムを選択できるようにし、どちらをデフォルトにするかを選択できるようにするという合意が成立した。 [ 8 ] 2011年9月現在、グーグルはGoogle Desktopのサービスを終了した。
ほとんどのデスクトップ検索エンジンは、大量のデータを検索する際のパフォーマンスを向上させるために、インデックスデータベースを構築および維持します。インデックス作成は通常、コンピュータがアイドル状態のときに行われ、ほとんどの検索アプリケーションは、ポータブルコンピュータがバッテリーで動作している場合は、電力を節約するためにインデックス作成を一時停止するように設定できます。ただし、注目すべき例外があります。ファイル名のみを検索し、コンテンツは検索しないVoidtoolsのEverything Search Engine [ 9 ]は、わずか数秒でゼロからインデックスを構築できます。もう1つの例外は、インデックスを構築せずにファイル名とファイルの内容を検索しますVegnos Desktop Search Engine [ 10 ]です。クエリが実行されるときに、インデックスが最新でない場合もあります。この場合、返される結果は正確ではありません（つまり、存在しないヒットが表示されたり、実際にはヒットであるファイルが表示されない場合があります）。一部の製品は、ソフトウェアにリアルタイムのインデックス機能を組み込むことで、この欠点を解消しようとしています。インデックスを作成しないことには欠点があります。つまり、クエリの完了にはかなりの時間がかかる場合があり、発行されるクエリ自体もリソースを大量に消費する可能性がある。
デスクトップ検索ツールは通常、ファイルに関して次の3種類の情報を収集します。
デスクトップ検索の長期目標には、画像ファイル、音声ファイル、ビデオの内容をコンテキストに基づいて検索する機能が含まれます。[ 11 ] [ 12 ]
インデックスサービスは、「ファイルからコンテンツを抽出し、効率的かつ迅速な検索を容易にするためのインデックス付きカタログを構築する基本サービス」[ 13 ]として、 1996 年 8 月に最初にリリースされました。これは、パーソナル デスクトップや企業コンピュータ ネットワーク上のファイルの手動検索を高速化するために構築されました。インデックスサービスは、Microsoft の Web サーバーを使用して、目的のハード ドライブ上のファイルをインデックス化することで役立ちました。インデックス化はファイル フォーマットごとに行われました。ユーザーが提供した用語を使用して、用語をファイル フォーマット内のデータに一致させる検索が実行されました。インデックスサービスが直面した最大の問題は、ファイルが追加されるたびにインデックス化する必要があったことです。これに加えて、インデックス化によってインデックス全体が RAM にキャッシュされたため、ハードウェアが大きな制約となりました。[ 14 ]このため、大量のファイルのインデックス化には非常に強力なハードウェアと非常に長い待ち時間が必要でした。
2003 年、Windows デスクトップ検索(WDS) が Microsoft Indexing Service に取って代わりました。WDS は、ファイル形式やファイル名の詳細に用語を照合するだけでなく、すべての Microsoft ファイルと電子メールやテキスト ファイルなどのテキスト ベースの形式にコンテンツのインデックス付けを導入しました。つまり、WDS はファイルの中身を調べてコンテンツをインデックス化しました。そのため、ユーザーが用語を検索すると、WDS はファイル形式の種類やファイル名などの情報だけでなく、それらのファイル内に保存されている用語や値にも一致しました。WDS はまた、「インスタント検索」を導入しました。これは、ユーザーが文字を入力すると、クエリがすぐに検索を開始し、ユーザーがさらに文字を入力するとクエリが更新されることを意味します。[ 15 ] Windows デスクトップ検索は、直接クエリが実行されたとき、または PC がアイドル状態のときにのみ実行されるため、明らかに多くの処理能力を消費しました。直接クエリが実行されたとき、またはコンピュータがアイドル状態のときにのみ実行される場合でも、ハード ドライブ全体をインデックス化するには数時間かかりました。インデックスのサイズは、インデックス対象ファイル全体のサイズの約10%になります。例えば、インデックス対象ファイルの合計サイズが約100GBの場合、インデックスのサイズは10GBになります。
Windows Vistaのリリースに伴い、Windows Search 3.1が登場しました 。前バージョンのWDSやWindows Search 3.0とは異なり、3.1ではインデックス化された場所とインデックス化されていない場所の両方をシームレスに検索できました。また、RAMとCPUの要件が大幅に削減され、インデックス作成時間も大幅に短縮されました。Windows Search 4.0は現在、 Windows 7以降を搭載したすべてのPCで動作しています。
1994年にAppleSearch検索エンジンが導入され、ユーザーはMacintoshコンピュータ内のすべてのドキュメントを、ファイル形式の種類、それらのファイルのメタデータ、およびファイル内のコンテンツを含めて完全に検索できるようになりました。AppleSearchはクライアント/サーバーアプリケーションであったため、機能するにはメインデバイスとは別のサーバーが必要でした。AppleSearchの最大の問題は、リソース要件が大きいことでした。「AppleSearchには、少なくとも68040プロセッサと5MBのRAMが必要です。」[ 16 ]当時、これらの仕様のMacintoshコンピュータの価格は約1400ドルで、2026年の2800ドルに相当します。[ 17 ]さらに、ソフトウェア自体もシングルライセンスで1400ドルかかりました。
1997年、SherlockはMac OS 8.5と同時にリリースされました。Sherlock（有名な架空の探偵シャーロック・ホームズにちなんで名付けられました）は、Mac OSのファイルブラウザーであるFinderに統合されました 。Sherlockはデスクトップ検索機能をワールドワイドウェブに拡張し、ユーザーがローカルと外部の両方を検索できるようにしました。インターネットアクセスなどの追加機能をSherlockに追加することは、プレーンテキストファイルとして記述されたプラグインを使用することで比較的簡単に行えました。SherlockはMac OS 8以降のすべてのMac OSリリースに含まれていましたが、 Mac OS X 10.4 Tigerで非推奨となり、SpotlightとDashboardに置き換えられました。Mac OS X 10.5 Leopardで正式に削除されました。
Spotlight は2005 年にMac OS X 10.4 Tigerの一部としてリリースされました。これは選択ベースの検索ツールであり、ユーザーはマウスのみを使用してクエリを実行します。Spotlight を使用すると、ドキュメントや Web ページに含まれる任意のキーワードやフレーズに関する詳細情報をインターネットで検索でき、内蔵の電卓と Oxford American Dictionary を使用して、簡単な計算や単語の定義にすばやくアクセスできます。[ 18 ] Spotlight は最初は起動に時間がかかりますが、ハードディスクがインデックス化されるにつれて時間は短縮されます。ユーザーがファイルを追加すると、最小限の CPU と RAM リソースを使用して、インデックスがバックグラウンドで常に更新されます。
Linux ユーザーには、ユーザーのスキル レベル、デスクトップ 環境に密接に統合されたデスクトップ ツールの使用の好み、コマンド シェル機能 (多くの場合、高度なスクリプト オプション付き)、またはローカルで実行されているソフトウェアへのブラウザー ベースのユーザー インターフェイスの使用などに応じて、さまざまなデスクトップ検索オプションがあります。さらに、多くのユーザーはさまざまなインデックス パッケージ (たとえば、PDF/DOC/DOCX/ ODTfindドキュメントの抽出とインデックス作成がうまくできるもの、vcard、LDAP、その他のディレクトリ/連絡先データベース、および従来のコマンドと連携する検索エンジンなど) を使用して独自のインデックスを作成しますlocate。
Ubuntu Linux にはFeisty Fawn 7.04 がリリースされるまでデスクトップ検索機能はありませんでした。Tracker [ 19 ]デスクトップ検索を使用したデスクトップ検索機能は、Mac OS の AppleSearch や Sherlock と非常によく似ていました。ファイル形式のソートやメタデータのマッチングといった基本的な機能だけでなく、メールやインスタントメッセージの検索機能も追加されました。2014 年に、Recoll [ 20 ]が Linux ディストリビューションに追加され、Tracker や Beagle などの他の検索プログラムと連携して効率的な全文検索を提供するようになりました。これにより、Linux デスクトップ検索で処理できるクエリの種類やファイルの種類が大幅に増加しました。Recoll の大きな利点は、インデックス化対象をより細かくカスタマイズできることです。Recoll はデフォルトではハードディスク全体をインデックス化しますが、検索する必要のないディレクトリを除外して、選択したディレクトリのみをインデックス化するように設定することもできます。[ 21 ]
openSUSEでは、 KDE4以降、NEPOMUKが導入されました。これにより、デスクトップコンテンツやメールなどの幅広いコンテンツをインデックス化し、セマンティックWeb技術（RDFなど）を使用してデータベースに注釈を付けることが可能になりました。導入当初はいくつかの不具合が発生し、その多くはトリプルストアに起因するものと考えられました。バックエンドをVirtuoso Open Source Editionの簡略版に切り替えることで（少なくともクエリに関しては）パフォーマンスは向上しましたが、インデックス作成に関するユーザーからの不満は依然として多く残っていました。
ユーザーからのフィードバックに基づき、Nepomuk のインデックス作成と検索は、 Xapianに基づくBaloo フレームワーク[ 22 ]に置き換えられました。[ 23 ]