1. Google文件系統（GFS）與BigTable

Google在其早期發表的兩篇研究論文中描述了Google文件系統（GFS）和BigTable兩種重要的數據處理技術。這兩種系統都是為處理大規模數據集而設計的，非常可能在Google的倒排索引構建過程中發揮了作用。

2. 倒排索引的構建

倒排索引是搜索引擎中的一種關鍵數據結構，它將“詞項”映射到出現這個詞項的文檔列表。在構建倒排索引的過程中，可能涉及到多步驟的數據處理、存儲和查詢操作。這些操作可能包括原始數據的處理、索引的建立、索引的存儲和查詢等。

Google的搜索引擎極有可能使用類似于BigTable這樣的大規模分布式數據庫系統來存儲和處理這些數據和索引。

3. 分布式處理與MapReduce

Google的數據處理任務涉及到大量的數據和計算。為了有效地處理這些數據和任務，Google發明了MapReduce這種分布式計算模型。MapReduce可以將大規模的數據處理任務切分為小的子任務，分配到集群中的多臺計算機上并行執行，從而極大地提高了數據處理的效率。

這種技術可能在Google構建和使用倒排索引的過程中發揮了關鍵作用，尤其是在處理大規模網頁數據、構建和更新索引等方面。

4. 持續的創新與改進

需要注意的是，盡管Google文件系統、BigTable和MapReduce等技術在Google的數據處理和搜索引擎構建中起著關鍵作用，但隨著技術的進步和業務需求的變化，Google可能對這些系統進行了大量的優化和改進，甚至可能研發了新的技術和系統來取代或補充它們。

綜上，Google很可能使用了一種定制的、高度優化的分布式文件系統和數據庫系統來構建和管理其搜索引擎的倒排索引。這種系統可能基于Google文件系統、BigTable和MapReduce等技術，但也可能包括其他Google自己研發的新技術。

延伸閱讀

以下是一些關于Google技術和倒排索引的延伸推薦：

1. [The Google File System](https://research.google/pubs/pub51.html)：這是Google發表的一篇研究論文，詳細描述了Google文件系統（GFS）的設計和實現。

2. [Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data](https://research.google/pubs/pub27898.html)：這篇論文介紹了Google BigTable，這是一種大規模的分布式存儲系統，被廣泛用于Google的各種產品和服務。

3. [MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters](https://research.google/pubs/pub62.html)：這是關于Google MapReduce技術的研究論文，MapReduce是一種處理大規模數據集的簡單和有效的方法。

4. [The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine](http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html)：這是Google創始人Sergey Brin和Larry Page在斯坦福大學發表的一篇論文，詳細描述了Google搜索引擎的早期設計和實現，包括倒排索引的使用。

5.[Inverted Index – Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Inverted_index)：這是Wikipedia上關于倒排索引的條目，包含了大量關于倒排索引的背景知識和技術細節。