搜尋的速度是影響使用者對一個搜尋引擎體驗的一個因素，對於活在2019的你來說，很難想像在Google Search時你要等兩秒（不包含網路封包傳送的時間）才能等到搜尋引擎幫你找到你要的東西。

我們若用Day 10所說到的BM25（一個效率很高的搜尋演算法）來計算一個檔案的分數，理論上大約需要100奈秒(ns, 10^(-9)s)，這已經很快了！然而，我們若要從兩千五百萬個檔案中找到同時符合查詢字的查詢（像是英文裡的定冠詞"the"幾乎會出現在每一個檔案裡面），那麼，

25,000,000 x 100 ns = 2.5 sec

大約就需要等兩秒，何況真實世界有不只兩千五百萬個檔案。

硬體上的改善的方法包含了增加硬體的數量或換更好的硬體設備。對於增加硬體的數量這個考量，雖然伺服器本身不貴，但更複雜的系統架構和更高的能源消耗卻非我們所樂見；換更好的硬體設備則意味著更高的伺服器成本，同時，伺服器的硬體也不可能無止境的增強。因此，我們從軟體面進行考慮，改進的方法有一個基本的思路：

我們假設多數搜尋引擎使用者不會點到Top-K以後的檔案，既然這樣，搜尋引擎的本身也就只需要準備到Top-K檔案。

所以我們的作法就是：不計算所有文檔的分數，僅計算有機會進到Top-K Ranking List的文件就夠了。

這個方法稱為WAND Algorithm，我們明天會加以介紹。