随着电子商务信息快速地增长，在日益复杂的网络环境中搜索信息变得越来越重要，电子商务未来发展趋势将是搜索引擎和电子商务的结合。面对海量数据，传统数据库搜索引擎已经无能为力，主要存在三个问题，一是单点故障问题，二是索引效率问题，三是搜索结果准确率问题，很难满足应用要求，如何提高系统的性能是亟需解决的问题。针对传统数据库搜索引擎系统的不足，本文开展基于云平台的数据库搜索引擎实现方法的研究。首先，提出基于云平台的数据库搜索引擎体系结构，使现有的数据库搜索引擎系统在HBase分布式数据库中得到实现，以提高了索引和搜索效率；其次，提出新的数据预处理方法，改进了关系型数据库和HBase分布式数据库之间的数据交互技术，简化了项目开发的框架；接着，提出基于Levenshtein Distance矢量距离算法的搜索评分机制，通过计算关键字间的相似度来判定用户注册重复数据，提高搜索结果的准确率。最后，在电商公司BI部门，实现了基于云平台的数据库搜索引擎的原型系统。测试结果表明，本文提出的系统具有更好的准确性、高效性和扩展性。本文的研究成果在云计算、数据库搜索引擎及其应用领域具有一定的理论价值和很好的应用前景。