성공적인 문헌검토를 위해서는 연구하는 논제에 대하여 모든 관련 문헌을 발견할 수 있도록 광범위한 검색을 수행할 필요가 있다. 많은 검색을 하더라도 올바른 방법으로 찾지 않는다면 필요로 하는 문헌을 발견하지 못할 것이다.
사용하는 검색 도구에 대해서 다음의 관점에서 생각해보는 것이 도움이 된다: 즉, 일부 연구에의 접근에 용이한가 아니면 필요한 모든 연구를 발견하기에 좋은가? 검색 도구를 정확히 사용하게 되면 실제적으로 포괄적이고 체계적인 검색을 차별성 있게 완수하게 된다.
접근(access)이란 연구의 본문을 입수하는 것을 의미하고, 발견(discovery)은 연구의 존재를 확인하는 것을 의미한다. 보통 범하는 오류로서 많이들 발견의 작업을 하면서 접근의 기능에 맞추어진 도구를 사용하는 것이다. 이렇게 하면 검색을 거꾸로 하는 것이 된다.
연구검색의 첫 단계는 발견이여야 하고, 무엇이 있는 지를 안 다음에 필요한 논문 원문을 획득하면 된다. 잘못된 오류로 순서를 바꾸면 시간을 낭비하고 문헌검토의 질에 부정적인 영향을 미친다. 왜냐하면 논제나 질문에 대해서 필요로 하는 모든 연구를 발견하지 못할 가능성이 많기 때문이다.
문헌검색을 포괄적이고 체계적으로 수행하기에 가장 좋은 도구는 특정분야 데이터베이스이다.
데이터베이스는 여러 출판사의 학술잡지의 내용을 요약하고 색인화한다. 필요에 따라 상업잡지, 표준규격, 보고서, 학술대회 논문, 특허를 포함시키기도 한다. 데이터베이스는 발견을 위하여 설계 구성되었다—즉, 연구의 존재를 알려주고 그 연구를 찾기에 필요한 서지 정보를 제공한다.
특정 분야 데이터베이스와 종합 데이터베이스의 차이
데이터베이스는 여러 학문분야를 포괄하기도 하고, 화학, 언어 및 문학, 혹은 식품과 건강에 대한 과학 등과 같이 한 분야에 집중하기도 한다. 관심 초점에 따라 데이터베이스의 범위가 결정된다—어떤 정보가 포함되는가—그리고 이는 해당 정보를 어떻게 찾는지를 결정한다.
특정 분야 데이터베이스는 해당 분야에서 정의된 주제 용어의 thesaurus(관련 용어 모음)와 연계되어 구축되었다. 종합 데이터베이스는 넓은 범위를 다루기 때문에 용어 체계를 갖지 않으며, 이는 검색에 입력된 용어가 의도된 대로 작동되지 않아서 잘못되거나 산만한 결과가 제공될 수 있음을 의미한다.
종종 어떤 데이터베이스가 해당 분야 밖의 thesaurus에 초점이 맞춰 있다면 검색에서 입력된 용어로서 의도된 결과가 나오지 못할 수 있다. 식품 분야는 범위가 넓어서 이에서의 정보 획득은 복잡하다. 예를 들면:
식품과학에 초점을 맞춘 FSTA는 주류(spirits)의 검색에서 초자연적 현상(the supernatural)이란 결과를 내주지 않을 뿐더러 증류주에 대한 많은 적절한 자료를 제시한다. 왜냐하면 논문의 제목과 초록에 이 용어가 나타나지 않아도 각 기록은 주류라는 특정 용어에 따라 분류되고 색인화되어 있기 때문이다.
색인(indexing)이 무엇이며 왜 검색에서 도움이 되는가?
내용을 색인하기 위하여 thesaurus나 제어된 어휘 체계를 사용하는 데이터베이스는 하나의 표제 아래에 주제를 언급하는 다른 용어를 모두 끌어 모은다. 이는 사용자에 따라 다른 언어와 용어들을 모두 살펴볼 수 있게 한다. 
예를 들어 FSTA 의 thesaurus에서 향기(aroma) 용어를 찾으면 저자들이 연구의 중심 요소로서 향기라는 단어를 사용한 모든 결과와 함께 냄새 관련의 단어(odor, odour 혹은 smell)를 사용한 연구도 보여 준다.
이와 비슷하게 중국 주류(Chinese liquors)의 thesaurus 에 대해서는 바이주(Baijiu), 루지우주(Luzhou-flavor liquors, Luzhou-flavour liquors), 마오타이주(Moutai liquors, Moutai-flavor liquors)에 대한 모든 연구가 출력된다.
어떤 데이터베이스는 색인을 위해 머신러닝(machine learning)을 사용하지만, FSTA등은 보다 정확하게 일하는 전문가 편집팀이 맡아서 한다.
일반 검색 엔진과는 다르게 Google Scholar 와 Microsoft Academic 와 같은 학술문헌 검색 엔진은 학술적인 정보에 초점을 둔다. 하지만 이들은:
비록 우수한 검색 옵션이 있지만 검색에 대해서 정밀한 제어를 허락하지 않는다.
검색 엔진은 논문과 특허의 원문에 접근하는 데에 도움이 되지만, 연구에서 발견의 목적으로는 비효율적이고—잠재적으로는 위험한--수단이다.
Academia.edu 및 ResearchGate 와 같은 플랫폼은 연구자들이 연구 업적을 소개하고 논문을 공유하게 한다. 두 플랫폼 모두 원문을 얻는 데 유용하다; 하지만 연구자 스스로 본인의 이력을 만들고 관리하므로 이들 플랫폼에서 검색하는 것으로는 해당 분야에 대한 포괄적인 검토를 얻을 수 없다—단지 거기에 참여한 연구자의 업적을 발견하게 된다.
이런 플랫폼을, 연구자들이 해당 분야에서 적합한 정보를 찾을 수 있도록 설계된 발견 서비스 기능의 데이터베이스와 혼동해서는 아니된다.
원문 데이터베이스인 것으로 보이는 몇개의 도구들이 있는데, 이는 사실 출판사 제공 플랫폼이다. 대표적 예가 Elsevier 출판사 학술잡지 논문을 담고 있는 구독형태의 ScienceDirect이다. ScienceDirect는 Elsevier 출판사의 논문에 접근하기에는 매우 편하나 식품과학 분야 연구의 약 20%만이 Elsevier 발행 잡지에 게재된다. 내용 검색을 위해 이 플랫폼이나 다른 출판사 플랫폼을 사용하면 검색의 범위가 매우 제한된다.
도서관 검색 서비스는 발견과 접근을 하도록 구축되었다. 사용자가 한 곳에서 도서관 소장 자료 중에 있는 모든 것을 쉽게 발견하도록 의도되었다 -인쇄도서, e-book, 논문 등. 소장하거나 구독하고 있는 모든 자료에 쉽게 접근하게 한다. 또한 다른 도서관과의 상호대차 서비스를 통하여 자료를 대출받을 수도 있다. 발견 과정에서 도서관 검색 서비스를 이용하는 단점으로는 다음이 있다:
최상의 방법 제안: 주제 중심 데이터베이스로의 연결을 위해 도서관 검색 페이지를 살펴보아야 한다. 흔히 주제나 알파벳 순서에 따라 정렬된 리스트를 보여주기도 한다.
최상의 방법 제안: 구독하는 데이터베이스를 포함하여 가능한 데이터베이스를 익숙하게 익혀야 한다–데이터베이스의 범위(색인 내용)와 검색방법을 알아야 하며, 이에는 thesaurus 기능이 포함된다. 해당 데이터베이스에서 제공되는 기능을 충분히 사용할 수 있어야 한다.
최상의 방법 제안: 문헌검토는 2단계의 과정임을 기억해야 한다—첫 단계는 연구의 발견이고, 두번째 단계는 필요하다고 결정한 연구에 접근하는 것이다. 이 과정의 순서를 바꾸지 말아야 한다! 쉽게 접근할 수 있다고 생각하는 연구 결과물에만 검색을 제한하면, 체계적이지도 못하고 포괄적이지도 못한 치우친 문헌검토에 이를 수 있다.