Как Google компилирует простые запросы в сложный SQL для эффективного доступа к распределенным хранилищам данных

Термины и определения

Automatic Aggregation (Автоматическая агрегация)

Механизм, при котором система автоматически определяет функции агрегации данных (например, SUM) и группировки (например, GROUP BY) на основе метаданных схемы, без необходимости явного указания их в исходном запросе.

First Query (Первый запрос)

Исходный запрос, отправляемый клиентом на первом языке программирования (например, RVL). Содержит параметры и идентификатор шаблона.

Grouping Columns (Группирующие колонки)

Колонки в базе данных, которые используются как основа для группировки строк при выполнении автоматической агрегации.

Query Compiler (Компилятор запросов)

Компонент View Gateway, отвечающий за генерацию Second Query из шаблона и параметров.

RVL (Relational View Programming language)

Язык программирования, упоминаемый в описании патента как пример простого языка для First Query, который компилируется в SQL.

Second Query (Второй запрос)

Скомпилированный запрос на втором языке программирования (например, SQL), предназначенный для выполнения в хранилище данных.

Template / View Template (Шаблон)

Предварительно определенная структура, описывающая динамический запрос с заменяемыми параметрами. Позволяет разбить сложную логику на управляемые части.

View Gateway (Шлюз представлений)

Сервер или компонент, который служит посредником между клиентом и хранилищем данных. Отвечает за прием First Query, выбор шаблона и компиляцию в Second Query.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс работы сервера (View Gateway).

1. Получение First Query на первом языке программирования от клиента в результате изменения пользовательского интерфейса (UI). Этот запрос визуально определяет динамический запрос с заменяемыми параметрами (replaceable parameters).
2. Выбор шаблона (Template) из множества шаблонов на основе идентификатора, указанного в запросе.
3. Компиляция First Query и выбранного шаблона в Second Query на втором, отличающемся языке программирования.
4. Отправка Second Query в хранилище данных (Data Store) для обработки.
5. Получение результата запроса.
6. Отправка результата запроса клиенту.

Claim 5 (Зависимый): Уточняет механизм компиляции и вводит ключевую особенность.

First Query не обязан идентифицировать агрегацию результатов. В процессе компиляции в Second Query сервер самостоятельно определяет необходимую агрегацию результатов.

Claim 6 (Зависимый от 5): Детализирует механизм определения агрегации.

Определение агрегации включает автоматическую идентификацию группирующих колонок (grouping columns) в результатах запроса. Строки, имеющие одинаковые ключевые значения в этих колонках, должны быть агрегированы.

Claim 7 (Зависимый): Описывает логику работы клиентского приложения.

1. Клиент предоставляет пользователю интерфейсы, каждый из которых связан с одним или несколькими шаблонами.
2. На основе ввода пользователя в конкретный интерфейс генерируются параметры.
3. Определяется шаблон, связанный с этим интерфейсом.
4. First Query отправляется на сервер.

Где и как применяется

Этот патент не относится к архитектуре веб-поиска Google (Crawling, Indexing, Ranking и т.д.). Он описывает инфраструктуру доступа к данным, которая может использоваться в различных приложениях, работающих с распределенными хранилищами данных Google (например, системы аналитики, рекламные платформы, облачные сервисы).

Система функционирует как промежуточный слой (middleware) между клиентским приложением (Customer Client) и хранилищем данных (Data Store).

Компоненты взаимодействия:

• Клиентское приложение взаимодействует с View Gateway, используя первый язык (например, RVL).
• View Gateway взаимодействует с Query Engine хранилища данных, используя второй язык (например, SQL).

Входные данные:

• First Query (язык 1).
• Параметры запроса и идентификатор шаблона.
• Метаданные таблиц (Table Metadata), используемые компилятором для автоматической агрегации.

Выходные данные:

• Second Query (язык 2), отправляемый в Data Store.
• Результат запроса, возвращаемый клиенту.

Ключевые технические особенности:

• Использование шаблонов (View Templates) для динамической генерации и повторного использования кода запросов.
• Автоматическая агрегация данных (Automatic Aggregation), которая снимает с разработчика необходимость вручную управлять сложной логикой группировки.

На что влияет

Патент влияет исключительно на инфраструктурные аспекты:

• Производительность приложений: Влияет на скорость и эффективность извлечения данных из сложных баз данных для заполнения пользовательских интерфейсов (дашбордов, отчетов).
• Сложность разработки: Упрощает написание и поддержку кода запросов для разработчиков приложений.

Патент не влияет на контент, ниши, типы запросов в веб-поиске или SEO-продвижение сайтов.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется каждый раз, когда клиентское приложение отправляет запрос через инфраструктуру View Gateway.
• Триггеры активации: Изменение в пользовательском интерфейсе приложения, требующее загрузки или обновления данных (например, вход в систему, переход на новый экран отчета, изменение диапазона дат или фильтров).

Пошаговый алгоритм

1. Генерация запроса (Клиент): Пользователь взаимодействует с интерфейсом приложения. Клиентское приложение определяет, какой шаблон связан с этим интерфейсом, и генерирует First Query, включая параметры (например, выбранные фильтры) и идентификатор шаблона.
2. Прием и анализ (View Gateway / Request Handler): View Gateway получает First Query. Обработчик запросов идентифицирует и выбирает соответствующий View Template.
3. Связывание параметров (View Gateway): Параметры из First Query подставляются в заполнители (placeholders) выбранного шаблона (Template Parameter Binding).
4. Компиляция и Оптимизация (View Gateway / Query Compiler): Система компилирует запрос в Second Query (например, SQL). В ходе компиляции:
   • Система анализирует метаданные таблиц (Table Metadata).
   • Автоматически определяется логика агрегации (Automatic Aggregation) — выявляются группирующие колонки и применяются функции агрегации.
   • Применяются оптимизации (в описании упоминаются Column Pruning, Filter Pushdown) для упрощения и ускорения выполнения запроса.
5. Выполнение (Data Store / Query Engine): Скомпилированный и оптимизированный Second Query отправляется в хранилище данных и выполняется.
6. Возврат результата (Система): Результат выполнения запроса возвращается через View Gateway клиенту для отображения в пользовательском интерфейсе.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент не описывает использование контентных, ссылочных, поведенческих или каких-либо других факторов, используемых в поисковом ранжировании. Он фокусируется исключительно на системных и структурных данных, необходимых для трансляции запросов:

• Структурные факторы (Templates): Структура и логика, заложенная в View Templates, включая последовательности подоператоров (subquery assignment statements).
• Пользовательские факторы (Параметры запроса): Данные, введенные пользователем в приложении (например, диапазоны дат, идентификаторы сущностей, фильтры), которые передаются как параметры в First Query.
• Системные данные (Metadata): Метаданные схемы базы данных (Table Metadata). Эта информация критична для автоматической агрегации, так как она определяет, какие колонки являются агрегируемыми (aggregatable columns), а какие — группирующими (grouping columns).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не вводит новых метрик ранжирования или оценки качества контента. Он фокусируется на корректности трансляции запросов и оптимизации их выполнения.

• Функции агрегации: Используются стандартные функции баз данных (в примере упоминается SUM). Система определяет необходимость их применения автоматически, анализируя, какие колонки запрашиваются и как они определены в метаданных.
• Методы оптимизации: Применяются методы оптимизации запросов на основе правил (rule-based optimization), такие как удаление ненужных колонок или операций соединения (Column Pruning, Join Pruning) и перемещение фильтров ближе к источнику данных (Filter Pushdown).

1. Инфраструктурное решение, не связанное с SEO: Патент описывает чисто техническое, инфраструктурное решение для упрощения и оптимизации доступа к сложным распределенным базам данных. Он не имеет отношения к алгоритмам ранжирования Google и не предоставляет никаких практических выводов для SEO-специалистов.
2. Ключевое изобретение — Автоматическая Агрегация: Основная ценность патента заключается в механизме Automatic Aggregation. Система берет на себя задачу определения того, как данные должны быть сгруппированы и агрегированы, основываясь на метаданных схемы.
3. Упрощение разработки: Это позволяет разработчикам использовать более простой язык запросов (например, RVL) и шаблоны (View Templates), не задумываясь о сложностях написания оптимизированного SQL с корректным использованием GROUP BY.
4. Оптимизация на лету: View Gateway не просто транслирует запрос, но и оптимизирует его перед выполнением, используя правила (например, Column Pruning), основанные на семантике автоматической агрегации.

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо к SEO. Патент не дает рекомендаций по оптимизации сайтов.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO. Патент не описывает механизмов борьбы с SEO-манипуляциями.

Стратегическое значение

Нулевое стратегическое значение для SEO. Патент подтверждает сложность внутренней инфраструктуры Google для управления данными и стремление компании оптимизировать производительность своих сервисов (например, аналитических дашбордов). Однако он не раскрывает никаких принципов работы поисковой системы, которые можно было бы использовать для продвижения сайтов.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.

Пример использования в разработке (не SEO):

Сценарий: Разработка дашборда для рекламной кампании.

1. Задача: Показать отчет по кликам и показам с разбивкой по устройствам и географии за выбранный период.
2. Стандартный подход (SQL): Разработчик пишет сложный SQL-запрос с множественными JOIN и корректными GROUP BY для суммирования кликов и показов по нужным измерениям. При изменении требований к отчету SQL нужно переписывать.
3. Подход по патенту (RVL + Templates): Разработчик создает шаблон для рекламного отчета. Приложение отправляет First Query с параметрами (даты, нужные измерения). View Gateway автоматически компилирует его в оптимизированный SQL, самостоятельно определяя, как правильно сгруппировать (GROUP BY) и суммировать (SUM) данные.