Как Google использует составные индексные ключи и упреждающую выборку для ускорения извлечения данных

Термины и определения

Automated Agent (Автоматизированный агент)

Компонент системы (часть Document Retrieval System), который автоматически анализирует Index Keys и в фоновом режиме выполняет упреждающую выборку соответствующих документов в локальное хранилище.

Document (Документ)

Любой набор данных, хранящийся в электронном виде.

Index Key (Индексный ключ)

Строка данных, сгенерированная для документа путем извлечения и соединения нескольких значений данных из этого документа. Значения разделяются соединителем (например, тильдой ~) и часто располагаются в иерархическом порядке (например, Год~Месяц~Тип).

Index View (Представление индекса)

Структура данных или представление, заполненное Index Keys. Используется агентом для определения того, какие документы следует предварительно загрузить.

User Key (Пользовательский ключ)

Ключ, генерируемый системой обработки запросов на основе запроса пользователя. Этот ключ сравнивается с Index Keys для быстрого поиска запрошенного документа в локальном кэше.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Данная публикация (US20130073558A1) является продолжением (continuation) более ранних заявок. В финальной версии остался только один пункт формулы изобретения (Claim 1).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает систему для обеспечения высокопроизводительного поиска данных.

1. Система генерирует Index Keys для набора документов.
2. Система заполняет Index View этими Index Keys.
3. Система автоматически получает (извлекает) набор документов, используя Index Keys, до поступления запроса на конкретный документ от пользователя. Это ключевой элемент — упреждающая выборка (pre-fetching).
4. Система получает запрос на искомый документ.
5. Система извлекает искомый документ из предварительно полученного набора документов на основе запроса и Index Keys.

Ядром изобретения является комбинация специализированных составных ключей и механизма автоматической фоновой загрузки данных на основе этих ключей для ускорения ответа на будущие запросы.

Где и как применяется

Патент описывает общую технологию оптимизации доступа к данным, которая может применяться в различных компонентах поисковой системы для повышения производительности.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных / INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Технология может использоваться для оптимизации доступа к внутренним базам данных Google, таким как Индекс (Inverted Index) или Content Warehouse (Forward Index). Генерация эффективных Index Keys и упреждающая выборка могут ускорить процессы чтения и записи данных во время сканирования и индексирования контента.

RANKING – Ранжирование
На этапах ранжирования (L1, L2, L3) система должна быстро извлекать признаки (features) для документов-кандидатов. Описанный механизм может ускорить доступ к этим признакам, хранящимся в индексе, путем предварительной загрузки данных для ожидаемого набора документов.

Входные данные:

• Набор документов в основном хранилище.
• Правила извлечения значений данных для формирования ключей.

Выходные данные:

• Index Keys, сохраненные в Index View.
• Набор документов, загруженный в локальную память/кэш.
• Быстрый ответ на запрос пользователя с искомым документом.

На что влияет

Патент носит общий инфраструктурный характер. Он влияет на производительность системы в целом и не содержит указаний на влияние на конкретные типы контента, запросы, ниши или языки. Он направлен на сокращение технических задержек при доступе к любым электронным данным в системе.

Когда применяется

Алгоритм применяется постоянно для поддержания актуальности данных в кэше.

• Упреждающая выборка: Выполняется автоматическим агентом в фоновом режиме, независимо от запросов пользователей.
• Генерация ключей: Происходит при добавлении или обновлении документов в системе.
• Извлечение из кэша: Происходит в реальном времени в ответ на запрос пользователя или системы, если данные уже были предварительно загружены.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы высокопроизводительного поиска данных:

1. Генерация индексных ключей (Index Key Generation):
   1. Система анализирует набор документов.
   2. Из каждого документа извлекаются предопределенные значения данных (например, дата, тип, идентификатор).
   3. Извлеченные значения соединяются с использованием разделителя (например, ~) для формирования уникального составного Index Key для каждого документа. Ключи часто строятся иерархически.
2. Заполнение представления индекса (Index View Population):
   1. Генерируется Index View.
   2. Сгенерированные Index Keys помещаются в Index View.
3. Автоматическое извлечение документов (Automatic Document Retrieval / Pre-fetching):
   1. Автоматизированный агент в фоновом режиме анализирует Index Keys в Index View.
   2. Агент использует ключи для извлечения соответствующих документов из основного хранилища.
   3. Извлеченные документы сохраняются в локальной памяти или кэше системы.
4. Обработка запроса (Request Processing):
   1. Система получает запрос от пользователя на конкретный документ.
   2. Система обработки запросов анализирует запрос и определяет искомый документ. В одном из вариантов система может сгенерировать User Key на основе запроса.
5. Извлечение документа (Document Retrieval):
   1. Система ищет запрошенный документ в локальной памяти (среди предварительно загруженных документов).
   2. Поиск может осуществляться путем сравнения User Key с Index Keys.
   3. Найденный документ предоставляется пользователю с минимальной задержкой.

Какие данные и как использует

Патент чисто технический и фокусируется на механизме доступа к данным, а не на их содержании с точки зрения SEO.

Данные на входе

• Контентные/Структурные факторы: Система использует значения данных, извлеченные из документов. В патенте упоминается, что эти значения могут быть организованы иерархически (например, год, месяц). Конкретные типы извлекаемых данных не детализированы, но они должны быть достаточными для уникальной идентификации и категоризации документа в рамках системы.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования или оценки качества. Он описывает структуру данных:

• Index Key Structure: Составной ключ, состоящий из нескольких (в примере указано пять или более) значений данных, разделенных соединителем.

Методы вычисления сводятся к извлечению данных и их конкатенации для формирования ключей, а также к сравнению ключей при поиске.

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

Основные выводы для понимания работы поисковой системы:

1. Фокус на производительности инфраструктуры: Патент демонстрирует, что оптимизация скорости доступа к данным является важной задачей. Google разрабатывает специализированные методы индексации (составные ключи) и кэширования (упреждающая выборка) для сокращения задержек.
2. Упреждающая выборка (Pre-fetching): Система стремится предсказать, какие данные потребуются, и загрузить их в быструю память до того, как они будут запрошены. Это может касаться как скорости выдачи результатов пользователю, так и скорости внутренних процессов (например, ранжирования).
3. Оптимизация индекса: Использование составных иерархических ключей (Index Keys) может быть способом оптимизации структуры баз данных (индекса) для более эффективного поиска и фильтрации данных.

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO. Он не описывает факторы ранжирования или методы оптимизации контента.

Best practices (это мы делаем)

Патент не содержит информации, на основе которой можно сформулировать Best practices для SEO.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не содержит информации, на основе которой можно сформулировать Worst practices для SEO.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает важность технической производительности инфраструктуры Google. Это косвенно связано с тем, насколько быстро Google может обрабатывать (индексировать и ранжировать) контент. Однако он не меняет понимание приоритетов Google в отношении качества или релевантности контента.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю оптимизацию баз данных.