Как Google оптимизирует выполнение внутренних запросов к графовым базам данных с помощью выборочного кэширования

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему баланса между производительностью и корректностью при выполнении сложных запросов к графовой базе данных (используя язык, названный Thread). Кэширование ускоряет обработку, устраняя необходимость повторного выполнения идентичных подзапросов. Однако, если подзапрос зависит от связанных переменных (bound variables), чье значение может меняться в ходе выполнения основного запроса, использование кэша приведет к ошибкам. Патент предлагает механизм для автоматического обнаружения таких зависимостей и исключения результатов этих подзапросов из кэша. Это внутренняя оптимизация инфраструктуры, не связанная с устранением SEO-манипуляций.

Что запатентовано

Запатентован метод для определения, безопасно ли кэшировать результат именованного подзапроса (named sub-query или column). Система анализирует структуру (parse tree) подзапроса, чтобы выявить использование переменных (labels). Если обнаруживаются операции (node operations), которые могут ссылаться на переменные, результаты подзапроса исключаются из кэширования.

Как это работает

Механизм использует два уровня кэширования:

• Uses labels cache (Первый кэш): Хранит метаданные о том, использует ли конкретный column переменные.
• Property results cache (Второй кэш): Хранит фактические результаты выполнения подзапросов.

При выполнении запроса система проверяет, ссылается ли операция на column. Если да, она обращается к uses labels cache. Если статус неизвестен, система динамически и рекурсивно анализирует структуру (parse tree) подзапроса и всех вложенных подзапросов на наличие node operations. По результатам анализа обновляется uses labels cache, и принимается решение о сохранении результата в property results cache.

Актуальность для SEO

Средняя (для инфраструктуры). Принципы эффективного и корректного кэширования критически важны для производительности любых высоконагруженных баз данных, особенно при обработке графовых структур (например, Knowledge Graph). Хотя конкретная реализация (язык Thread) могла эволюционировать, фундаментальная задача, решаемая патентом, остается актуальной.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент является чисто техническим и описывает внутренние инфраструктурные процессы Google (оптимизацию выполнения запросов к базе данных) без прямых рекомендаций для SEO. Он не касается алгоритмов ранжирования веб-страниц, оценки качества контента или обработки ссылок. Практической ценности для SEO-стратегии он не имеет.

Детальный разбор

Термины и определения

Thread (Graph Evaluation Query Language)

Язык запросов оценки графов. Внутренний язык, используемый для запросов к графовой базе данных.

Column (Столбец) / Named sub-query (Именованный подзапрос)

Заранее определенный и сохраненный подзапрос, имеющий уникальное имя, который можно повторно использовать в других запросах. Аналог «View» в SQL.

Label (Метка)

Оператор в языке Thread, который выполняет связывание переменной (variable binding).

Bound Variable (Связанная переменная)

Переменная, значение которой установлено в ходе выполнения запроса и может меняться в разных контекстах выполнения.

Node Operation (Операция узла)

Операция в синтаксическом дереве, которая ссылается на идентификатор. Из-за синтаксической неоднозначности система не может заранее определить, является ли это ссылкой на объект по уникальному ID или на связанную переменную. Наличие этой операции блокирует кэширование.

Uses Labels Cache (Кэш использования меток / Первый кэш)

Постоянный кэш, хранящий информацию о том, использует ли конкретный column метки (т.е., зависит ли от переменных). Хранит одно из трех состояний: Да, Нет или Неизвестно (расчет не производился).

Property Results Cache (Кэш результатов свойств / Второй кэш)

Временный кэш (существует только на время выполнения одного запроса), хранящий фактические результаты выполнения операций для конкретного объекта.

Parse Tree (Дерево разбора)

Структура данных, представляющая синтаксическую иерархию операций запроса после его парсинга.

Duck Typing («Утиная типизация»)

Принцип, упомянутый в патенте, при котором тип объекта определяется во время выполнения на основе его текущих свойств, а не заранее. Это усложняет статический анализ запросов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает рекурсивный метод определения возможности кэширования результата именованного подзапроса.

1. Система определяет, соответствует ли операция свойства запроса именованному подзапросу (column).
2. Система использует первый кэш (Uses Labels Cache), чтобы определить, использует ли этот подзапрос метки (labels).
3. При необходимости (если информация отсутствует), система парсит подзапрос в первое дерево разбора (first parse tree).
4. Система оценивает это дерево разбора, чтобы определить, можно ли кэшировать результат. Эта оценка включает:
   • Поиск операций узла (node operation) в структуре подзапроса.
   • Определение, ссылается ли подзапрос на новый (вложенный) именованный подзапрос.
   • Если да, то система рекурсивно повторяет процесс для нового подзапроса: проверяет первый кэш, парсит его во второе дерево разбора и оценивает его структуру.

Claim 4 (Зависимый): Уточняет действие при обнаружении node operation.

Если в ходе оценки (шаг 4 выше) обнаружена node operation, система вносит в первый кэш индикацию о том, что данный именованный подзапрос использует метки.

Claim 5 (Зависимый от 4): Уточняет распространение статуса.

Если подзапрос помечен как использующий метки (согласно Claim 4), система также помечает в первом кэше любые родительские запросы (ancestral query) этого подзапроса как использующие метки.

Где и как применяется

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Он относится к инфраструктурному слою обработки данных (Query Execution Engine), который может лежать в основе различных поисковых этапов, но не является частью процессов обработки веб-контента.

Инфраструктура (Database Query Optimization)
Механизм применяется на уровне выполнения запросов к графовым базам данных (например, Knowledge Graph) на языке Thread. Его задача — ускорить получение данных и обеспечить их корректность.

Этот механизм может косвенно влиять на скорость работы этапов, зависящих от графовых данных (например, QUNDERSTANDING или METASEARCH при генерации Knowledge Panels), но патент не описывает эту интеграцию.

Входные данные:

• Запрос на языке Thread.
• Определения именованных подзапросов (columns).
• Текущее состояние uses labels cache.

Выходные данные:

• Результат выполнения запроса.
• Обновленное состояние property results cache (если кэширование было безопасно).
• Обновленное состояние uses labels cache (если проводился анализ структуры).

На что влияет

Патент не описывает влияние на конкретные типы контента, тематики (YMYL), типы запросов или географические регионы. Он влияет исключительно на внутреннюю производительность и надежность системы обработки графовых данных Google.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активируется всякий раз, когда система выполняет запрос на языке Thread.
• Триггеры активации: Обнаружение операции свойства (property operation) во время выполнения запроса. Если эта операция ссылается на именованный подзапрос (column), запускается механизм проверки кэширования.
• Триггер глубокого анализа: Если состояние подзапроса в uses labels cache не определено («unknown»), запускается анализ структуры этого подзапроса.

Пошаговый алгоритм

Основной процесс выполнения запроса

1. Получение и парсинг запроса: Система получает запрос на языке Thread и преобразует его в parse tree.
2. Выполнение (Обход дерева): Система начинает выполнение операций.
3. Обнаружение Property Operation: Встречается операция свойства.
4. Проверка типа операции: Определяется, соответствует ли имя свойства именованному подзапросу (column).
   • Если НЕТ: Результат операции кэшируется в property results cache.
   • Если ДА: Переход к шагу 5.
5. Проверка Uses Labels Cache: Система проверяет состояние этого column в первом кэше.
   • Если «Использует метки»: Результат вычисляется, но НЕ кэшируется.
   • Если «Не использует метки»: Результат вычисляется (или берется из кэша) и кэшируется.
   • Если «Неизвестно»: Переход к Процессу Б (Анализ структуры Column).
6. Завершение: Выполнение основного запроса продолжается с использованием полученного результата.

Процесс Б: Анализ структуры Column (Рекурсивный)

1. Парсинг Column: Подзапрос (column) парсится в свое дерево разбора.
2. Обход дерева Column: Система обходит операции в дереве (без их выполнения, только анализ структуры).
3. Поиск Node Operation: Проверяется, встречается ли операция узла (потенциальная ссылка на переменную).
   • Если ДА: Column помечается как «Использует метки» в uses labels cache. Все вызывающие (родительские) подзапросы также помечаются. Анализ прекращается.
4. Поиск Property Operation (Вложенные вызовы): Проверяется, встречается ли операция свойства.
5. Рекурсивная проверка: Если операция свойства ссылается на другой (новый) column:
   • Проверяется его статус в uses labels cache.
   • Если «Использует метки», то текущий column также помечается как «Использует метки». Анализ прекращается.
   • Если «Неизвестно», Процесс Б запускается рекурсивно для нового column.
6. Завершение анализа: Если дерево обойдено и зависимости не найдены, текущий column помечается как «Не использует метки» в uses labels cache.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает инфраструктурный механизм и не использует никаких данных, традиционно считающихся SEO-факторами (контентные, ссылочные, поведенческие, технические и т.д.).

Система использует исключительно структурные данные запросов и данные из графовой базы:

• Текст запроса на языке Thread.
• Имена свойств и именованных подзапросов (columns).
• Структура (Parse Tree) запросов.
• Имена связанных переменных (labels).

Какие метрики используются и как они считаются

В патенте не упоминаются метрики ранжирования или оценки качества контента.

Используются только внутренние состояния для управления кэшированием:

• Состояние в Uses Labels Cache: Для каждого column хранится одно из трех состояний: (1) Использует метки, (2) Не использует метки, (3) Неизвестно (расчет не производился). Это состояние определяется путем статического анализа дерева разбора (parse tree) подзапроса.

Выводы

1. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает исключительно внутренние механизмы оптимизации производительности баз данных Google. Он не имеет отношения к алгоритмам поискового ранжирования.
2. Фокус на эффективности и корректности: Изобретение направлено на баланс между скоростью выполнения запросов (за счет кэширования) и точностью результатов (за счет исключения из кэша динамически зависимых данных).
3. Использование графовых технологий: Патент подтверждает использование Google специализированного языка запросов (Thread) для работы с графовыми данными, что указывает на сложность инфраструктуры, поддерживающей, вероятно, Knowledge Graph.
4. Сложность определения зависимостей: Система использует сложный рекурсивный анализ структуры подзапросов для выявления потенциальных зависимостей от переменных, что необходимо для обеспечения корректности данных при кэшировании.
5. Отсутствие практической ценности для SEO: Для SEO-специалистов этот патент не предоставляет никаких практических выводов или рекомендаций по оптимизации сайтов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO. Нет рекомендаций по контенту, ссылкам или технической оптимизации, которые следовали бы из этого документа.

Worst practices (это делать не надо)

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO. Он не направлен против каких-либо SEO-тактик или манипуляций.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент дает общее представление о том, что Google активно использует и оптимизирует графовые базы данных. Это косвенно подтверждает важность структурированных данных и сущностей (Entities) в поиске, поскольку именно эти данные обычно хранятся в графовых структурах. Однако сам патент не меняет понимание приоритетов Google в отношении E-E-A-T или релевантности контента.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Патент описывает внутреннюю логику работы системы управления базами данных.

Вопросы и ответы