Close Menu

    Как Google ускоряет поиск в хранилищах данных (Data Warehouses) с помощью инвертированного индекса и «отсечения» файлов (File Pruning)

    DATA WAREHOUSE INDEXED STRING TOKEN SEARCH (Поиск по индексированным строковым токенам в хранилищах данных)
    2021 Индексация Патенты Google

    Патент Google описывает инфраструктурный метод оптимизации поиска по тексту в больших хранилищах данных (например, BigQuery). Система использует инвертированный индекс для определения, в каких файлах содержатся искомые данные, и сканирует только эти файлы, игнорируя остальные. Это значительно ускоряет выполнение SQL-запросов, но не имеет отношения к алгоритмам ранжирования веб-поиска.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

    Патент решает проблему низкой производительности текстового поиска (поиска по токенам) в традиционных хранилищах данных (Data Warehouses) и колоночных базах данных (columnar databases). Такие системы оптимизированы для аналитических операций сканирования (scan operations), а не для быстрого поиска конкретных текстовых значений. Изобретение позволяет ускорить выполнение SQL-запросов на поиск текста без необходимости создания кастомных поисковых систем или дублирования данных.

    Что запатентовано

    Запатентована технология использования инвертированного индекса (Inverted Index) для ускорения выполнения поисковых запросов в хранилищах данных. Система предварительно определяет, в каких именно файлах базы данных содержится искомое значение атрибута. Затем она ограничивает операцию сканирования только этими файлами, пропуская остальные (механизм, известный как File Pruning или File Skipping).

    Как это работает

    Механизм работает следующим образом:

    • Индексация: Предварительно создается Inverted Index, который хранит соответствия вида (Токен, Колонка, Файл). Это делается с помощью команды DDL.
    • Выполнение запроса: Когда поступает поисковый запрос (например, SQL с функцией SEARCH()), система сначала обращается к индексу.
    • Отсечение файлов (File Pruning): Индекс быстро определяет список файлов (target files), которые содержат искомый токен в нужной колонке.
    • Оптимизированное сканирование: Система сканирует основную таблицу, но обрабатывает только те файлы, которые были определены на предыдущем шаге, пропуская все остальные. Это значительно сокращает объем данных, которые нужно прочитать и обработать.

    Актуальность для SEO

    Высокая (для области аналитики данных и баз данных). Технология актуальна для систем управления базами данных и аналитических платформ (таких как Google BigQuery), поскольку повышает эффективность обработки больших данных и ускоряет выполнение аналитических запросов.

    Важность для SEO

    Минимальное (1/10). Патент является чисто техническим и описывает внутренние процессы оптимизации баз данных (Data Warehouse), а не алгоритмы веб-поиска Google. Он не содержит информации о факторах ранжирования, E-E-A-T, анализе контента или ссылок. Для специалистов по SEO-продвижению сайтов этот патент не имеет практической ценности.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Columnar Database (Колоночная база данных)
    База данных, которая хранит данные в виде колонок, а не строк. Оптимизирована для аналитических запросов и хранилищ данных.
    Data Warehouse (Хранилище данных)
    Система, используемая для отчетности и анализа данных, часто использующая колоночные базы данных.
    DDL (Data Definition Language)
    Язык определения данных. Используется для создания и модификации структуры объектов базы данных, например, для создания инвертированного индекса (CREATE SEARCH INDEX).
    File Pruning / File Skipping (Отсечение / Пропуск файлов)
    Техника оптимизации запросов, при которой система исключает из сканирования файлы данных, которые заведомо не содержат искомых значений. Это ключевой механизм данного патента.
    Inverted Index (Инвертированный индекс)
    Структура данных, которая хранит соответствие между контентом (токенами) и его местоположением (файлами и колонками) в базе данных. Используется для быстрого определения файлов, которые нужно сканировать.
    Metadata Server (Сервер метаданных)
    Компонент системы, который может хранить инвертированный индекс и конфигурацию индексации. Отвечает на запросы Query Coordinator о местоположении данных.
    Query Coordinator (Координатор запросов)
    Компонент системы, который принимает поисковый запрос, взаимодействует с индексом для определения местоположения данных и координирует выполнение запроса рабочими модулями (Workers).
    SQL Scalar Function (Скалярная функция SQL)
    Функция в SQL. В патенте упоминается как способ вызова токенизированного поиска (например, функция SEARCH()).
    Token (Токен)
    Представление значения атрибута (например, слова или фразы) в индексе. Может быть результатом хеширования (hashing) исходного значения.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод извлечения данных из базы данных.

    1. Система получает поисковый запрос, указывающий целевой атрибут (target attribute) и целевое значение атрибута (target attribute value).
    2. Предоставляется доступ к индексу, который связывает множество значений атрибутов с указаниями на файлы, в которых эти значения появляются.
    3. Система обращается к индексу для определения одного или нескольких целевых файлов (target files), в которых появляется искомое значение атрибута.
    4. Система извлекает данные из этих целевых файлов.

    Ядро изобретения — использование индекса для определения конкретных файлов, содержащих данные (File Pruning), что позволяет избежать полного сканирования базы данных.

    Claim 3 и 4 (Зависимые): Детализируют структуру индекса.

    Индекс может быть представлен в виде таблицы. Колонки индекса включают колонку значений атрибутов и колонку файлов (Claim 3). Дополнительно (Claim 4) может включаться колонка атрибутов (имя колонки в основной таблице). Таким образом, каждая строка индекса содержит значение, соответствующий ему атрибут и файл, где оно появляется.

    Claim 5 (Зависимый от 4): Описывает дополнительную оптимизацию сканирования.

    Если индекс содержит информацию о колонках (атрибутах), то при извлечении данных система может определить не только целевые файлы, но и конкретные колонки в этих файлах (file-attribute columns). Извлечение данных включает сканирование только этих конкретных колонок в целевых файлах.

    Claim 6 и 7 (Зависимые): Описывают реализацию в среде SQL.

    Поисковый запрос может быть SQL scalar function (Claim 6). Индекс может быть структурой данных, определенной с помощью SQL data definition language (DDL) (Claim 7).

    Claim 8 (Зависимый): Уточняет использование токенизации.

    Метод включает токенизацию целевого значения атрибута. Значения атрибутов в индексе также являются токенизированными (tokenized attribute values).

    Где и как применяется

    Патент описывает архитектуру хранилищ данных (Data Warehouse) и колоночных баз данных, а не архитектуру веб-поиска Google. Описанные механизмы направлены на оптимизацию выполнения аналитических SQL-запросов.

    INDEXING – Индексирование (Создание индекса)
    На этом этапе происходит создание инвертированного индекса. Система анализирует данные в основной таблице (Main Table), токенизирует их и строит структуру, связывающую токены с файлами хранения. Этот процесс инициируется командой DDL и выполняется асинхронно.

    RANKING / RETRIEVAL (Извлечение данных)
    На этапе выполнения запроса (Retrieval) система должна максимально быстро извлечь данные. Query Coordinator использует Inverted Index для оптимизации плана выполнения. Происходит «отсечение» (Pruning) файлов, которые не содержат искомых токенов. Рабочие модули (Workers) сканируют только оставшиеся файлы.

    Входные данные:

    • SQL-запрос (например, с функцией SEARCH()), указывающий целевой атрибут и значение.
    • Инвертированный индекс.
    • Основная таблица данных, разделенная на файлы.

    Выходные данные:

    • Результаты поискового запроса (строки из основной таблицы, соответствующие условиям поиска).

    На что влияет

    Патент не содержит информации о влиянии на конкретные типы контента, специфические запросы (информационные, коммерческие), форматы, ниши (YMYL) или географические ограничения с точки зрения SEO. Он влияет исключительно на производительность (скорость и потребление ресурсов) выполнения запросов к базам данных, где применяется эта технология.

    Когда применяется

    • Условия работы: Алгоритм применяется, когда пользователь создает Inverted Index для таблицы в хранилище данных и затем выполняет поисковый запрос к этой таблице, используя функцию поиска (SQL scalar function).
    • Триггеры активации: Выполнение поискового запроса, который может быть оптимизирован с помощью существующего инвертированного индекса.

    Пошаговый алгоритм

    Алгоритм состоит из двух основных процессов: создание индекса и выполнение запроса.

    Процесс А: Создание инвертированного индекса (Офлайн/Асинхронно)

    1. Инициализация: Сервер получает команду DDL (например, CREATE SEARCH INDEX), указывающую, какие колонки таблицы нужно индексировать.
    2. Сохранение конфигурации: Конфигурация индекса сохраняется в базе данных метаданных (Metadata DB).
    3. Запуск индексации: Система ставит задачу индексации (indexing job) в очередь.
    4. Токенизация и построение индекса: Система считывает данные из указанных колонок основной таблицы, токенизирует их (например, хеширует) и определяет, в каких файлах и колонках появляется каждый токен. Результаты сохраняются в Inverted Index.

    Процесс Б: Выполнение поискового запроса (В реальном времени)

    1. Получение запроса: Query Coordinator получает поисковый запрос (например, SELECT * FROM table WHERE SEARCH(column2, ‘value’)).
    2. Токенизация запроса: Искомое значение (‘value’) токенизируется (например, в ‘token5’).
    3. Запрос к индексу (QUERY Index): Система обращается к Inverted Index, чтобы найти записи, соответствующие ‘token5’ в ‘column2’.
    4. Определение целевых файлов (File Pruning): На основе ответа индекса система определяет список файлов (Files to scan), которые содержат искомый токен в нужной колонке. Файлы, не содержащие токен, исключаются из дальнейшей обработки.
    5. Сканирование целевых файлов (QUERY Main Table): Система выполняет основной запрос, но ограничивает сканирование только идентифицированными целевыми файлами.
    6. Возврат результатов: Найденные строки возвращаются пользователю.

    Какие данные и как использует

    Патент фокусируется исключительно на оптимизации инфраструктуры баз данных и не упоминает никаких факторов, используемых в веб-поиске Google (контентных, ссылочных, поведенческих, E-E-A-T и т.д.).

    Данные на входе

    • Структурные факторы (Базы данных): Информация о том, как данные организованы в колонки (Attributes) и файлы (Base Files).
    • Контентные факторы (Внутренние): Значения атрибутов (текст) в колонках базы данных, которые подвергаются токенизации для индекса.
    • Системные данные: Поисковые запросы (SQL), конфигурация индекса (DDL).

    Какие метрики используются и как они считаются

    Патент не описывает расчет каких-либо метрик ранжирования или качества. Цель изобретения — повышение эффективности (скорости) выполнения запросов за счет сокращения объема сканируемых данных.

    • Методы анализа текста: Применяется токенизация (tokenizing), возможно, с использованием хеширования (hashing), для преобразования значений атрибутов в токены, которые хранятся в индексе.

    Формулы, весовые коэффициенты, алгоритмы машинного обучения или пороговые значения для ранжирования в патенте отсутствуют.

    Выводы

    1. Инфраструктурная оптимизация: Патент описывает исключительно внутренний механизм оптимизации работы хранилищ данных (Data Warehouse) и колоночных баз данных. Он направлен на повышение скорости и эффективности выполнения SQL-запросов для поиска текста.
    2. Механизм File Pruning: Суть изобретения заключается в использовании Inverted Index для определения того, какие физические файлы содержат искомые данные. Это позволяет пропускать сканирование файлов, которые заведомо не содержат результата (File Pruning/Skipping).
    3. Управление через SQL: Индекс создается и управляется с помощью стандартных SQL-подобных команд (DDL и SQL Scalar Function), что упрощает интеграцию этой оптимизации в существующие системы хранения данных.
    4. Отсутствие связи с SEO: Патент не содержит информации об алгоритмах ранжирования веб-поиска, факторах качества, E-E-A-T или методах интерпретации контента. Он не дает никаких практических выводов для SEO-специалистов, занимающихся продвижением сайтов.

    Практика

    ВАЖНО: Патент является инфраструктурным, описывает оптимизацию работы хранилищ данных и не дает практических выводов для SEO-продвижения сайтов.

    Best practices (это мы делаем)

    Патент скорее инфраструктурный и не дает практических выводов для SEO. Он описывает внутреннюю оптимизацию баз данных Google (или Google Cloud Platform), которая не предполагает каких-либо действий со стороны веб-мастеров или SEO-специалистов.

    Worst practices (это делать не надо)

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

    Стратегическое значение

    Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент подтверждает, что Google непрерывно работает над оптимизацией своей инфраструктуры для повышения скорости и снижения затрат на обработку данных, но не меняет понимание приоритетов ранжирования в веб-поиске.

    Практические примеры

    Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен пример из области аналитики данных, чтобы проиллюстрировать работу механизма.

    Сценарий: Ускорение анализа логов сервера в Data Warehouse (например, BigQuery)

    1. Контекст: SEO-аналитик загрузил логи сервера за год в таблицу BigQuery. Таблица огромна и разделена на тысячи файлов.
    2. Задача: Найти все обращения Googlebot к страницам с определенным параметром в URL (например, ?utm_source=test).
    3. Запрос без оптимизации: При выполнении стандартного SQL-запроса на поиск по тексту система вынуждена сканировать все тысячи файлов. Это медленно и дорого.
    4. Применение механизма патента: Аналитик создает Inverted Index для колонок user_agent и url с помощью DDL.
    5. Оптимизированный запрос: Аналитик выполняет запрос, используя функцию поиска (например, SEARCH()).
    6. Выполнение:
      • Система обращается к индексу и определяет, что токен для ?utm_source=test встречается только в 50 файлах из тысяч.
      • Система выполняет File Pruning и сканирует только эти 50 файлов.
    7. Результат: Запрос выполняется значительно быстрее и эффективнее за счет сокращения объема сканируемых данных.

    Вопросы и ответы

    Объясняет ли этот патент, как Google ранжирует сайты в веб-поиске?

    Нет. Этот патент не имеет отношения к алгоритмам ранжирования Google Search. Он описывает технологию оптимизации выполнения поисковых запросов внутри хранилищ данных (Data Warehouses), таких как аналитические базы данных. Он касается того, как быстро найти данные в базе, а не того, как определить их релевантность или качество.

    Что такое «File Pruning» или пропуск файлов, который реализуется в этом патенте?

    Это техника оптимизации баз данных. Если система может заранее определить (благодаря Inverted Index), что определенный файл (или сегмент данных) не содержит искомых значений, она полностью пропускает его при сканировании. Это значительно сокращает объем обрабатываемых данных и ускоряет выполнение запроса.

    Упоминаются ли в патенте токены. Означает ли это, что речь идет об NLP или BERT?

    Нет. Термин «токен» в контексте этого патента используется для обозначения единицы данных в индексе, часто результата хеширования текстового значения. Патент не описывает сложных моделей обработки естественного языка (NLP), таких как BERT; он фокусируется на эффективном поиске токенов в структурированных данных.

    Влияет ли описанная технология на оценку E-E-A-T или качества сайта?

    Никак не влияет. Патент не затрагивает вопросы оценки качества контента, авторитетности сайтов или сигналов E-E-A-T. Он описывает механизм хранения и извлечения данных, который не зависит от их семантического значения или качества.

    Какова практическая польза этого патента для Senior SEO-специалиста?

    Практическая польза для работы по продвижению сайтов отсутствует. Однако он может быть полезен SEO-аналитикам, которые работают с большими объемами данных (например, логами сервера) в аналитических платформах вроде BigQuery, так как объясняет механизмы ускорения поиска в этих системах.

    Связан ли этот инвертированный индекс с основным индексом Google Search?

    Нет. Хотя оба используют концепцию инвертированного индекса, они служат разным целям. Индекс в патенте создается пользователем (через DDL) для конкретной таблицы в Data Warehouse для ускорения аналитических SQL-запросов. Основной индекс Google Search — это глобальная база данных веб-страниц, используемая для ранжирования результатов поиска.

    Что такое Data Warehouse в контексте этого патента?

    Data Warehouse — это хранилище данных, часто использующее колоночное хранение (columnar storage) и оптимизированное для аналитических запросов. Проблема, которую решает патент, заключается в том, что такие системы обычно медленно выполняют поиск по конкретным текстовым токенам без специальных оптимизаций.

    Как создается индекс, описанный в патенте?

    Индекс создается с помощью команды SQL Data Definition Language (DDL), например, CREATE SEARCH INDEX. Пользователь указывает, какие колонки таблицы он хочет индексировать. Система затем асинхронно обрабатывает данные, токенизирует их и строит инвертированный индекс.

    Влияет ли эта технология на краулинг или индексирование веб-страниц?

    Нет. Описанная технология не связана с процессами сканирования интернета (Googlebot) или первичной индексацией веб-контента. Она применяется к данным, которые уже хранятся в структурированном виде в хранилище данных.

    Какова основная польза этого изобретения для Google?

    Основная польза заключается в значительной экономии вычислительных ресурсов (CPU, I/O) и ускорении выполнения запросов к базам данных. Сокращая объем данных, которые необходимо сканировать для ответа на запрос, Google может обслуживать больше запросов быстрее и дешевле.