Как Google оптимизирует производительность баз данных, выбирая лучшие индексы на основе рабочей нагрузки

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу оптимизации производительности в системах управления большими базами данных (Big Data), особенно в облачных средах (Cloud Environment). Проблема заключается в том, что выполнение запросов к большим таблицам может быть медленным и ресурсоемким. Использование индексов базы данных ускоряет доступ к данным, но хранение всех возможных индексов в памяти (memory cache) неэффективно из-за ограничений ресурсов. Патент предлагает метод автоматического выбора оптимального набора индексов для хранения в памяти на основе анализа реальной рабочей нагрузки (истории выполненных запросов), чтобы максимизировать производительность при заданных ограничениях памяти.

Что запатентовано

Запатентована система (Index Advisor Module) для автоматического определения рекомендуемой конфигурации индексов (recommended index configuration) базы данных. Система анализирует исторические запросы (historical queries), оценивает потенциальную стоимость ресурсов (workload cost) для различных комбинаций индексов и использует итеративный алгоритм для выбора наилучшего набора индексов, который помещается в заданный порог размера памяти (size threshold).

Как это работает

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Механизм работает следующим образом:

• Сбор данных о нагрузке: Система собирает статистику по выполненным ранее запросам к базе данных (Query Stats).
• Выбор кандидатов: На основе анализа запросов выбирается набор потенциально полезных индексов (set of candidate indexes).
• Итеративная оптимизация: Оптимизатор (Optimizer) оценивает каждый индекс-кандидат, симулируя выполнение исторических запросов (например, через query planner) и рассчитывая workload cost. На первой итерации выбирается индекс, дающий наибольшее снижение стоимости.
• Последовательное добавление: На следующих итерациях система оценивает оставшиеся кандидаты в сочетании с уже выбранными индексами и добавляет тот, который дает наибольший дополнительный прирост производительности.
• Завершение: Процесс продолжается до тех пор, пока суммарный размер выбранных индексов не достигнет заданного ограничения памяти (size threshold) или пока добавление индексов не перестанет давать значительного улучшения (improvement threshold).

Актуальность для SEO

Высокая (для Database Administration и Cloud Infrastructure). Оптимизация производительности баз данных является ключевой задачей для Google Cloud и внутренних систем Google. Патент подан в 2023 году и описывает актуальный подход к автоматизации этой задачи.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает исключительно внутренние процессы оптимизации инфраструктуры баз данных. Он не имеет отношения к алгоритмам ранжирования веб-поиска, оценке качества контента, пониманию запросов пользователей или обработке SEO-сигналов (ссылки, E-E-A-T и т.д.). Патент не дает никаких практических рекомендаций для SEO-специалистов по продвижению сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Важное примечание: Термины в этом патенте относятся к управлению базами данных (Database Management), а не к поисковой оптимизации (SEO).

Index (Индекс)

В контексте патента — это структура данных в базе данных (часто отдельный столбец или набор столбцов таблицы), которая ускоряет операции поиска данных. Это НЕ поисковый индекс Google (Google Search Index).

Workload (Рабочая нагрузка)

Набор исторических запросов (например, SQL), выполненных в базе данных за определенный период.

Candidate Indexes (Индексы-кандидаты)

Набор потенциальных индексов, выбранных системой на основе анализа рабочей нагрузки как наиболее релевантные для ускорения запросов.

Workload Cost (Стоимость рабочей нагрузки)

Метрика, представляющая количество ресурсов (время выполнения, CPU, I/O), необходимых для выполнения набора запросов при использовании определенной конфигурации индексов.

Recommended Index Configuration (Рекомендуемая конфигурация индексов)

Оптимальный набор индексов, который система рекомендует сохранить в памяти (кэше) для повышения производительности.

Index Advisor Module (Модуль рекомендаций по индексам)

Компонент системы, отвечающий за анализ рабочей нагрузки и генерацию рекомендаций.

Optimizer (Оптимизатор)

Компонент внутри Index Advisor Module, который выполняет итеративный процесс выбора индексов и расчета Workload Cost.

Size Threshold (Порог размера)

Ограничение на максимальный объем памяти, который может занимать Recommended Index Configuration.

Improvement Threshold (Порог улучшения)

Минимальное улучшение производительности, необходимое для добавления нового индекса в конфигурацию.

Query Stats (Статистика запросов)

Данные о выполнении запросов, такие как тип запроса, время выполнения (execution time), время экструзии (extrusion time), количество вызовов (number of calls).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает компьютерно-реализуемый метод выбора индексов.

1. Система получает запрос на рекомендуемую конфигурацию индексов (recommended index configuration) для базы данных.
2. Получается набор исторических запросов (plurality of historical queries), ранее выполненных в этой базе данных.
3. На основе этих запросов выбирается набор индексов-кандидатов (set of candidate indexes).
4. Для каждого кандидата определяется стоимость рабочей нагрузки (workload cost) — оценка ресурсов, необходимых для выполнения исторических запросов с использованием этого индекса.
5. Выбирается первый индекс-кандидат на основе workload cost (обычно тот, что дает наибольшее снижение стоимости).
6. Выбираются один или несколько дополнительных индексов-кандидатов (итеративный процесс).
7. Определяется, что размер выбранной конфигурации удовлетворяет порогу размера (size threshold).
8. Конфигурация передается.
9. Система получает новые запросы (отличные от исторических), выполняет их с использованием этой конфигурации и передает результаты.

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует итеративный процесс выбора дополнительных индексов (шаг 6 из Claim 1).

1. Для каждого оставшегося кандидата определяется вторая workload cost. Эта стоимость рассчитывается с учетом того, что этот кандидат будет использоваться вместе со всеми индексами, уже включенными в конфигурацию.
2. На основе этой второй стоимости выбирается следующий кандидат (тот, который дает наибольший дополнительный прирост).

Claim 5 (Зависимый от 1): Указывает, что выбор дополнительных индексов продолжается до тех пор, пока конфигурация не удовлетворит порогу улучшения (improvement threshold) — то есть пока добавление индексов дает значительный эффект.

Где и как применяется

Патент описывает технологию оптимизации инфраструктуры баз данных. Он не применяется напрямую ни на одном из этапов работы поисковой системы Google, связанных с ранжированием или обработкой SEO-сигналов. Это технология уровня управления данными (Data Management Layer) или оптимизации СУБД.

Теоретически, системы, реализующие этапы поиска, используют базы данных, которые могут быть оптимизированы с помощью этой технологии:

CRAWLING и INDEXING (Инфраструктурный уровень)
Системы сканирования и индексирования Google хранят огромные объемы данных в распределенных базах данных. Описанный в патенте механизм может применяться администраторами этих баз данных для ускорения внутренних операций чтения/записи, делая процессы краулинга и индексирования более эффективными с точки зрения ресурсов. Однако это не влияет на логику ранжирования.

Входные данные:

• История запросов к базе данных (historical queries).
• Статистика запросов (Query Stats).
• Схема базы данных (таблицы и столбцы).
• Ограничения по памяти (Size Threshold).

Выходные данные:

• Recommended Index Configuration (список индексов для хранения в памяти).

На что влияет

Патент влияет исключительно на производительность и эффективность использования ресурсов систем управления базами данных (СУБД).

• Конкретные типы контента / Специфические запросы / Конкретные ниши или тематики: Не имеет отношения к SEO-аспектам, таким как тип контента, интент запроса, тематика сайта (например, YMYL) или язык.

Когда применяется

• Условия применения: Применяется для оптимизации производительности баз данных с большой и изменяющейся рабочей нагрузкой, особенно в cloud database.
• Триггеры активации: Может запускаться по запросу администратора базы данных (request for a recommended index configuration), периодически по расписанию или автоматически при обнаружении изменений в характере рабочей нагрузки (например, после получения new plurality of queries).

Пошаговый алгоритм

Процесс оптимизации конфигурации индексов:

1. Инициализация: Получение запроса на оптимизацию и определение ограничений (Size Threshold).
2. Сбор данных: Получение истории запросов (Workload) и статистики (Query Stats) из базы данных.
3. Выбор кандидатов: Анализ рабочей нагрузки для определения наиболее релевантных столбцов и формирование набора Candidate Indexes (например, single column index).
4. Первая итерация оптимизации:
   • Для каждого кандидата симулируется выполнение рабочей нагрузки (например, с помощью query planner, используя hypothetical index) и рассчитывается Workload Cost.
   • Выбирается индекс, обеспечивающий минимальный Workload Cost. Он добавляется в Recommended Index Configuration.
5. Последующие итерации оптимизации:
   • Проверка условий остановки (достигнут ли Size Threshold или Improvement Threshold). Если да, перейти к шагу 6.
   • Для каждого оставшегося кандидата рассчитывается новый Workload Cost (second respective workload cost), учитывая его совместное использование с уже выбранными индексами.
   • Выбирается кандидат, дающий наибольшее дополнительное снижение стоимости. Он добавляется в конфигурацию.
   • Повтор итерации.
6. Завершение и применение: Передача финальной Recommended Index Configuration. Система управления базой данных (автоматически или вручную) применяет эту конфигурацию, загружая выбранные индексы в память (memory cache).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент использует исключительно данные, связанные с инфраструктурой и производительностью баз данных. Никакие SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие, технические SEO факторы и т.д.) не используются.

• Данные о рабочей нагрузке:
  • Plurality of historical queries: Тексты запросов (например, SQL), выполненных ранее.
  • Query Hash: Идентификаторы для группировки схожих запросов.
• Данные о производительности (Query Stats):
  • Type of query: Тип операции.
  • Execution time / Extrusion time: Время выполнения запроса.
  • Number of calls: Частота выполнения запроса.
  • Order of queries: Последовательность выполнения запросов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Workload Cost: Основная метрика оптимизации. Представляет собой оценку количества ресурсов, необходимых для выполнения рабочей нагрузки. Рассчитывается путем симуляции (моделирования) выполнения запросов с использованием различных наборов индексов, не выполняя запросы фактически.
• Size Threshold: Пороговое значение, ограничивающее максимальный размер конфигурации индексов.
• Improvement Threshold: Пороговое значение, определяющее минимальное улучшение Workload Cost, необходимое для добавления нового индекса в конфигурацию.

Выводы

1. Патент строго инфраструктурный: Изобретение относится к области администрирования и оптимизации производительности баз данных (Database Performance Tuning). Оно описывает, как эффективно использовать ограниченную память для кэширования индексов БД на основе реальной нагрузки.
2. Отсутствие связи с алгоритмами ранжирования: Патент не содержит информации о том, как Google ранжирует веб-сайты, какие факторы использует для оценки качества контента или как обрабатывает поисковые запросы пользователей в веб-поиске.
3. Различие в терминологии: Критически важно понимать, что термин Index в этом патенте означает индекс базы данных (структуру для быстрого доступа к строкам таблицы), а не Поисковый Индекс Google (коллекцию веб-документов).
4. Влияние на SEO отсутствует: Описанные механизмы не предоставляют SEO-специалистам никаких рычагов влияния на ранжирование сайтов. Это внутренняя оптимизация эффективности работы серверов Google или серверов клиентов Google Cloud.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо к SEO. Патент не дает оснований для формирования Best Practices в области SEO. Он описывает внутренние механизмы оптимизации баз данных, на которые SEO-специалисты не могут повлиять.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO. Патент не выделяет никаких SEO-тактик как неэффективные или опасные.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент интересен с точки зрения понимания того, как Google подходит к решению сложных инженерных задач по оптимизации своей инфраструктуры (например, в рамках Google Cloud Platform), но он не меняет понимание приоритетов Google в области веб-поиска.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в SEO нет.

Пример применения в контексте администрирования баз данных (DBA):

Сценарий: Оптимизация базы данных интернет-магазина

1. Проблема: База данных Products имеет таблицу с миллионами товаров. Запросы для фильтрации по категориям и ценам выполняются медленно. Памяти для кэширования всех индексов недостаточно.
2. Сбор нагрузки: Администратор запускает Index Advisor Module. Система анализирует все SQL-запросы за последнюю неделю.
3. Анализ: Система определяет, что чаще всего используются индексы по столбцам Category_ID, Price, Brand_ID и Stock_Status.
4. Оптимизация:
   • Итерация 1: Индекс Category_ID дает наибольший прирост (снижает Workload Cost на 40%). Он выбирается.
   • Итерация 2: Добавление индекса Price к Category_ID дает дополнительный прирост 20%. Он выбирается.
   • Итерация 3: Добавление Stock_Status дает прирост 5%. Он выбирается.
   • Итерация 4: Добавление Brand_ID превышает Size Threshold или не удовлетворяет Improvement Threshold.
5. Результат: Система рекомендует конфигурацию индексов: {Category_ID, Price, Stock_Status}.

Вопросы и ответы