Как Google использует адаптивное сжатие «Gammal Code» для оптимизации хранения и ускорения доступа к поисковому индексу

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную проблему неэффективности стандартных методов сжатия (таких как Elias gamma code) при хранении огромных объемов целочисленных данных. Эти данные составляют основу Inverted Index (инвертированного индекса) и Compressed Repository (репозитория документов). Цель изобретения — минимизировать занимаемое дисковое пространство и значительно ускорить процесс декодирования данных во время поисковых операций.

Что запатентовано

Запатентован метод сжатия переменной длины, названный Gammal code (или Gamma1). Это адаптивный вариант гамма-кодирования, который оптимизирует сжатие путем анализа распределения размеров чисел в последовательности и вычисления оптимального порогового значения (Threshold Value K). Также запатентован метод разделения закодированных данных на два потока для обеспечения высокоскоростного параллельного декодирования с использованием инструкций SIMD.

Как это работает

Система сначала анализирует данные и определяет характерный размер числа (K). При кодировании числа длиной N система адаптирует код: если N значительно больше K, используется один формат кодирования; если N меньше K, используется другой формат с дополнением нулями до длины K. Закодированные данные разделяются на Tag Stream (теги, указывающие длину) и Remaining Bit Stream (сами данные). Это разделение позволяет декодировать сразу несколько чисел одновременно, используя параллельные процессорные инструкции (SIMD), что критически ускоряет доступ к индексу.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры). Эффективность хранения данных и скорость доступа к инвертированному индексу являются фундаментальными требованиями для масштабируемости и производительности поисковой системы. Принципы адаптивного сжатия и аппаратной оптимизации (SIMD) остаются крайне актуальными.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент является чисто техническим и описывает внутренние инфраструктурные процессы Google, связанные с компрессией и хранением данных. Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования, оценке качества контента, релевантности или любых других аспектах, влияющих на SEO. Прямых практических рекомендаций для SEO-специалистов из этого патента извлечь невозможно.

Детальный разбор

Термины и определения

Compressed Repository (Сжатый репозиторий)

Хранилище, содержащее сжатые версии документов, используемое для быстрого извлечения контента (например, сниппетов).

Elias Gamma Code (Гамма-код Элиаса)

Стандартный метод кодирования положительных целых чисел. Упоминается в патенте как менее эффективная альтернатива.

Gammal Code / Gamma1 Code

Название изобретенного метода сжатия. Адаптивный вариант гамма-кода, использующий пороговое значение K.

Inverted Index (Инвертированный индекс)

Основная структура данных поисковой системы, которая для каждого термина указывает, в каких документах и на каких позициях он встречается. Состоит из последовательностей целых чисел.

N (Integer Bit Length)

Длина кодируемого целого числа в битах.

Remaining Bits (Остаточные биты)

Часть закодированного числа, содержащая фактические данные (биты исходного числа).

SIMD (Single Instruction Multiple Data)

Принцип параллельных вычислений, позволяющий одной инструкцией обрабатывать несколько элементов данных одновременно. Используется для ускорения декодирования.

Tag (Тег)

Часть закодированного числа, закодированная в унарном виде, которая указывает длину следующих за ней Remaining Bits.

Threshold Value K (Пороговое значение K)

Значение, вычисляемое на основе анализа распределения размеров чисел в наборе данных (например, средний или медианный размер). Используется для оптимизации длины кодирования.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент чисто технический и описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод кодирования (Encoding).

1. Система сканирует последовательность целых чисел и наблюдает их размеры.
2. Определяется пороговое значение K (Threshold Value K).
3. Для целого числа длиной N битов проверяется условие: (N-K) >= 0.
4. Если ДА (число больше или равно порогу):
   • Генерируется Tag как последовательность из (N-K) нулей, за которой следует единица.
   • Генерируются Remaining Bits как последовательность N битов самого числа.

Claim 2 (Зависимый от 1): Описывает кодирование, если (N-K) < 0 (число меньше порога).

1. Генерируется Tag как одиночная единица.
2. Генерируются Remaining Bits путем дополнения N битов числа нулями так, чтобы общая длина составила ровно K битов. Это упрощает кодирование, избегая отрицательных значений длины.

Claim 4 (Зависимый от 1): Описывает оптимизацию хранения для параллельной обработки.

1. Все теги сохраняются в первом потоке (Tag Stream).
2. Все остаточные биты сохраняются во втором потоке (Remaining Bit Stream).
3. Порядок элементов сохраняется. Это позволяет использовать SIMD.

Claim 7 (Независимый пункт): Описывает метод декодирования (Decoding).

1. Система получает закодированную последовательность и значение K.
2. Система сканирует тег до первой единицы и подсчитывает количество нулей (L).
3. Первая единица отбрасывается.
4. Система использует следующие N битов для формирования числа, где N вычисляется как $N=K+L$.

Claims 9 и 10 (Зависимые): Детализируют процесс параллельного декодирования с использованием специализированных инструкций (например, SIMD) для одновременного сканирования тегов и извлечения данных из потоков.

Где и как применяется

Изобретение является инфраструктурным и применяется на этапах хранения и извлечения данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Применяется для сохранения данных. Indexer создает Inverted Index, а Compressor создает Compressed Repository. Поскольку эти компоненты состоят из последовательностей целых чисел (ID документов, смещения терминов), метод сжатия Gammal Code используется для эффективного кодирования и хранения этих данных на диске.

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval / Отбор кандидатов)
Применяется для быстрого доступа к данным. Когда поисковая система обрабатывает запрос, ей необходимо быстро прочитать данные из Inverted Index. Описанные в патенте техники параллельного декодирования (SIMD) используются для максимально быстрого извлечения (декодирования) данных из индекса.

Входные данные:

• Последовательность целых чисел (например, данные инвертированного индекса).

Выходные данные:

• Сжатые потоки данных (Tag Stream и Remaining Bit Stream).

На что влияет

Патент влияет исключительно на технические аспекты инфраструктуры:

• Эффективность хранения: Уменьшает объем дискового пространства, необходимого для хранения индекса.
• Скорость извлечения данных: Ускоряет процесс декодирования данных из индекса за счет параллельной обработки.

Патент не влияет на конкретные типы контента, запросы, ниши, тематики или языковые аспекты с точки зрения алгоритмов ранжирования или SEO.

Когда применяется

• Кодирование: При каждой записи данных в инвертированный индекс или сжатый репозиторий (во время индексации).
• Декодирование: При каждом чтении данных из индекса (во время обработки поискового запроса).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Кодирование (Encoding)

1. Получение данных: Система получает последовательность целых чисел.
2. Вычисление порога: Система анализирует размеры чисел и вычисляет пороговое значение K (Threshold Value K), например, средний размер.
3. Выбор числа и определение длины: Выбирается число, определяется его длина N в битах.
4. Сравнение с порогом: Проверяется условие (N-K) >= 0.
5. Кодирование больших чисел (Если ДА):
   • Генерация тега: Создается последовательность из (N-K) нулей, за которой следует единица.
   • Генерация данных: Записываются N битов самого числа.
6. Кодирование малых чисел (Если НЕТ):
   • Генерация тега: Записывается одиночная единица.
   • Генерация данных: К N битам числа добавляется префикс из (K-N) нулей (паддинг), чтобы итоговая длина составила K битов.
7. Сохранение: Тег и данные записываются в соответствующие потоки (Tag Stream и Remaining Bit Stream).
8. Повторение: Процесс повторяется для всех чисел.

Процесс Б: Декодирование (Decoding)

1. Получение данных: Система получает закодированные потоки и пороговое значение K.
2. Анализ тега (Параллельно): Система считывает теги из Tag Stream. Используя SIMD инструкции (например, _mm_bscan_forward), параллельно определяется длина L строки ведущих нулей для нескольких тегов.
3. Игнорирование разделителя: Единица, следующая за нулями в теге, игнорируется.
4. Вычисление длины: Для каждого тега вычисляется длина данных N по формуле $N=K+L$.
5. Извлечение данных (Параллельно): Используя SIMD инструкции (например, _mm_shuffle_bits), система параллельно извлекает N битов для каждого числа из Remaining Bit Stream.
6. Повторение: Процесс повторяется для всех закодированных чисел.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает исключительно обработку последовательностей целых чисел (sequence of integers).

Никакие SEO-факторы (контентные, технические, ссылочные, поведенческие, временные, структурные и т.д.) в данном патенте не упоминаются и не используются. Алгоритм работает на уровне абстрактных числовых данных, составляющих индекс.

Какие метрики используются и как они считаются

• Threshold Value K: Пороговое значение. Вычисляется путем анализа распределения размеров чисел в наборе данных. Предлагается использовать средний (average size) или медианный (median size) размер в битах.
• N: Длина кодируемого целого числа в битах.
• L: Длина строки ведущих нулей в теге (Tag), определяемая при декодировании.
• Формула кодирования (Tag length): Длина тега определяется как (N-K) нулей + 1 (если N>=K) или просто 1 (если N<K).
• Формула декодирования (Data length): Длина извлекаемых данных вычисляется как $N=K+L$.

Выводы

1. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает исключительно внутренние процессы Google, связанные с эффективностью хранения и обработки данных (Data Storage & Retrieval). Он не дает прямых рекомендаций для SEO и не описывает алгоритмы ранжирования.
2. Цель — Оптимизация Ресурсов и Скорости: Основная задача изобретения — уменьшить физический размер поискового индекса (Inverted Index) и ускорить доступ к нему во время выполнения запросов.
3. Адаптивное сжатие (Gammal Code): Google использует метод сжатия, который адаптируется к распределению данных путем вычисления порога K, что делает его более эффективным, чем стандартный Gamma Code.
4. Важность аппаратной оптимизации (SIMD): Патент подчеркивает важность использования параллельных вычислений и специализированных процессорных инструкций (SIMD) для ускорения декодирования. Это показывает, насколько глубоко Google оптимизирует производительность на аппаратном уровне.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

В патенте нет информации, на основе которой можно сформулировать Best Practices для SEO (контент, ссылки, техническая оптимизация сайта).

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик или манипуляций. Он не делает никакие методы продвижения неэффективными или опасными.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. С инженерной точки зрения, патент подтверждает, что Google инвестирует значительные ресурсы в развитие инфраструктуры для обеспечения максимальной скорости и масштабируемости поиска. Это позволяет Google обрабатывать огромные объемы данных быстро и эффективно, но не меняет принципов и стратегий SEO-продвижения.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в работе SEO-специалиста нет. Патент имеет значение для инженеров, разрабатывающих поисковые системы или системы хранения больших объемов данных, но не для специалистов по оптимизации сайтов.

Вопросы и ответы