Как Google использует код Gamma(k) для сжатия Инвертированного Индекса и ускорения поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности хранения огромных последовательностей целых чисел, которые составляют основу поисковой инфраструктуры Google, в частности Inverted Index (Инвертированный индекс) и Compressed Repository (Сжатый репозиторий документов). Стандартные методы сжатия (например, Elias gamma code) часто используют избыточное количество бит. Цель изобретения — минимизировать объем занимаемого дискового пространства и значительно ускорить процесс декодирования данных при выполнении поисковых запросов.

Что запатентовано

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с инфраструктурой хранения данных, без прямых рекомендаций для SEO. Запатентована система кодирования и декодирования данных, названная код Gamma(k). Это техника сжатия переменной длины, которая адаптируется к распределению размеров кодируемых чисел путем определения порогового значения K (Threshold Value K). Кроме того, запатентован метод разделения закодированных данных на два потока (Tag Stream и Remaining Bit Stream) для обеспечения быстрого параллельного декодирования.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Анализ данных: Система анализирует последовательность целых чисел (например, идентификаторы документов в индексе) и определяет их средний или медианный размер (Порог K).
• Кодирование: Каждое число (длиной N бит) кодируется в зависимости от того, больше оно K или нет. Число разделяется на «Тег» (Tag), указывающий на длину относительно K, и «Остаточные биты» (Remaining Bits).
• Оптимизация: Если число меньше или равно K, оно дополняется нулями до длины K, что позволяет использовать минимальный тег.
• Параллельное декодирование: Теги и Остаточные биты хранятся в отдельных потоках. Это позволяет системе декодировать сразу несколько чисел параллельно (например, используя специализированные аппаратные инструкции), что критично для скорости поиска.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры). Эффективность хранения и скорость доступа к индексу являются фундаментальными задачами для любой поисковой системы. По мере роста интернета потребность в эффективных методах сжатия только возрастает. Принципы, описанные в патенте (адаптивное сжатие и оптимизация для параллельной обработки), остаются критически важными для производительности.

Важность для SEO

Патент имеет минимальное (1/10) и исключительно инфраструктурное значение для SEO. Он не описывает факторы ранжирования, методы анализа контента или ссылок. Его влияние на SEO косвенное: более эффективное сжатие позволяет Google хранить больший и более полный индекс, а более быстрое декодирование позволяет быстрее обрабатывать запросы. Это не дает конкретных тактических преимуществ SEO-специалистам.

Детальный разбор

Термины и определения

Gamma(k) Code (Код Gamma(k))

Описанная в патенте техника сжатия переменной длины. Вариант кода Гамма, оптимизированный путем введения порогового значения K.

Threshold Value K (Пороговое значение K)

Значение, определяемое на основе анализа распределения размеров кодируемых чисел (например, средний или медианный размер). Используется как точка отсчета для оптимизации длины кода.

Integer Bit Length (N) (Битовая длина целого числа)

Количество бит, необходимое для представления конкретного целого числа.

Tag (Тег)

Часть закодированного числа, закодированная в унарном формате, которая указывает на длину (N) числа относительно порога K (обычно N-K).

Remaining Bits (Остаточные биты)

Часть закодированного числа, содержащая его фактическое значение (иногда с удаленным старшим битом или дополненное нулями).

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 огромных последовательностей целых чисел.

Compressed Repository (Сжатый репозиторий)

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

Tag Stream / Remaining Bit Stream

Раздельные потоки данных, позволяющие реализовать параллельное декодирование для ускорения доступа.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент является чисто техническим и описывает алгоритм сжатия данных.

Claim 1 и 2 (Независимый и зависимый пункты): Описывают основной метод сжатия Gamma(k).

1. Система сканирует последовательность целых чисел и определяет Пороговое значение K.
2. Для каждого числа определяется его битовая длина N.
3. Логика кодирования (Часть 1, Claim 1): Если $N-K > 0$ (число больше порога):
   • Тег генерируется как последовательность из $N-K$ нулей, за которыми следует единица.
   • Остаточные биты генерируются как $N-1$ младших значащих битов числа (старший бит удаляется).
4. Логика кодирования (Часть 2, Claim 2): Если $N-K \leq 0$ (число меньше или равно порогу):
   • Тег генерируется как одиночная единица.
   • Остаточные биты генерируются путем дополнения (padding) N битов числа нулями спереди так, чтобы общая длина составила K бит.

Ядро изобретения — это адаптация длины кода к статистическому распределению данных (через K), что позволяет достичь лучшего сжатия.

Claim 4 (Зависимый): Описывает метод хранения закодированных данных для оптимизации скорости.

1. Все Теги хранятся в первом потоке (Tag Stream).
2. Все Остаточные биты хранятся во втором потоке (Remaining Bit Stream).

Это позволяет аппаратному обеспечению обрабатывать Теги (определять длины) и Остаточные биты (извлекать значения) параллельно, ускоряя декодирование.

Claim 7 (Независимый): Описывает процесс декодирования.

1. Система получает закодированную последовательность и значение K.
2. Для числа сканируется его Тег: подсчитывается количество нулей L до первой встреченной единицы. Единица отбрасывается.
3. Логика декодирования:
   • Если L=0: Декодированное число формируется из следующих K Остаточных битов.
   • Если L>0: Декодированное число формируется из следующих $K+L-1$ Остаточных битов, к которым в начало добавляется единица (восстанавливается старший значащий бит).

Где и как применяется

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

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Compressor (Компрессор) может использовать этот метод для сжатия исходных документов перед их сохранением в Compressed Repository.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основное применение. Indexer (Индексатор) генерирует Inverted Index, который состоит из списков целых чисел (идентификаторы документов, позиции в документе). Этот метод используется для сжатия этих списков перед записью на диск. Система вычисляет оптимальное значение K для каждого списка.

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval)
На этапе отбора кандидатов (Retrieval) система должна быстро извлечь списки документов из Inverted Index. Здесь применяется Gamma(k) Decoder. Благодаря оптимизации для параллельной обработки (разделение на Tag Stream и Remaining Bit Stream), извлечение происходит с минимальной задержкой.

Входные данные:

• Последовательность целых чисел.

Выходные данные (Кодирование):

• Пороговое значение K.
• Сжатые потоки (Tag Stream и Remaining Bit Stream).

На что влияет

Алгоритм влияет исключительно на эффективность инфраструктуры Google.

• Типы контента/Запросы/Ниши/Языки: Не влияет на конкретные типы контента, запросы, ниши (включая YMYL) или языки с точки зрения ранжирования. Он применяется универсально ко всем данным в индексе.
• Производительность: Влияет на скорость ответа поисковой системы за счет ускорения фазы извлечения данных из индекса.
• Объем индекса: Влияет на объем дискового пространства, необходимого для хранения индекса.

Когда применяется

• При кодировании: Всякий раз, когда обновляется Inverted Index или когда новый документ добавляется в Compressed Repository.
• При декодировании: При каждом поисковом запросе, когда система обращается к Inverted Index для извлечения списков документов.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Кодирование (Gamma(k) Encoding)

1. Получение данных и Анализ: Система получает последовательность целых чисел и вычисляет пороговое значение K (например, средний размер в битах).
2. Инициализация потоков: Создаются два потока вывода: Tag Stream и Remaining Bit Stream.
3. Обработка числа: Выбирается следующее число. Определяется его битовая длина N.
4. Проверка условия (N > K): Сравнивается длина числа N с порогом K.
5. Кодирование (если N > K):
   • Генерируется Тег: Последовательность из $N-K$ нулей, завершающаяся единицей. Записывается в Tag Stream.
   • Генерируются Остаточные биты: $N-1$ младших битов числа. Записываются в Remaining Bit Stream.
6. Кодирование (если N <= K):
   • Генерируется Тег: Одиночная единица. Записывается в Tag Stream.
   • Генерируются Остаточные биты: N битов числа дополняются слева $K-N$ нулями до длины K. Записываются в Remaining Bit Stream.
7. Повторение: Процесс повторяется до обработки всех чисел.

Процесс Б: Декодирование (Gamma(k) Decoding)

1. Получение данных: Система получает значение K, Tag Stream и Remaining Bit Stream.
2. Чтение Тега: Из Tag Stream считывается следующий Тег. Подсчитывается количество ведущих нулей (L) до первой единицы. Единица игнорируется. (Этот шаг может выполняться параллельно для нескольких тегов).
3. Проверка условия (L=0): Определяется, были ли ведущие нули.
4. Декодирование (если L=0): Из Remaining Bit Stream считываются следующие K битов. Они формируют декодированное число.
5. Декодирование (если L>0):
   • Определяется длина: $K+L-1$ битов.
   • Из Remaining Bit Stream считываются эти биты.
   • К считанным битам слева добавляется единица (восстановление старшего бита), формируя декодированное число.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает алгоритм сжатия и не использует традиционные SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие и т.д.).

• Системные данные: Последовательности целых чисел (sequence of integers). В контексте поисковой системы это данные, хранящиеся в Inverted Index (например, идентификаторы документов (DocIDs), позиции терминов).

Какие метрики используются и как они считаются

• Threshold Value K (Пороговое значение K): Вычисляется путем анализа распределения размеров входных чисел. В патенте предлагается использовать средний размер (average size) или медианный размер (median size) в битах.
• Integer Bit Length N (Битовая длина N): Количество бит, необходимое для представления конкретного числа.
• Length L (Длина L): Количество ведущих нулей в Теге при декодировании. Соответствует $N-K$, если $N>K$.

Выводы

Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

1. Фокус на инфраструктурной эффективности: Основная цель патента — оптимизация хранения данных (Inverted Index) и скорости доступа к ним. Google активно инвестирует в низкоуровневые алгоритмы сжатия для поддержания своей масштабируемости.
2. Адаптивное сжатие (Gamma(k)): Использование порогового значения K позволяет алгоритму Gamma(k) адаптироваться к конкретному набору данных и достигать лучшего сжатия, чем стандартные методы, экономя дисковое пространство.
3. Оптимизация скорости поиска: Разделение закодированных данных на Tag Stream и Remaining Bit Stream является критически важной оптимизацией. Это позволяет использовать возможности современного оборудования для параллельного декодирования, что напрямую ускоряет фазу извлечения кандидатов (L1 Retrieval).
4. Отсутствие влияния на ранжирование: Алгоритм не вводит новых сигналов ранжирования и не изменяет способы оценки качества контента или авторитетности сайтов.
5. Косвенное влияние на охват: Более эффективное сжатие позволяет Google индексировать и хранить больше документов при тех же аппаратных ресурсах, что потенциально улучшает общий охват поиска.

Практика

Патент является чисто техническим и описывает инфраструктурные процессы Google. Он не дает практических выводов для SEO-специалистов по оптимизации сайтов.

Best practices (это мы делаем)

Информация о лучших практиках SEO в данном патенте отсутствует. Патент не подтверждает и не опровергает какие-либо стратегии, связанные с контентом, ссылками или технической оптимизацией сайта. Он описывает, как Google хранит данные после того, как они были собраны и обработаны.

Worst practices (это делать не надо)

Информация о худших практиках SEO в данном патенте отсутствует. Алгоритм не направлен против каких-либо SEO-манипуляций; это алгоритм сжатия данных.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в понимании инженерных приоритетов Google. Эффективность инфраструктуры критична для работы в масштабах всего интернета. Этот патент демонстрирует, как Google решает проблемы хранения и скорости доступа к индексу. Для SEO это означает, что Google продолжает улучшать свою способность быстро обрабатывать огромные объемы данных, что позволяет имплементировать сложные алгоритмы ранжирования и поддерживать актуальность индекса.

Практические примеры

Практических примеров применения в SEO нет, так как патент описывает внутренний механизм сжатия данных.

Ниже приведен технический пример работы алгоритма Gamma(k) для понимания механизма.

Сценарий: Кодирование списка идентификаторов документов

1. Входные данные: Список DocID: [10, 500, 15].
2. Определение K: Допустим, анализ данных показал, что оптимальный порог K = 6 бит (числа до 64).
3. Кодирование числа 10:
   • Бинарное представление: 1010 (N=4 бита).
   • Условие: N (4) <= K (6).
   • Тег: 1.
   • Остаточные биты: Дополняем до K бит. $K-N = 6-4=2$ нуля. Результат: 001010.
4. Кодирование числа 500:
   • Бинарное представление: 111110100 (N=9 бит).
   • Условие: N (9) > K (6).
   • Тег: $N-K = 9-6=3$ нуля + 1. Результат: 0001.
   • Остаточные биты: $N-1=8$ младших битов (удаляем старшую 1). Результат: 11110100.
5. Кодирование числа 15:
   • Бинарное представление: 1111 (N=4 бита).
   • Условие: N (4) <= K (6).
   • Тег: 1.
   • Остаточные биты: 001111.
6. Результат:
   • Tag Stream: 1 | 0001 | 1
   • Remaining Bit Stream: 001010 | 11110100 | 001111

Вопросы и ответы