Как Google оптимизирует выполнение фразовых запросов в распределенном индексе с помощью Уровней (Tiers) и Шардов (Shards)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальные проблемы масштабируемости и эффективности крупномасштабных поисковых систем:

1. Неэффективность распределенных систем: В традиционных системах, где индекс распределен по тысячам серверов, обработка запроса часто требует обращения ко всем серверам. Это создает огромный сетевой трафик, а общая скорость ограничивается самым медленным сервером.
2. Ограничения индексации по словам: Системы, индексирующие только отдельные слова, упускают концепции, которые выражаются фразами (например, «dark matter» или идиомы).

Что запатентовано

Запатентована система и метод для планирования (Query Scheduling) и оптимизации выполнения запросов в распределенной архитектуре индекса, основанной на фразах. Ключевыми элементами являются организация индекса в иерархические Tiers (Уровни) на основе стоимости обработки и разделение данных на Shards (Шарды). Эта структура используется для создания оптимального плана выполнения запроса (Query Schedule), минимизирующего вычислительные затраты и межсерверную коммуникацию.

Как это работает

Система функционирует в нескольких измерениях:

• Фразовое индексирование: Система извлекает «реальные» фразы из документов и создает Phrase Posting Lists.
• Архитектура Tiers и Shards: Фразы назначаются на Tiers на основе их стоимости (Query Cost), например, длины списка документов. Внутри каждого Tier списки разделяются на Shards. Количество шардов на более высоких уровнях обычно кратно количеству шардов на предыдущих, что ограничивает необходимую связь между серверами.
• Query Phrasification: Входящий запрос разбивается на оптимальные комбинации фраз.
• Планирование и оптимизация: Создается Query Schedule, который назначает обработку каждой части запроса конкретным серверам на основе стоимости. Логика запроса реструктурируется для снижения нагрузки.
• Выполнение: Запрос выполняется распределенно, при этом структура шардинга используется для передачи только необходимых данных, минимизируя трафик.

Актуальность для SEO

Высокая. Принципы эффективных распределенных систем, минимизации задержек и оптимизации выполнения запросов остаются критически важными для Google. Архитектурные концепции Tiers и Shards являются фундаментальными для масштабируемых систем. Кроме того, акцент на индексировании и поиске на основе фраз лежит в основе современного семантического поиска, хотя методы извлечения фраз эволюционировали в сторону нейронных сетей.

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (6/10). Это в первую очередь инфраструктурный патент, который не описывает сигналы ранжирования. Однако он имеет значительные стратегические последствия, так как устанавливает техническую основу, позволяющую Google полагаться на фразы для индексирования и поиска. Это подчеркивает фундаментальную важность естественных формулировок, контекста и концептуального охвата в контент-стратегии, а не ориентации на отдельные ключевые слова.

Детальный разбор

Термины и определения

Boolean Word Tree (Булево дерево слов)

Исходное представление запроса, где листовые узлы содержат отдельные слова, а нелистовые — булевы операторы (AND, OR, NOT).

Explicit Data Node (Узел явных данных)

Узел в Query Schedule, который содержит фактический список документов. Используется для передачи промежуточных результатов от одного индексного сервера к другому.

Phrase (Фраза)

Последовательность слов, идентифицированная как значимая семантическая единица («реальная фраза»), используемая для индексирования.

Phrase Posting List (Список соответствия фразы)

Структура данных (инвертированный индекс) для конкретной фразы, содержащая список документов, связанных с этой фразой.

Phrase Tree (Дерево фраз)

Результат Query Phrasification. Булево дерево, где листовые узлы содержат фразы.

Query Cost (Стоимость запроса)

Метрика для оценки затрат на обработку узла в дереве запроса. Может основываться на длине Phrase Posting List, назначенном Tier или оценке сетевой нагрузки (Subtree Cost).

Query Phrasification (Фразификация запроса)

Процесс разбора входящего запроса на набор возможных интерпретаций в виде фраз и выбора наилучших из них.

Query Schedule (План выполнения запроса)

Оптимизированный план выполнения. Это Phrase Tree, где каждый узел аннотирован набором индексных серверов, ответственных за его выполнение.

Shard (Шард)

Раздел (партиция) Phrase Posting List. Используется для распределения данных по серверам (вертикальное разделение).

Shard Assignment Function (Функция назначения шарда)

Функция, гарантирующая, что данный документ всегда назначается одному и тому же шарду (например, Document ID Modulo S).

Tier (Уровень)

Логическая группа индексных серверов. Phrase Posting Lists назначаются на уровни на основе их Query Cost (горизонтальное группирование).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на планировании и оптимизации выполнения запросов в распределенной среде.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод генерации плана выполнения запроса (Query Schedule) для запроса, представленного в виде дерева фраз (Phrase Tree).

1. Определение оценки стоимости запроса (Query Cost Estimate) для каждого узла фразы.
2. Назначение каждого узла фразы индексному серверу, хранящему соответствующий Phrase Posting List.
3. Назначение каждого узла оператора (AND, OR, NOT) индексному серверу, связанному с дочерним узлом фразы.
4. Генерация Query Schedule на основе этих оценок стоимости.

Ядро изобретения — это процесс создания плана выполнения, который использует информацию о стоимости и местоположении данных для организации эффективного выполнения запроса.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Уточняют, что такое Query Cost Estimate.

• Согласно Claim 2, стоимость может определяться длиной Phrase Posting List.
• Согласно Claim 3, стоимость может определяться назначенным Tier индексных серверов.

Claim 4 и 5 (Зависимые): Детализируют процесс оптимизации.

• Claim 4 указывает, что генерация расписания включает реструктуризацию Phrase Tree в семантически эквивалентное дерево для минимизации сетевых затрат.
• Claim 5 уточняет, что это делается путем рекурсивного обхода и выборочной реструктуризации узлов на основе сравнения стоимости логически эквивалентных версий (например, применение законов де Моргана).

Где и как применяется

Патент описывает фундаментальную архитектуру и процессы обработки запросов, затрагивая несколько ключевых этапов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

На этом этапе создается инфраструктура:

• Извлечение фраз (Phrase Extraction): Идентификация валидных фраз в документах.
• Создание индекса: Генерация Phrase Posting Lists.
• Структурирование индекса: Назначение фраз на Tiers (на основе стоимости/частоты) и разделение на Shards (на основе ID документов).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Процесс Query Phrasification происходит здесь. Система преобразует исходный запрос (Boolean Word Tree) в Phrase Tree, определяя наилучшие способы интерпретации запроса как набора фраз.

RANKING – Ранжирование (Этап выполнения запроса/Retrieval)

Основная область применения патента. Процессы Query Scheduling, Optimization и Execution управляют взаимодействием с распределенным индексом для получения кандидатов:

• Планирование (Scheduling): Определение, какие серверы обрабатывают какие части запроса и в каком порядке.
• Оптимизация (Optimization): Реструктуризация логики запроса для эффективности.
• Выполнение (Execution): Распределенное выполнение с минимальной коммуникацией.

Входные данные:

• Исходный запрос (Boolean Word Tree).
• Данные о фразах (вероятности, частота).
• Карта архитектуры индекса (назначения Tiers и Shards, Query Cost).

Выходные данные:

• Query Schedule (оптимизированный план выполнения).
• Набор релевантных документов (Search Result Set).

На что влияет

Патент описывает общую инфраструктуру. Он влияет на скорость и эффективность обработки всех типов контента, запросов, ниш и языков, которые индексируются системой. Его влияние заключается не в дифференцированном ранжировании, а в обеспечении масштабируемого и быстрого поиска на основе фраз.

Когда применяется

Алгоритмы планирования, оптимизации и выполнения применяются при обработке каждого запроса, поступающего в поисковую систему. Это фундаментальный механизм поиска информации, а не ситуативный алгоритм.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм описывает процесс обработки запроса от его получения до выдачи результатов.

Этап 1: Query Phrasification (Понимание запроса)

1. Получение и реструктуризация: Система получает Boolean Word Tree и преобразует его в плоскую структуру (дизъюнкция конъюнктов).
2. Генерация фразификаций: Для каждого конъюнкта генерируются все возможные разбиения слов на фразы.
3. Оценка фразификаций: Каждая фразификация оценивается с использованием функции, учитывающей вероятность фраз, их количество и параметры баланса точности/полноты (precision/recall).
4. Выбор и построение дерева: Выбираются топовые фразификации, которые формируют Phrase Tree.

Этап 2: Query Scheduling (Планирование запроса)

1. Нормализация: Phrase Tree нормализуется (например, устраняются вложенные AND).
2. Назначение стоимости и серверов: Рекурсивный обход дерева. Каждому узлу назначается Query Cost и набор индексных серверов.
3. Применение правил планирования:
   • Для узлов AND: Дочерние узлы сортируются по возрастанию стоимости. Узлу AND назначается стоимость и серверы наименее дорогого дочернего узла.
   • Для узлов OR: Назначение серверов зависит от контекста для минимизации передачи данных. Стоимость обычно равна сумме стоимостей дочерних узлов.

Этап 3: Query Optimization (Оптимизация запроса)

1. Обход и оценка: Обход запланированного дерева.
2. Реструктуризация: В узлах, подходящих для оптимизации (например, (A AND B) OR (A AND C)), система оценивает стоимость логически эквивалентной структуры (например, A AND (B OR C)).
3. Выбор: Выбирается структура с наименьшей стоимостью (оценивающей сетевую нагрузку).

Этап 4: Query Execution (Выполнение запроса)

1. Рекурсивный спуск: Выполнение начинается с корневого сервера и продолжается рекурсивно по серверам, назначенным в Query Schedule.
2. Локальное vs Удаленное выполнение: Если узел назначен текущему серверу, он выполняется локально. Если другому — поддерево пересылается.
3. Выполнение узлов:
   • Узел фразы: Возвращает Phrase Posting List из локальных шардов.
   • Узел OR: Выполняет дочерние узлы (параллельно) и объединяет результаты (union).
   • Узел AND: Выполняет локальные дочерние узлы и создает пересечение (intersection). Если есть удаленные узлы, локальный результат упаковывается в Explicit Data Node и пересылается.
4. Оптимизация передачи данных: При пересылке списка документов система использует Shard Assignment Function, чтобы отправить только те ID документов, которые могут находиться в шардах на принимающем сервере, минимизируя трафик.
5. Сбор результатов: Результаты агрегируются обратно к корневому серверу.

Какие данные и как использует

Патент фокусируется на инфраструктуре и эффективности. Он использует статистические данные о фразах и структурные данные индекса.

Данные на входе

• Системные/Статистические факторы:
  • Expected Probability (Ожидаемая вероятность) фразы в индексе (используется при фразификации).
  • Частота фразы в коллекции.
  • Длина Phrase Posting List (используется для расчета Query Cost).
• Структурные факторы (Индекса):
  • Назначение фраз на Tiers и Shards.
  • Shard Assignment Function.
  • Расположение шардов на индексных серверах.
• Пользовательские факторы (Запрос):
  • Слова запроса и операторы (Boolean Word Tree).

В патенте не упоминаются контентные, технические, ссылочные, поведенческие или временные факторы для целей планирования запросов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Query Cost (Стоимость запроса): Центральная метрика для планирования и оптимизации. Варианты расчета:
  • На основе длины (Length-based): Длина Phrase Posting List.
  • На основе уровня (Tier-based): Стоимость, связанная с Tier.
  • Стоимость поддерева (Subtree Cost): Аппроксимация сетевой нагрузки для выполнения поддерева. Рассчитывается рекурсивно.
• Phrasification Score (Оценка фразификации): Используется для выбора лучшей интерпретации запроса. Формула, указанная в патенте: S = f(N) * Product(P(pi)*C(pi)).
  • N: количество фраз; P(pi): вероятность фразы; C(pi): уверенность во фразе.
  • f(N): функция для балансировки точности и полноты (например, f(N) = (α*β^N)).
• Phrase Score (Оценка фразы при извлечении): Патент также описывает (в разделе Phrase Extraction) метрики для идентификации фраз во время индексации, основанные на местоположении (title, body), позиции (Initial, Final, Exact, Medial) и характеристиках шрифта.

Выводы

1. Фундаментальный сдвиг к фразовому индексированию: Патент доказывает, что Google разработал масштабируемую инфраструктуру для индексирования и поиска на основе фраз (phrase-based indexing), а не только отдельных слов. Это позволяет системе лучше понимать концепции и контекст.
2. Эффективность как приоритет архитектуры: Архитектура Tiers и Shards, а также процессы планирования (Query Scheduling) и оптимизации направлены на минимизацию задержек и межсерверного трафика. Оптимизация стоимости (Query Cost) является движущей силой выполнения запроса.
3. Сложность понимания запроса (Query Phrasification): Google активно интерпретирует запрос как комбинацию значимых фраз. Система генерирует множество вариантов и использует вероятностные модели для выбора лучшей интерпретации.
4. Распределенное выполнение с минимальной связью: Ключевая особенность выполнения — использование ограничений шардинга (Shard Assignment Function) для отправки только необходимых данных между серверами, что значительно сокращает трафик.
5. Упоминание Bifurcated Scoring Model: Патент упоминает модель, где оценка релевантности фразы документу рассчитывается во время индексации, а финальная оценка — во время выполнения запроса. Это ускоряет ранжирование и уменьшает размер индекса.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент инфраструктурный, он дает важное понимание приоритетов Google в отношении фраз.

• Фокус на естественных формулировках и контексте: Поскольку Google индексирует и извлекает информацию на основе фраз, контент должен использовать четкие, значимые и естественные фразы, релевантные теме. Это важнее плотности отдельных ключевых слов.
• Оптимизация под концепции (Semantic SEO): Понимайте, что Google пытается определить наилучшую фразовую интерпретацию запроса (Query Phrasification). Контент должен быть оптимизирован под концепции и связанные сущности, охватывая тему целиком (Topical Authority).
• Использование четкой структуры документа: В патенте упоминается, что извлечение фраз использует «семантические границы» (text breaks) — заголовки, абзацы, изменения шрифта. Хорошо структурированный контент с правильной HTML-разметкой помогает системе корректно идентифицировать значимые фразы.

Worst practices (это делать не надо)

• Keyword Stuffing (Переспам ключевыми словами): Эта тактика игнорирует фразовую природу индекса. Система ищет значимые фразы, а не просто набор слов.
• Создание неестественного или плохо структурированного текста: Текст без четкой структуры может затруднить процесс извлечения фраз (Phrase Extraction), снижая вероятность того, что система идентифицирует ключевые концепции страницы.
• Игнорирование устоявшихся выражений и идиом: Попытки разбить устоявшиеся фразы для включения ключевых слов могут привести к потере смысла, который система пытается уловить через фразовое индексирование.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочную стратегию Google по переходу от анализа ключевых слов к пониманию концепций и контекста через фразы. Описанная инфраструктура позволяет им делать это эффективно и в масштабе. Для SEO это означает, что стратегический приоритет должен отдаваться созданию контента, который естественно выражает экспертные знания, используя релевантную терминологию и фразеологию ниши.

Практические примеры

Сценарий: Интерпретация запроса через Phrasification

Рассмотрим запрос: «New York Ethiopian restaurants».

1. Процесс Google: Модуль Query Phrasification генерирует варианты:
   • Вариант А (Высокая оценка): «New York» AND «Ethiopian restaurants»
   • Вариант Б (Средняя оценка): «New York Ethiopian restaurants» (как одна фраза)
   • Вариант В (Низкая оценка): «New» AND «York Ethiopian» AND «restaurants»

   Система выберет Вариант А и, возможно, Б.

2. Действия SEO-специалиста: Необходимо убедиться, что контент оптимизирован под наиболее вероятные фразовые интерпретации.
3. Пример реализации: В заголовке и тексте естественно использовать ключевые фразы. Например: «Guide to the best Ethiopian restaurants located in New York City». Это соответствует Варианту А.
4. Ожидаемый результат: Страница с большей вероятностью будет сочтена релевантной, так как ее контент содержит именно те фразы, которые система идентифицировала в запросе и по которым построен индекс.

Вопросы и ответы