Как Google ускоряет обработку запросов к многомерным базам данных (например, в Google Analytics) с помощью хеширования фиксированной длины

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему медленного времени отклика при выполнении сложных запросов к большим базам данных, содержащим многомерные данные (записи с большим количеством полей или измерений). Это критично для веб-приложений, требующих быстрой аналитики. В патенте в качестве основного примера приложения, выигрывающего от этой оптимизации, приводится Google Analytics (приложение для анализа интернет-трафика). Патент направлен исключительно на повышение производительности инфраструктуры и не связан с алгоритмами поиска или устранением SEO-манипуляций.

Что запатентовано

Запатентован метод повышения производительности баз данных путем создания компактного композитного хеша фиксированной длины (fixed length data hash или record hash) для каждой многомерной записи. Ключевая особенность в том, что этот хеш состоит из объединенных отдельных хеш-секций фиксированной длины (dimension hash), созданных для каждого поля (измерения) записи.

Как это работает

Система предварительно обрабатывает базу данных, генерируя и сохраняя компактные record hashes для всех записей. Благодаря компактности, эти хеши часто хранятся в быстрой оперативной памяти (RAM). При получении запроса (например, при построении отчета с фильтрами) система хеширует параметры этого запроса (query hash). Затем она быстро сравнивает query hash с соответствующими секциями (dimension hashes) в сохраненных record hashes. Это позволяет эффективно отсеять неподходящие записи без обращения к полным данным на диске, значительно ускоряя ответ системы.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры). Оптимизация производительности баз данных и ускорение обработки Big Data остаются критически важными задачами. Технология эффективна для обеспечения быстрого отклика приложений, обрабатывающих большие объемы данных, таких как системы аналитики и логирования.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10. Инфраструктура). Патент описывает исключительно внутренние инфраструктурные оптимизации баз данных Google. Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования, индексирования веб-страниц или понимания контента в основном поиске Google. Это технический патент, направленный на улучшение производительности внутренних систем (таких как Google Analytics), а не на изменение поисковой выдачи.

Детальный разбор

Термины и определения

Multidimensional Data Record (Многомерная запись данных)

Запись в базе данных, состоящая из нескольких измерений (полей) с соответствующими значениями. В патенте упоминаются данные веб-аналитики с более чем 40 измерениями.

Record Hash / Fixed Length Data Hash (Хеш записи / Хеш данных фиксированной длины)

Композитное хеш-значение фиксированного размера, представляющее всю многомерную запись. Создается путем конкатенации хешей отдельных измерений.

Dimension Hash / Hash Section (Хеш измерения / Хеш-секция)

Часть композитного Record Hash, представляющая значение одного конкретного измерения (поля). Имеет заранее определенную фиксированную длину и позицию, определяемую начальным (start bit) и конечным (stop bit) битами.

Query Hash (Хеш запроса)

Хеш, сгенерированный из значения параметра, указанного в запросе пользователя (например, хеш слова «Japan» при фильтрации по стране).

Hashing Options (Параметры хеширования)

Конфигурация, определяющая длину (в битах) хеша для каждого поля данных, а также используемый алгоритм хеширования (например, MD5 или SHA-1).

Segment Hash (Сегментный хеш)

Хеш отдельного значения, если поле содержит список значений (List Field). Несколько Segment Hashes составляют один Dimension Hash.

Wildcard Hash Value (Универсальное хеш-значение / Wildcard)

Специальное зарезервированное значение хеша. Используется, когда поле содержит слишком много значений в списке, чтобы их хеши могли поместиться в отведенное фиксированное пространство Dimension Hash.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Он фокусируется на технической реализации ускорения запросов к базам данных.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод создания и хранения композитного хеша для многомерной записи.

1. Система получает многомерную запись данных.
2. Система получает конфигурацию хеширования, которая определяет: (а) общую фиксированную длину для хеша записи (record hash) и (б) начальный бит (start bit) и конечный бит (stop bit) для каждого хеша измерения (dimension hash) внутри общего хеша.
3. Система генерирует dimension hash для значения каждого измерения. Длина этого хеша определяется разницей между start bit и stop bit.
4. Система вставляет каждый dimension hash в соответствующую позицию (между начальным и конечным битами) и конкатенирует их для создания финального record hash.
5. Система сохраняет record hash как единое слово данных (data word) вместе со ссылкой на исходную многомерную запись.

Claim 2 (Зависимый пункт): Описывает процесс выполнения запроса с использованием созданных хешей.

1. Система получает запрос, указывающий значение для определенного измерения записи.
2. Система генерирует query hash для этого значения.
3. Система ищет совпадения query hash с соответствующими dimension hash (в определенных битовых позициях, начиная со start bit) в сохраненных record hashes.
4. При обнаружении совпадения система предоставляет ссылку на исходную запись данных.

Claim 4 (Зависимый пункт): Описывает обработку полей, содержащих несколько значений (список).

1. Система определяет, что конкретное поле содержит два или более разделенных значения (delimited values).
2. Система генерирует отдельный сегментный хеш (segment hash) для каждого значения в списке.
3. Система вставляет каждый segment hash в dimension hash, соответствующий этому полю.

Где и как применяется

Важно понимать, что этот патент НЕ применяется на стандартных этапах работы Google Поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING веб-страниц). Он описывает инфраструктурную оптимизацию баз данных.

Патент применяется в системах, управляющих большими объемами структурированных, многомерных данных, где критична скорость отклика. В тексте патента явно указан пример использования: Приложения для анализа интернет-трафика (Internet traffic analysis application), такие как Google Analytics.

Механизм работает на двух уровнях внутри этих баз данных:

1. Data Storage (Сохранение данных): Когда новая запись поступает в систему (например, фиксируется посещение сайта в Google Analytics), система вычисляет и сохраняет Record Hash.
2. Data Retrieval (Извлечение данных): Когда пользователь делает запрос к системе (например, строит отчет в интерфейсе Google Analytics), система использует сохраненные хеши для быстрого поиска соответствующих записей.

Входные данные:

• Многомерные записи данных (Multidimensional data record).
• Параметры хеширования (Hashing Options).
• Параметры запроса (Query parameters) во время выполнения запроса.

Выходные данные:

• Record Hash фиксированной длины (при сохранении).
• Набор ссылок на исходные записи-кандидаты, удовлетворяющие запросу (при извлечении).

На что влияет

• Производительность систем: Влияет исключительно на скорость выполнения запросов к базам данных, использующим эту технологию. Позволяет быстрее генерировать отчеты и фильтровать данные в аналитических интерфейсах. Патент утверждает, что применение этого метода может сократить время ответа на запрос на 60-80%.
• Типы данных: Влияет на обработку структурированных многомерных данных (логи, аналитика). Не влияет на обработку или ранжирование неструктурированного контента (веб-страниц) в Google Поиске.

Когда применяется

• При записи данных: Алгоритм генерации хешей применяется при добавлении новых записей в базу данных.
• При запросе данных: Алгоритм сравнения хешей применяется каждый раз, когда выполняется запрос или применяются фильтры к данным.
• Триггер Wildcard: Специальная логика активируется, если поле содержит список значений, и количество этих значений превышает заранее установленный максимум (порог сегментации).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация хешей данных (При записи)

1. Чтение данных и конфигурации: Считывается значение поля многомерной записи и определяется заданная фиксированная длина хеша для этого поля.
2. Обработка списков (если применимо):
• Определяется, содержит ли поле список значений.
• Проверяется, превышает ли количество значений в списке установленный максимум.
• Если превышает: в соответствующую хеш-секцию записывается Wildcard Hash Value.
• Если не превышает: для каждого значения генерируется Segment Hash.
3. Генерация хеша измерения: Создается Dimension Hash (либо из одиночного значения, либо из объединенных Segment Hashes, либо это Wildcard Hash Value).
4. Повторение: Шаги 1-3 повторяются для всех полей (измерений) записи.
5. Конкатенация: Все сгенерированные Dimension Hashes объединяются последовательно в единый композитный Record Hash фиксированной длины.
6. Сохранение: Record Hash сохраняется (часто в оперативной памяти) вместе со ссылкой на исходную запись.

Процесс Б: Выполнение запроса (В реальном времени)

1. Получение запроса: Система получает запрос с параметрами фильтрации.
2. Генерация хеша запроса: Генерируется Query Hash для параметра, используя ту же конфигурацию длины и алгоритм, что и в Процессе А.
3. Идентификация секции: Определяется, какие биты (start bit/stop bit) в сохраненных Record Hashes соответствуют запрашиваемому полю.
4. Сравнение: Query Hash сравнивается с соответствующими секциями (Dimension Hashes) во всех сохраненных Record Hashes.
5. Обработка списков (если применимо): Если поле является списком, Query Hash сравнивается с каждым Segment Hash внутри секции.
6. Обработка совпадений и Wildcards: Если Dimension Hash точно соответствует Query Hash, или если Dimension Hash содержит Wildcard Hash Value, ссылка на исходную запись добавляется в набор кандидатов.
7. Возвращение результатов: Возвращается набор записей-кандидатов. (Может потребоваться дополнительная проверка исходных данных для устранения ложных срабатываний из-за коллизий хешей).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент не специфичен для стандартных SEO-факторов (контентных, ссылочных, поведенческих и т.д.), используемых в ранжировании. Он предназначен для обработки любых многомерных данных.

• Структурированные данные: Значения полей многомерной записи. В контексте примера, приведенного в патенте (Google Analytics), это могут быть:
• Текстовые строки (URL, страны, браузеры, источники трафика).
• Списки значений (например, список URL, посещенных за сессию).
• Числовые данные (действия посетителей, например, покупки).
• Системные данные (Конфигурация): Заранее определенные параметры хеширования (Hashing Options) для каждого поля: длина хеша в битах, начальный и конечный биты, алгоритм хеширования (упоминаются MD5 и SHA-1).

Какие метрики используются и как они считаются

Система не вычисляет метрики качества или релевантности. Она работает на основе конфигурационных параметров и точного совпадения хеш-значений.

• Fixed Hash Length (Фиксированная длина хеша): Заранее определенная длина в битах для каждого измерения и для записи в целом. Выбирается на основе анализа данных: чем больше возможных значений у поля и чем чаще к нему идут запросы, тем больше бит выделяется для снижения риска коллизий.
• Start bit / Stop bit (Начальный и конечный бит): Метрики, определяющие точное расположение (битовые индексы) хеш-секции внутри композитного хеша.
• Maximum number of list values (Максимальное количество элементов списка): Пороговое значение для полей со списками. Если количество элементов больше этого порога, используется Wildcard Hash Value.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google (оптимизацию баз данных) без прямых рекомендаций для SEO.

1. Инфраструктурная оптимизация, не ранжирование: Патент описывает метод оптимизации производительности баз данных и не имеет отношения к алгоритмам ранжирования Google Поиска. Он направлен на ускорение внутренних систем, таких как Google Analytics.
2. Скорость за счет компактности и RAM: Основная цель — создать компактное представление многомерных данных (Fixed Length Hash), которое можно хранить в быстрой оперативной памяти (RAM) и быстро сканировать, избегая медленных обращений к диску.
3. Быстрый предварительный отбор (Кандидаты): Метод позволяет выполнять быстрый предварительный отбор записей-кандидатов путем сравнения хешей. Это подразумевает возможность коллизий (ложных срабатываний), требующих последующей верификации по исходным данным.
4. Обработка сложных структур (Списки и Wildcards): Система адаптирована для работы с полями переменной длины (списками) за счет сегментации хеш-секции (Segment Hash) и использования механизма Wildcard Hash Value, когда количество значений превышает отведенное пространство.
5. Отсутствие практической ценности для SEO: Для SEO-специалистов, занимающихся оптимизацией сайтов для поисковых систем, этот патент не предоставляет никаких практических рекомендаций или инсайтов относительно факторов ранжирования.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций для SEO, основанных на данном патенте, нет.

Worst practices (это делать не надо)

Практических рекомендаций для SEO, основанных на данном патенте, нет. Описанные механизмы не направлены против каких-либо SEO-манипуляций.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент подтверждает инвестиции Google в инфраструктуру для быстрой обработки больших массивов данных (Big Data) в своих аналитических продуктах. Это улучшает пользовательский опыт при работе с этими продуктами (например, Google Analytics), но не влияет на стратегию продвижения сайтов.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.

Пример использования в контексте Google Analytics (как описано в патенте):

Сценарий: Ускорение генерации сложного отчета

1. Задача: SEO-специалист строит отчет в Google Analytics с фильтрами: Страна=»Japan» И Браузер=»Chrome».
2. Обработка без оптимизации: Система должна просканировать миллионы полных записей на диске и проверить значения полей «Страна» и «Браузер». Это медленно.
3. Обработка с оптимизацией (по патенту):
• Система уже имеет компактные Record Hashes в RAM. Например, биты 0-7 отведены под Браузер, биты 8-11 под Страну.
• Система генерирует Query Hash для «Japan» (например, ‘0110’) и «Chrome» (например, ‘11001010’).
• Система быстро сканирует Record Hashes в RAM, сравнивая только биты 0-7 с ‘11001010’ и биты 8-11 с ‘0110’.
4. Результат: Система мгновенно отбирает небольшой набор кандидатов, удовлетворяющих хешам, и генерирует финальный отчет значительно быстрее.

Вопросы и ответы