Как Google оптимизирует использование памяти, сжимая Фильтры Блума без повторного чтения данных (за один проход)

Патент описывает инфраструктурный метод оптимизации хранения данных. Google может создать большой Фильтр Блума (структуру для быстрой проверки данных), заполнить его, а затем эффективно сжать до оптимального размера без необходимости повторного сканирования исходных данных. Это экономит память и ускоряет внутренние процессы обработки.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективного использования ресурсов (памяти и ввода-вывода) при работе с Фильтрами Блума (Bloom Filters), когда точное количество уникальных элементов в наборе данных заранее неизвестно. Традиционный подход требует либо выделения избыточно большого фильтра (трата памяти), либо двух проходов по исходным данным (Data Corpus): первый для подсчета элементов, второй для создания оптимального фильтра (трата времени и I/O). Изобретение позволяет создать фильтр оптимального размера за один проход.

Что запатентовано

Запатентован метод компактизации (сжатия) Фильтра Блума до оптимального размера без повторного доступа к исходным данным. Система инициализирует заведомо большой фильтр, заполняет его данными в один проход, одновременно подсчитывая уникальные элементы. Затем она вычисляет оптимальный размер и сжимает большой фильтр напрямую. Ключевой механизм — разделение битового вектора (bit vector) исходного фильтра на срезы (slices) и применение операции логического ИЛИ (Logical OR) для формирования нового компактного фильтра.

Как это работает

Система работает следующим образом:

Заполнение и подсчет (Один проход): Исходный (большой) Bloom Filter заполняется данными из Data Corpus. Одновременно подсчитывается количество уникальных элементов (N).
Расчет оптимального размера (K): Определяется оптимальный размер фильтра для N элементов при заданном уровне допустимых ошибок (False Positive Rate).
Расчет компактизации (R): Вычисляется коэффициент сжатия (Compaction Value, R) — отношение исходного размера к оптимальному (K).
Сжатие (Logical OR): Исходный битовый вектор делится на R срезов. Новый компактный фильтр (Compact Bloom Filter) создается путем применения операции Logical OR к соответствующим битам из всех срезов.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры). Фильтры Блума являются фундаментальной структурой данных в распределенных системах, базах данных и поисковых системах. Эффективное управление памятью и скоростью обработки данных остается критически важной задачей для инфраструктуры Google.

Важность для SEO

Минимальное (1/10). Патент чисто технический и описывает внутренние процессы управления памятью и структурами данных Google. Он не имеет прямого отношения к алгоритмам ранжирования, оценке качества контента или разработке SEO-стратегий. Он лишь объясняет, как Google может более эффективно управлять своими внутренними вычислительными ресурсами.

Детальный разбор

Термины и определения

Bloom Filter (Фильтр Блума): Вероятностная структура данных, используемая для быстрой и компактной проверки принадлежности элемента к множеству. Допускает ложноположительные срабатывания (false positives).
Bit Vector (Битовый вектор): Массив битов (0 или 1), который составляет основу Фильтра Блума.
Data Corpus (Корпус данных): Исходный набор данных (например, документы, URL, электронные письма), из которого извлекаются элементы для помещения в фильтр.
Compact Bloom Filter (Компактный Фильтр Блума): Фильтр Блума меньшего размера, сгенерированный из исходного фильтра в процессе компактизации.
Compaction Value (Коэффициент сжатия, R): Значение, определяющее степень сжатия. Отношение размера исходного фильтра к размеру компактного (оптимального) фильтра.
Slices (Срезы): Равные части, на которые делится битовый вектор исходного фильтра. Количество срезов равно Compaction Value.
Logical OR (Логическое ИЛИ): Логическая операция, используемая для объединения битов из разных срезов в процессе сжатия.
Term Pairs (Пары терминов): Пример данных, упомянутый в патенте: пары слов, извлеченные из корпуса данных (например, из электронных писем), используемые, например, для улучшения проверки орфографии.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод компактизации Фильтра Блума.

Вставка множества элементов из корпуса данных в первый Фильтр Блума (первый битовый вектор).
Определение необходимого размера фильтра (filter size) на основе количества вставленных элементов.
Разделение первого битового вектора на несколько срезов (slices) на основе необходимого размера и размера первого фильтра.
Генерация второго (компактного) Фильтра Блума (второго битового вектора) из срезов первого. Биты во втором векторе устанавливаются на основе оценки (evaluation) соответствующих битов в каждом срезе первого вектора.

Claim 5 и 6 (Зависимые): Уточняют расчет коэффициента сжатия.

Вычисляется Compaction Value путем деления размера первого Фильтра Блума на необходимый (оптимальный) размер фильтра. Этот коэффициент используется для генерации второго фильтра.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет расчет необходимого размера фильтра.

Определение размера фильтра включает расчет оптимального размера на основе предопределенной частоты ложных срабатываний (pre-determined false positive rate) и количества элементов данных.

Claim 9 (Зависимый от 1): Уточняет техническую реализацию генерации (Step 4 в Claim 1).

Оценка (evaluation) включает выполнение операции логического ИЛИ (logical OR operation).

Где и как применяется

Это инфраструктурный механизм оптимизации хранения данных, который не является частью алгоритмов ранжирования. Он применяется там, где используются Фильтры Блума для управления большими наборами данных.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Фильтры Блума часто используются для эффективного отслеживания того, какие URL уже были посещены или поставлены в очередь. Этот патент позволяет системе эффективно управлять этими массивными фильтрами, оптимизируя использование памяти краулерами.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Может применяться при обработке данных во время индексирования, например, для дедупликации или хранения наборов признаков (как term pairs). Патент позволяет оптимизировать размер этих структур данных после завершения этапа обработки за один проход.

Входные данные:

Заполненный исходный Bloom Filter (первый битовый вектор).
Количество уникальных элементов, вставленных в фильтр.

Выходные данные:

Compact Bloom Filter (второй битовый вектор) оптимального размера.

На что влияет

Патент влияет исключительно на эффективность использования памяти и дискового пространства внутренними системами Google.

Он не влияет на конкретные типы контента, типы запросов, форматы контента, ниши или тематики с точки зрения SEO или ранжирования.
В патенте в качестве примера данных упоминаются электронные письма (emails) и извлеченные из них пары терминов (term pairs). Это может использоваться для улучшения поиска по почте или проверки орфографии, но сам механизм сжатия универсален.

Когда применяется

Условия работы: Алгоритм применяется, когда количество уникальных элементов в наборе данных заранее неизвестно, и требуется создать фильтр Блума оптимального размера за один проход.
Триггеры активации: Процесс запускается после того, как Bloom Filter был заполнен данными и стало известно точное количество уникальных элементов, если рассчитанный оптимальный размер меньше исходного.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Заполнение и подсчет (Один проход по данным)

Инициализация: Создается исходный (большой) Bloom Filter.
Чтение и вставка: Система читает Data Corpus и вставляет каждый уникальный элемент данных в фильтр.
Подсчет элементов: Система одновременно подсчитывает точное количество уникальных элементов (N), которые были вставлены.

Этап 2: Расчет параметров

Определение оптимального размера (K): На основе N и желаемой частоты ложных срабатываний вычисляется оптимальный размер фильтра. (Патент упоминает пример: 9.6 бит на элемент для 1% ошибки).
Расчет коэффициента сжатия (R): Вычисляется Compaction Value (R) путем деления размера исходного фильтра на K.

Этап 3: Компактизация (Без чтения данных)

Инициализация компактного фильтра: Создается пустой Compact Bloom Filter размером K.
Разделение на срезы: Битовый вектор исходного фильтра логически делится на R срезов (slices), каждый размером K.
Применение Logical OR: Каждый бит ‘n’ в компактном фильтре устанавливается путем выполнения операции Logical OR над соответствующими битами из всех R срезов исходного фильтра (биты в позициях n, n+K, n+2K, …, n+(R-1)K).
Финализация: Полученный Compact Bloom Filter сохраняется. Исходный фильтр может быть удален, или компактизация может быть выполнена «на месте» (in place) для освобождения памяти.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на манипуляциях со структурой данных (битовым вектором) и не использует традиционные SEO-факторы (ссылочные, поведенческие и т.д.).

Контентные факторы (Пример использования): В патенте упоминается, что в фильтр могут помещаться данные, извлеченные из контента. Приводятся примеры терминов (terms) и пар терминов (term pairs), извлеченных из электронных писем (emails).

Какие метрики используются и как они считаются

Количество уникальных элементов (N): Точное количество записей, вставленных в фильтр.
Размер исходного фильтра: Общее количество битов в исходном битовом векторе.
Оптимальный размер фильтра (K): Расчетный размер, необходимый для хранения данного количества элементов с заданной вероятностью ложных срабатываний (false positive rate).
Compaction Value (R): Коэффициент сжатия. Формула расчета: Размер исходного фильтра / Оптимальный размер фильтра.
Метод сжатия: Используется математическая операция Logical OR, применяемая к срезам исходного битового вектора.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

Инфраструктурный фокус: Изобретение направлено исключительно на оптимизацию использования системных ресурсов (памяти и времени обработки) внутри инфраструктуры Google.
Оптимизация за один проход (Single Pass): Ключевое преимущество метода — возможность сжатия фильтра без повторного чтения исходного корпуса данных (Data Corpus), что значительно экономит вычислительные ресурсы и время ввода-вывода.
Механизм компактизации: Процесс основан на математических свойствах Фильтров Блума и реализуется через деление на срезы (slices) и применение операции Logical OR.
Отсутствие влияния на SEO: Патент не описывает сигналы ранжирования, методы анализа контента или оценки качества сайтов. Он не дает практической пользы для SEO-специалистов.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO, которые можно было бы применить в работе по продвижению сайтов.

Best practices (это мы делаем)

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

Worst practices (это делать не надо)

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

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент интересен с точки зрения понимания инженерных решений, которые позволяют Google эффективно работать в глобальном масштабе и оптимизировать свою инфраструктуру. Однако он никак не влияет на стратегии продвижения сайтов.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.

Вопросы и ответы

Что такое Фильтр Блума и как он используется в поиске?

Фильтр Блума (Bloom Filter) — это структура данных, которая позволяет быстро и компактно проверить, принадлежит ли элемент к определенному множеству. В поиске он может использоваться для инфраструктурных задач: например, чтобы краулер быстро проверял, посещал ли он уже данный URL, или для обнаружения дубликатов контента. Это позволяет экономить время, избегая медленных запросов к основной базе данных.

Какую основную проблему решает этот патент?

Он решает проблему неэффективного использования памяти, когда Фильтр Блума создается слишком большим, потому что заранее неизвестно количество уникальных элементов. Патент предлагает метод сжатия этого большого фильтра до оптимального размера уже после его заполнения, и главное — без необходимости заново перечитывать все исходные данные (за один проход), что очень ресурсозатратно.

Влияет ли этот патент на ранжирование сайтов или SEO?

Нет, этот патент не влияет на ранжирование сайтов или SEO-стратегии. Это чисто инфраструктурное изобретение, касающееся оптимизации использования памяти и хранения данных внутри систем Google. Он не описывает сигналы ранжирования или методы оценки качества сайтов.

Что такое «Logical OR» в контексте сжатия фильтра?

Это технический механизм сжатия. Исходный большой фильтр делится на несколько частей (срезов). Чтобы получить один бит в новом компактном фильтре, система берет соответствующие биты из всех срезов и применяет операцию логического ИЛИ (Logical OR). Если хотя бы в одном из срезов этот бит был установлен в 1, то и в компактном фильтре он будет 1.

Что такое обработка «за один проход» (single pass)?

Это означает, что система читает исходные данные только один раз. Традиционный метод оптимизации размера фильтра требовал двух проходов: один раз для подсчета уникальных элементов, второй раз для заполнения нового фильтра оптимального размера. Этот патент позволяет выполнить и заполнение, и оптимизацию размера, прочитав данные лишь единожды.

Упоминаются ли в патенте конкретные данные, которые Google хранит в этих фильтрах?

В качестве примеров в патенте упоминаются данные из электронных писем (emails), в частности, термины (terms) и пары терминов (term pairs). Это может использоваться, например, для улучшения поиска по почте или проверки орфографии. Однако сам механизм сжатия универсален и может применяться к любым данным в Фильтрах Блума, например, к URL.

Ускоряет ли этот патент индексацию моего сайта?

Косвенно, да, но это инфраструктурное улучшение, на которое нельзя повлиять. Патент позволяет системам Google работать эффективнее в целом. Если Google использует этот метод при управлении очередями сканирования или индексации, это может немного ускорить общую обработку данных, но это не дает преимуществ конкретному сайту.

Что такое «Size Estimator» и как он работает?

В контексте патента, это компонент, который подсчитывает количество уникальных элементов (N), вставленных в фильтр Блума. Затем, используя это число и желаемую вероятность ложных срабатываний (например, 1%), он вычисляет минимально необходимый размер фильтра Блума. В патенте указан пример расчета: 9.6 бит на элемент для 1% ошибки.

Какова практическая польза этого патента для Google?

Практическая польза заключается в значительной экономии оперативной памяти и дискового пространства для хранения Фильтров Блума, а также в ускорении процессов их создания и оптимизации за счет обработки в один проход. Это позволяет Google обрабатывать больше данных при меньших затратах ресурсов.

Каково значение этого патента для Senior SEO специалиста?

Для Senior SEO специалиста этот патент имеет в основном академический интерес. Он не предлагает никаких практических действий для оптимизации сайтов. Однако он полезен для глубокого понимания инфраструктуры поисковых систем и того, как Google подходит к решению инженерных задач, связанных с масштабированием и эффективностью.