Как Google ускоряет выполнение запросов, оптимизируя и «сплющивая» деревья запросов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему низкой производительности при выполнении поисковых запросов, вызванную традиционным методом обхода иерархических деревьев запросов (Query Trees). Основная проблема — значительные вычислительные накладные расходы, связанные с рекурсивными вызовами виртуальных функций (Virtual Function Calls, например, MATCH()) для проверки каждого документа. Цель изобретения — сократить время отклика поисковой системы (latency), особенно при работе с очень большими индексами.

Что запатентовано

Запатентована система оптимизации скорости выполнения поисковых запросов. Суть изобретения заключается в реструктуризации Query Tree с помощью техники «сплющивания» (Flattening) для устранения промежуточных узлов и сокращения количества вызовов функций. Также описывается стратегия выполнения «Следующее совпадение» (Next-Match), которая позволяет эффективно пропускать несовпадающие идентификаторы документов при обходе индекса.

Как это работает

Система применяет несколько уровней оптимизации:

• Построение дерева: Запрос преобразуется в стандартное Query Tree.
• Flattening (Сплющивание): Query Processor устраняет промежуточные операторы (например, вложенные AND/OR). Логика выполнения сохраняется с помощью оптимизированных структур, таких как Таблицы переходов (Jump-Tables), которые обеспечивают прямую навигацию между узлами (Direct Threading) вместо медленной рекурсии.
• De-virtualization и Inlining: Замена дорогих виртуальных вызовов функций прямыми вызовами и встраиванием кода.
• Next-Match (Следующее совпадение): При обходе индекса узлы возвращают следующий наибольший совпадающий идентификатор документа (ID), а не просто True/False для текущего ID. Это позволяет пропускать блоки нерелевантных документов.
• Short Circuiting (Короткое замыкание): Во время выполнения система может динамически «обрезать» узлы, которые исчерпали свои совпадения.

Актуальность для SEO

Высокая (с инженерной точки зрения). Эффективность и скорость ответа являются критически важными параметрами для любой крупномасштабной поисковой системы. Описанные низкоуровневые оптимизации доступа к инвертированному индексу фундаментальны для систем информационного поиска (Information Retrieval) и остаются актуальными.

Важность для SEO

1/10 (Минимальное/Инфраструктура). Патент описывает исключительно внутренние процессы оптимизации скорости выполнения запросов на серверах Google (этап Retrieval). Он не влияет на то, как Google определяет релевантность, качество или ранжирует контент, а только на то, насколько быстро система находит совпадающие документы в индексе. Прямых рекомендаций или практической ценности для SEO-стратегий патент не несет.

Детальный разбор

Термины и определения

Query Tree (Дерево запросов)

Структура данных, представляющая логику поискового запроса в виде иерархии узлов.

Operator Node (Узел-оператор)

Промежуточный узел в дереве, применяющий логическую операцию (AND, OR, NOT) к результатам своих дочерних узлов.

Leaf Node / Term Node (Листовой узел / Узел термина)

Конечный узел в дереве, представляющий конкретный термин запроса и связанный со списком публикаций (Posting List).

Posting List (Список публикаций)

Часть инвертированного индекса; список идентификаторов документов (Document IDs), содержащих определенный термин.

Virtual Function Call (Вызов виртуальной функции)

Механизм вызова функции (например, MATCH()), создающий значительные накладные расходы при стандартном рекурсивном обходе дерева.

Flattening (Сплющивание)

Процесс оптимизации Query Tree путем устранения промежуточных Operator Nodes и группировки их дочерних узлов непосредственно под родительским узлом.

De-virtualization (Девиртуализация)

Замена вызовов виртуальных функций прямыми вызовами конкретных функций для повышения производительности.

Inlining (Встраивание)

Оптимизация, при которой тело функции копируется в место ее вызова, устраняя накладные расходы на вызов функции.

Jump-Table (Таблица переходов)

Структура данных, используемая для реализации сплющенного дерева. Позволяет узлу переходить непосредственно к следующему релевантному узлу.

Direct Threading (Прямая передача управления)

Механизм, реализуемый через Jump-Table, позволяющий переходить между узлами напрямую, без возврата к родительскому узлу.

Short Circuiting (Короткое замыкание)

Техника оптимизации, при которой узел динамически удаляется из обхода (например, путем модификации Jump-Table), когда он исчерпал свои совпадения (достиг конца Posting List).

Next-Match (Следующее совпадение)

Стратегия обхода дерева, при которой узел возвращает идентификатор следующего документа, который соответствует условию и имеет ID, больший или равный заданному, а не просто True/False.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод оптимизации обработки запроса через Flattening.

1. Построение дерева запросов (Query Tree).
2. Группировка узлов на основе родительского узла-оператора. Группа сохраняет функциональность этого оператора.
3. Устранение узла-оператора путем его замены группой узлов в дереве.
4. Обход оптимизированного дерева для получения списка результатов из поискового индекса.

Claim 9, 10, 12 (Зависимые): Детализируют реализацию Flattening.

• Замена оператора включает модификацию его родительского узла (Claim 9).
• Эта модификация может включать создание Jump-Table для обеспечения Direct Threading (Claim 10) или генерацию специализированной логики (кода) с использованием анализа потока управления (Claim 12).

Claim 11 (Зависимый): Детализирует динамическую оптимизацию (Short Circuiting).

Во время обхода система может «обрезать» ветвь дерева, модифицируя Jump-Table, когда узел исчерпывает свои возможные совпадения.

Claim 4, 5, 6 (Зависимые): Детализируют механизм обхода Next-Match.

• При обходе вызов дочернего узла включает стартовый ID документа (Claim 4).
• Дочерний узел возвращает следующий совпадающий ID документа (Claim 5) или код ошибки (например, END_ID), если совпадений больше нет (Claim 6).

Claim 13, 14 (Зависимые): Описывают условия применения оптимизации.

Flattening применяется выборочно, на основе типа оператора (Claim 13) и статистики использования конфигураций групп (Claim 14), если оптимизация признана целесообразной.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе выполнения запроса для ускорения извлечения данных из индекса.

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval / Отбор кандидатов)
Это основное место применения патента. На этапе отбора кандидатов система должна максимально быстро определить набор документов в Search Index, соответствующих логике запроса. Процессор запросов (Query Processor) оптимизирует Query Tree (используя Flattening) и выполняет его обход (используя Next-Match и Jump-Tables) для эффективного извлечения Document IDs.

Входные данные:

• Поисковый запрос (преобразованный в Query Tree).
• Search Index (Инвертированный индекс, состоящий из Posting Lists).
• Статистика узлов (например, длина Posting Lists).

Выходные данные:

• Список идентификаторов документов (Document IDs), соответствующих логике запроса.

Технические особенности: Основная цель — минимизация задержек (latency) за счет сокращения количества вызовов функций и уменьшения объема обрабатываемых данных.

На что влияет

• Все типы контента и запросов: Патент влияет на скорость обработки практически всех типов запросов и контента, которые используют стандартный инвертированный индекс. Это инфраструктурное улучшение производительности, не зависящее от тематики (YMYL или другие), языка или формата контента. Наибольший эффект достигается для сложных запросов с множеством логических операторов.

Когда применяется

Алгоритмы применяются во время выполнения поискового запроса.

• Триггеры активации: Решение о применении оптимизации (Flattening) принимается на этапе анализа запроса непосредственно перед его выполнением.
• Условия применения: Система может выборочно применять сплющивание (Claims 13, 14). Учитываются:
  • Тип оператора (AND, OR, NOT проще оптимизировать).
  • Статистика и свойства листовых узлов (например, длина Posting List). Если затраты на оптимизацию превышают выгоду (например, при очень коротких списках), она может не применяться.

Пошаговый алгоритм

Этап А: Оптимизация Query Tree (перед выполнением)

1. Построение дерева: Исходный запрос преобразуется в Query Tree.
2. Анализ кандидатов на Flattening: Идентифицируются промежуточные операторы и оценивается целесообразность их устранения на основе типа операторов и статистики узлов.
3. Применение Flattening: Если целесообразно, оператор устраняется, а его дочерние узлы группируются.
4. Генерация логики выполнения: Для сплющенной части дерева создается оптимизированная логика:
   • Вариант 1: Создается Jump-Table для управления потоком (Direct Threading).
   • Вариант 2: Генерируется специализированный исполняемый код (Logic Generation).

Этап Б: Выполнение запроса (Traversal)

1. Инициализация: Начинается обход оптимизированного дерева, задается начальный Document ID.
2. Применение Next-Match: Система запрашивает у узлов следующее совпадение (nextMatch(id)). Узлы ищут в своих Posting Lists наименьший ID ≥ текущего ID.
3. Использование Jump-Table: В сплющенных частях дерева система использует Jump-Table для прямого перехода между узлами, минуя возврат к родительскому узлу.
4. Применение Short Circuiting: Если узел сообщает, что он исчерпал свои совпадения (например, возвращает END_ID), Query Processor может динамически обновить Jump-Table, чтобы пропустить этот узел в будущем.
5. Сбор результатов: Процесс повторяется до тех пор, пока не будут найдены все совпадения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на эффективности доступа к индексу и не использует стандартные SEO-факторы.

• Технические факторы (Индекс): Основные используемые данные — это Search Index, состоящий из Posting Lists (списки Document IDs, связанных с терминами).
• Системные данные: Статистика узлов (например, длина Posting List), используемая для принятия решения о целесообразности применения Flattening.

Какие метрики используются и как они считаются

• Патент не вводит метрик ранжирования или оценок качества.
• Используются операции сравнения идентификаторов документов (>, >=, ==).
• Next-Match Calculation: Вычисление наименьшего ID в Posting List, который больше или равен входному ID.
• END_ID: Специальное значение, используемое для индикации исчерпания совпадений.
• Целевая метрика оптимизации — время выполнения запроса (Query Response Time), улучшение которого достигается за счет сокращения количества вызовов функций.

Выводы

1. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает исключительно внутренние инженерные механизмы повышения эффективности и скорости работы поисковой системы на этапе поиска документов в индексе (Retrieval).
2. Отсутствие влияния на ранжирование: Описанные методы (Flattening, Next-Match, De-virtualization) не влияют на расчет релевантности, качества контента или итоговый порядок ранжирования. Они только ускоряют процесс нахождения документов, соответствующих запросу.
3. Сложность этапа Retrieval: Патент дает представление о глубине низкоуровневых оптимизаций, которые Google применяет для обеспечения быстрого ответа даже при огромных размерах индекса. Ключевыми являются минимизация вызовов функций и эффективный пропуск нерелевантных документов.
4. Практических выводов для SEO нет: Поскольку патент не затрагивает факторы ранжирования или индексирования контента, он не дает оснований для изменения SEO-стратегий.

Практика

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

Best practices (это мы делаем)

Не применимо. Патент описывает внутренние механизмы Google по оптимизации производительности и не содержит рекомендаций для вебмастеров или SEO-специалистов.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик или манипуляций.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент имеет значение для инженеров, разрабатывающих системы информационного поиска (Information Retrieval), демонстрируя передовые методы оптимизации обхода инвертированного индекса и выполнения сложных запросов.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен технический пример для иллюстрации работы механизма Next-Match.

Сценарий: Выполнение запроса с использованием Next-Match

1. Запрос: «TermA AND TermB»
2. Индекс (Posting Lists):
   • TermA: [1, 5, 10, 25]
   • TermB: [2, 5, 12, 25]
3. Выполнение:
   1. Система начинает с ID=1. Запрашивает nextMatch(1).
   2. TermA возвращает 1.
   3. TermB возвращает 2.
   4. ID не совпадают (1 != 2). Система берет больший ID (2).
   5. Запрашивает nextMatch(2) у TermA.
   6. TermA возвращает 5.
   7. Запрашивает nextMatch(5) у TermB.
   8. TermB возвращает 5.
   9. Совпадение найдено (ID 5).
   10. Процесс продолжается с ID=6. TermA возвращает 10, TermB возвращает 12. Итерации продолжаются до нахождения следующего совпадения (ID 25).
4. Результат: Система эффективно нашла совпадения [5, 25], пропустив проверку множества промежуточных документов (например, 3, 4, 6-9 и т.д.), что ускоряет процесс.

Вопросы и ответы