Как Google обрабатывает сложные запросы к базам данных, выполняя только эффективные операции и делегируя ресурсоемкие задачи

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему перегрузки серверов баз данных (Datastore Server Systems) ресурсоемкими запросами, которые не могут быть выполнены эффективно, как правило, из-за отсутствия необходимых индексов. Выполнение таких запросов (например, сортировка огромных наборов данных в памяти) может монополизировать ресурсы сервера и ухудшить производительность для других пользователей. Изобретение позволяет избежать выполнения операций с неограниченными требованиями к ресурсам (unconstrained resource requirements), сохраняя стабильность системы.

Что запатентовано

Запатентована система для обработки запросов к хранилищу данных, которая разделяет план выполнения запроса на поддерживаемые (эффективные) и неподдерживаемые (ресурсоемкие) шаги. Если запрос поддерживается лишь частично (partially supported), система выполняет только эффективные шаги и возвращает промежуточные результаты (intermediate results) вместе с описанием невыполненных шагов инициатору запроса (requestor).

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Планирование: Сервер получает запрос и генерирует план выполнения (Query-Processing Plan).
• Оценка поддержки: Система определяет, какие шаги плана (фильтры, сортировки) могут быть выполнены эффективно с использованием существующих индексов (Supported Query-Processing Steps), а какие требуют чрезмерных ресурсов (Unsupported Query-Processing Steps).
• Частичное выполнение: Если запрос поддерживается частично, сервер выполняет только Supported Steps.
• Возврат результатов: Сервер возвращает инициатору запроса Intermediate Results и представление невыполненных шагов (representation of the unsupported query-processing step).
• Завершение обработки: Инициатор запроса (например, клиентское приложение) использует полученные данные для локального выполнения оставшихся шагов.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры). Принципы эффективного управления вычислительными ресурсами, изоляции запросов и использования индексов для масштабирования критически важны для работы распределенных систем Google. Этот механизм актуален для обеспечения стабильности внутренних хранилищ данных и облачных сервисов (например, Google Cloud Datastore/Firestore).

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент имеет сугубо инфраструктурный характер и описывает механизмы оптимизации нагрузки на серверы баз данных и взаимодействие между приложениями и этими серверами. Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования веб-поиска, оценке качества контента или факторах, влияющих на позиции сайтов в выдаче. Практическая ценность для SEO-специалистов отсутствует.

Детальный разбор

Термины и определения

Datastore Server System (Серверная система хранилища данных)

Серверная система (база данных), которая хранит данные (Entity Database) и обрабатывает запросы к ним, используя индексы (Entity Index(es)).

Entity (Сущность)

Объект данных, хранящийся в базе. Имеет уникальный идентификатор (Key) и свойства (Properties).

Index (Индекс)

Структура данных, отсортированная по значениям свойств сущностей. Индексы позволяют эффективно выполнять запросы. Наличие или отсутствие индексов определяет возможности системы.

Intermediate Results (Промежуточные результаты)

Результаты, полученные после выполнения только поддерживаемых шагов частично поддерживаемого запроса.

Query Planner (Планировщик запросов)

Компонент, который генерирует и выбирает оптимальный план выполнения запроса.

Query-Processing Plan (План обработки запроса)

Набор шагов (фильтрация, сортировка), необходимых для выполнения запроса.

Requestor (Инициатор запроса)

Клиентская система (Client System) или сервер приложений (Application Server System), который отправляет запрос в Datastore Server System.

Supported Query-Processing Steps (Поддерживаемые шаги обработки запроса)

Шаги плана, которые могут быть выполнены сервером эффективно, благодаря наличию индексов. Имеют ограниченные требования к ресурсам (constrained resource requirements).

Unsupported Query-Processing Steps (Неподдерживаемые шаги обработки запроса)

Шаги плана, которые не могут быть выполнены сервером эффективно. Имеют неограниченные требования к ресурсам (unconstrained resource requirements). В патенте также называются Unperformed Query-Processing Steps.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки запроса на серверной системе.

1. Система получает первый запрос от инициатора.
2. Получается первый план обработки запроса (Query-Processing Plan), включающий множество шагов.
3. Система имеет набор поддерживаемых шагов. Шаги вне этого набора считаются неподдерживаемыми.
4. Если установлено, что план включает как поддерживаемые, так и неподдерживаемые шаги:
   • Выполняются поддерживаемые шаги для получения Intermediate Results.
   • Генерируется первый ответ, включающий Intermediate Results и представление (representation) неподдерживаемого шага.
5. Первый ответ передается инициатору запроса.

Ядро изобретения — это идентификация неэффективных операций и делегирование их выполнения обратно инициатору вместе с частично обработанными данными.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет процесс планирования.

Получение плана включает генерацию множества кандидатов планов и выбор одного из них на основе предопределенных критериев планирования (predefined planning criteria). Это позволяет выбрать наиболее оптимальный способ частичного выполнения запроса.

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает эволюцию системы (адаптацию).

1. После обработки первого (частично поддерживаемого) запроса, система добавляет новый поддерживаемый шаг в свой набор (например, путем создания нового индекса).
2. Позже система получает второй запрос, эквивалентный первому.
3. Получается второй план обработки, отличный от первого, который использует эту новую возможность.

Это показывает, что система может улучшать свои возможности, и тот же запрос будет обработан более полно в будущем.

Claim 10 (Зависимый от 1): Определяет источник возможностей системы.

Набор поддерживаемых шагов определяется в соответствии с существующими индексами данных (currently existing indexes). Эффективность напрямую зависит от наличия индексов.

Claim 11 (Зависимый от 10): Описывает механизм создания новых индексов.

В ответ на определение неподдерживаемого шага, система может сгенерировать дополнительный индекс (additional index) и добавить этот шаг в набор поддерживаемых шагов.

Где и как применяется

Патент описывает внутренние процессы обработки данных в Datastore Server System. Он не относится напрямую к архитектуре веб-поиска (Crawling, Ranking, Reranking), а скорее описывает инфраструктурный уровень извлечения данных из хранилища по запросу приложения.

INDEXING – Индексирование (Инфраструктура)
На этом этапе Index Generator создает и обновляет Entity Index(es). Наличие или отсутствие конкретных индексов определяет набор Supported Query-Processing Steps и возможности системы по эффективной обработке запросов.

Обработка Запроса (Data Retrieval)
Этот этап включает компоненты, аналогичные QUNDERSTANDING и RANKING, но в контексте базы данных:

1. Request Processor и Query Planner анализируют запрос и генерируют Query-Processing Plans.
2. Query Engine выполняет выбранный план. Здесь происходит разделение на поддерживаемые и неподдерживаемые шаги.
3. Response Generator формирует ответ (финальный или промежуточный).

Входные данные:

• Запрос от Requestor (фильтры, сортировка).
• Существующие Entity Index(es).
• Набор Supported Query-Processing Steps.

Выходные данные:

• Intermediate Results и representation of unsupported query-processing steps (при частичной поддержке).
• ИЛИ Финальный ответ (при полной поддержке).
• ИЛИ Все сущности или ошибка (при отсутствии поддержки).

На что влияет

Патент не описывает влияние на SEO-факторы, типы контента или тематики. Он влияет на:

• Сложные запросы к базам данных: Запросы с комбинациями множественных фильтров и порядков сортировки (sort orders), для которых не существует единого оптимального индекса.
• Производительность и Стабильность: Влияет на способность серверной системы обслуживать запросы, предотвращая монополизацию ресурсов отдельными сложными операциями.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется при обработке запросов к Datastore Server System.
• Триггеры активации: Механизм частичного выполнения активируется, когда система определяет, что план выполнения запроса содержит как минимум один Supported Step и как минимум один Unsupported Step. Основной триггер – отсутствие необходимых индексов для эффективного выполнения всех шагов запроса (наличие шагов с unconstrained resource requirements).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение запроса: Система получает запрос от инициатора.
2. Планирование и Выбор: Query Planner генерирует кандидатов в планы выполнения и выбирает оптимальный план на основе предопределенных критериев (например, строгость фильтров, количество поддерживаемых сортировок).
3. Классификация шагов: Шаги выбранного плана классифицируются как поддерживаемые или неподдерживаемые на основе доступных индексов.
4. Проверка поддержки (Условие 1): Содержит ли план поддерживаемые шаги?
   • Если НЕТ: Вернуть все сущности или ошибку.
   • Если ДА: Перейти к Условию 2.
5. Проверка поддержки (Условие 2): Содержит ли план неподдерживаемые шаги?
   • Если НЕТ (Полная поддержка): Выполнить все шаги, сгенерировать финальный ответ и отправить инициатору.
   • Если ДА (Частичная поддержка): Перейти к шагу 6.
6. Частичное выполнение: Query Engine выполняет только поддерживаемые шаги.
7. Генерация промежуточных данных: Создаются Intermediate Results.
8. Формирование ответа: Response Generator создает ответ, включающий промежуточные результаты и описание невыполненных (неподдерживаемых) шагов.
9. Отправка ответа: Ответ передается инициатору для завершения обработки.

Процесс Б: Адаптация системы (Асинхронный)

1. Идентификация неподдерживаемого шага: Фиксируется факт наличия неподдерживаемого шага в запросе.
2. Генерация индекса: Index Generator (опционально, например, если шаг часто запрашивается) создает дополнительный индекс, необходимый для поддержки этого шага.
3. Обновление возможностей: Система добавляет этот шаг в набор Supported Query-Processing Steps для будущих запросов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на инфраструктуре обработки запросов. В нем не упоминаются контентные, ссылочные, поведенческие или иные SEO-факторы.

• Структурные данные (База данных):
  • Entity Database: Хранилище объектов данных (сущностей) с их свойствами (Properties) и ключами (Keys).
  • Entity Index(es): Существующие индексы. Структура и наличие индексов критически важны для работы алгоритма.
• Системные данные:
  • Supported Query-Processing Steps: Набор операций, которые система может выполнять эффективно.
• Данные запроса:
  • Фильтры (Filters) и Порядок сортировки (Sort Orders).
  • Приоритеты операций (Prioritized operations): Опционально, указание инициатором приоритетов операций.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит формул, но опирается на концептуальные метрики эффективности:

• Оценка требований к ресурсам (Resource Requirements): Ключевая метрика для классификации шагов. Шаги делятся на имеющие constrained resource requirements (поддерживаемые/эффективные) и unconstrained resource requirements (неподдерживаемые/ресурсоемкие). Эффективность часто означает, что время выполнения масштабируется с количеством результатов, а не с общим объемом данных.
• Predefined Planning Criteria (Критерии планирования): Метрики для выбора лучшего плана из кандидатов:
  • Number of sort orders applied: Предпочтение планам, поддерживающим больше требуемых сортировок.
  • Restrictiveness of filters: Предпочтение применению наиболее строгих фильтров для минимизации объема промежуточных результатов.
  • Preference indicated by the requestor: Учет приоритетов, указанных инициатором.

Выводы

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO-специалистов, оптимизирующих сайты под Google Search.

1. Инфраструктурный фокус: Патент описывает механизм управления нагрузкой и обеспечения эффективности баз данных, а не алгоритмы веб-поиска.
2. Приоритет эффективности над полнотой выполнения: Google предпочитает быстро выполнить часть запроса эффективно, чем выполнять весь запрос медленно и с риском перегрузки системы. Операции с unconstrained resource requirements не выполняются сервером.
3. Критическая роль индексов: Возможности системы напрямую зависят от существующих индексов. Отсутствие индекса для конкретной комбинации фильтров и сортировки делает соответствующий шаг Unsupported.
4. Делегирование сложных задач: Ресурсоемкие задачи (например, сортировка больших объемов данных в памяти без индекса) делегируются обратно клиентскому приложению (Requestor).
5. Адаптивность системы: Система может асинхронно адаптироваться к запросам. Если определенные неподдерживаемые операции запрашиваются часто, система может сгенерировать новые индексы, чтобы сделать эти операции поддерживаемыми в будущем.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO-специалистов, оптимизирующих сайты под Google Search. Анализ ниже описывает значение патента для понимания инфраструктуры, но не содержит прикладных SEO-рекомендаций.

Best practices (это мы делаем)

Для стандартной работы по SEO-продвижению сайтов этот патент не предлагает конкретных практик. Он не влияет на контентную, ссылочную или техническую оптимизацию сайта для поисковой системы Google.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не выделяет неэффективных или опасных SEO-тактик и не направлен против каких-либо манипуляций с выдачей.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает, что инфраструктура Google построена на принципах максимальной вычислительной эффективности, масштабируемости и строгой зависимости от индексов для выполнения операций. Это объясняет, как Google обрабатывает огромные объемы данных, но не дает инсайтов о том, как улучшить ранжирование веб-сайтов.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен пример, иллюстрирующий работу механизма в контексте базы данных, как это описано в патенте.

Сценарий: Запрос к базе данных продуктов

База данных содержит миллионы товаров со свойствами: Категория, Цена, Рейтинг.

Существующие индексы:

• Индекс 1: (Категория, Цена ASC)
• Индекс 2: (Категория, Рейтинг DESC)

Запрос: Найти товары в Категории=»Электроника», с Ценой < 1000, отсортировать по Рейтингу DESC.

1. Планирование: Шаги: (1) Фильтр Категория=»Электроника», (2) Фильтр Цена < 1000, (3) Сортировка Рейтинг DESC.
2. Анализ поддержки: Индекса, поддерживающего все три шага одновременно, нет. Система выбирает план, использующий Индекс 2. В этом плане Шаг 1 и Шаг 3 поддерживаются (Supported). Шаг 2 (Фильтр по Цене) является неподдерживаемым (Unsupported).
3. Выполнение: Система использует Индекс 2 для быстрого получения всех товаров в категории «Электроника», отсортированных по рейтингу.
4. Ответ: Система возвращает Intermediate Results (список электроники по рейтингу) и Unsupported Step (Фильтр Цена < 1000).
5. Действие клиента: Приложение (Requestor) получает данные и локально применяет фильтр по цене к промежуточным результатам.

Вопросы и ответы