Close Menu

    Как Google эффективно объединяет данные из разных индексов для выполнения сложных запросов с помощью курсоров

    IDENTIFYING DISTINCT COMBINATIONS OF VALUES FOR ENTITIES BASED ON INFORMATION IN AN INDEX (Идентификация уникальных комбинаций значений для сущностей на основе информации в индексе)
    2013 Индексация Патенты Google

    Патент описывает инфраструктурный механизм для эффективного выполнения запросов типа «Select Distinct» в больших распределенных базах данных. Система использует «курсор запроса» для синхронизированного обхода нескольких отсортированных индексов, что позволяет быстро находить уникальные комбинации значений, соответствующие сложным фильтрам (AND/OR), пропуская нерелевантные данные.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент решает проблему неэффективности и высокой ресурсоемкости обработки сложных запросов в больших объемах данных, особенно в распределенных системах, использующих schemaless databases. Конкретная задача — оптимизация выполнения запросов типа «select distinct» (выбор уникальных значений), которые требуют объединения данных из разных индексов с применением логических операций (AND/OR).

    Что запатентовано

    Запатентован метод и система для эффективного выполнения запросов «select distinct» с использованием предварительно отсортированных индексов. Изобретение описывает механизм использования «query cursor» (курсора запроса) для итеративного и синхронизированного обхода нескольких фрагментов индекса (index portions). Это позволяет эффективно сравнивать потенциальные значения (candidate value combinations) и пропускать записи, которые заведомо не удовлетворяют условиям запроса.

    Как это работает

    Система работает следующим образом:

    • Идентификация индексов: При получении запроса система определяет соответствующие фрагменты индексов (index portions) на основе критериев фильтрации. Эти индексы должны быть отсортированы по запрашиваемым свойствам.
    • Инициализация курсора: Устанавливается начальное значение query cursor.
    • Итеративный поиск: Система запрашивает у каждого индекса следующее потенциальное значение (candidate value), которое равно или следует за текущим положением курсора.
    • Сравнение и логика: Полученные значения сравниваются в соответствии с логикой запроса. При AND (пересечение) значение должно присутствовать во всех индексах. При OR (объединение) выбирается минимальное значение среди всех кандидатов.
    • Обновление курсора: Курсор обновляется на основе найденного значения, что позволяет системе эффективно «перепрыгивать» через нерелевантные записи в следующем цикле итерации.

    Актуальность для SEO

    Высокая (с точки зрения инфраструктуры). Эффективная обработка больших данных и выполнение сложных запросов к распределенным базам данных остаются критически важными задачами для любой крупномасштабной поисковой системы. Описанные методы оптимизации актуальны для обеспечения скорости работы поиска.

    Важность для SEO

    (1/10). Патент имеет минимальное значение для практической SEO-стратегии. Он описывает исключительно внутренние процессы оптимизации баз данных Google (Datastore Server System) без прямых рекомендаций для SEO. Патент не касается алгоритмов ранжирования или оценки качества контента. Он объясняет, как Google технически эффективно извлекает данные из своих индексов, а не почему одни данные ранжируются выше других.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Select Distinct Query (Запрос на выборку уникальных значений)
    Тип запроса к базе данных, который возвращает только уникальные значения или комбинации значений для указанных свойств сущностей, удовлетворяющих определенным критериям.
    Entity (Сущность)
    Объект данных в базе данных (Entity Database), обладающий набором свойств (Properties).
    Index Portion (Фрагмент индекса)
    Часть индекса, соответствующая определенному критерию фильтрации. Записи в нем отсортированы в предопределенном порядке (predefined sort order).
    Query Cursor (Курсор запроса)
    Механизм для отслеживания текущей позиции при обходе индекса. Используется как общая точка отсчета для синхронизации поиска между несколькими index portions и позволяет пропускать обработанные данные.
    Candidate Value Combination (Потенциальная комбинация значений)
    Комбинация значений свойств, извлеченная из index portion во время итерации поиска. Является кандидатом на включение в результат запроса.
    Logical-Relationship Scanners (Сканеры логических отношений)
    Компоненты системы (например, AND_Scanner, OR_Scanner), отвечающие за сравнение потенциальных значений из разных индексов в соответствии с логикой запроса.
    Filter (Index) Scanners (Сканеры фильтров/индексов)
    Компоненты, отвечающие за обход конкретного index portion и извлечение следующего подходящего результата, начиная с позиции курсора.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Анализ фокусируется на механизме выполнения запросов.

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки запроса «select distinct».

    1. Система получает запрос на извлечение уникальных комбинаций значений (distinct value combinations).
    2. Идентифицируется набор из двух или более index portions, соответствующих критериям. Записи в них отсортированы в нужном порядке.
    3. Процесс идентификации уникальных комбинаций включает:
      1. Получение начального значения query cursor.
      2. Извлечение потенциальных комбинаций (candidate value combinations): из каждого фрагмента индекса извлекается комбинация, которая равна или следует непосредственно за (sequentially adjacent) текущим значением курсора.
      3. Сравнение извлеченных комбинаций для идентификации уникальных результатов в соответствии с запросом.
      4. Обновление query cursor на основе одной из извлеченных комбинаций.
      5. Повторение шагов (b), (c) и (d) до выполнения условия завершения (termination condition).
    4. Передача найденных уникальных комбинаций.

    Claim 6 и 7 (Зависимые): Уточняют обработку сложных фильтров.

    Если запрос содержит несколько операндов (Фильтр А, Фильтр Б) и логическую связь (AND/OR), система идентифицирует index portions для каждого операнда и выполняет сравнение кандидатов в соответствии с этой логической связью.

    Claim 12 (Зависимый): Описывает механизм работы с индексами, имеющими разную структуру (важно для schemaless databases).

    Запись в индексе может иметь первую секцию (значения запрашиваемых свойств) и вторую секцию (значения дополнительных свойств сортировки). Для сравнения используется только комбинация значений из первой секции. Это позволяет сравнивать данные из индексов, отсортированных по разным дополнительным свойствам, если основные свойства совпадают.

    Claim 14 (Зависимый): Вводит концепцию пакетной обработки (batching).

    Система может извлекать не одного кандидата, а пакет (batch) последовательных значений из индексов. Это оптимизация для снижения сетевых задержек и повышения эффективности доступа к индексам.

    Где и как применяется

    Изобретение является инфраструктурным и затрагивает этапы, связанные с организацией и извлечением данных.

    INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
    На этом этапе система генерирует и поддерживает отсортированные индексы (sorted indexes). Для работы механизма необходимо наличие индексов, отсортированных по нужным комбинациям свойств.

    RANKING – Ранжирование (Этап Retrieval / Отбор кандидатов)
    Основное применение патента. Query Engine использует описанный механизм для быстрого и эффективного извлечения данных из Index(es) в ответ на запрос, выполняя сложные операции фильтрации и объединения.

    Входные данные:

    • Запрос «select distinct» с фильтрами и логическими операторами.
    • Набор отсортированных индексов (Index(es)).
    • Текущее значение Query Cursor.

    Выходные данные:

    • Набор уникальных комбинаций значений (distinct value combinations).
    • Обновленное значение Query Cursor.

    На что влияет

    Патент описывает общий механизм обработки запросов и не содержит информации о его влиянии на конкретные типы контента, специфические запросы (кроме «select distinct»), форматы, ниши или языковые/географические ограничения. Он влияет на эффективность обработки данных независимо от их тематики.

    Когда применяется

    Условия активации: Алгоритм применяется, когда система получает запрос типа «select distinct», особенно если запрос требует анализа данных из двух или более фрагментов индекса для выполнения логических операций (AND, OR) над результатами фильтрации.

    Пошаговый алгоритм

    Процесс выполнения запроса «Select Distinct».

    1. Прием запроса и Идентификация индексов: Система получает запрос и определяет набор релевантных фрагментов индекса (index portions) с необходимым порядком сортировки.
    2. Инициализация курсора: Устанавливается начальное значение query cursor.
    3. Извлечение кандидатов: Для каждого фрагмента индекса извлекается потенциальная комбинация значений (candidate value combination), которая равна или является следующей по порядку сортировки относительно текущего значения курсора. (Может использоваться пакетное извлечение).
    4. Сравнение и логическая обработка: Извлеченные кандидаты сравниваются с использованием Logical-Relationship Scanner:
      • Для OR (Объединение): Выбирается минимальное значение среди всех кандидатов. Оно идентифицируется как уникальный результат.
      • Для AND (Пересечение/Слияние): Проверяется, совпадают ли значения из всех индексов. Если да, значение идентифицируется как уникальный результат. Если нет, выбирается минимальное значение для продолжения поиска в других индексах (метод «Zig-Zag»).
    5. Обновление курсора: Значение query cursor обновляется на основе результатов сравнения (например, устанавливается на значение, следующее за найденным результатом), чтобы пропустить обработанные записи в следующей итерации.
    6. Итерация или Завершение: Процесс повторяется с шага 3, пока не будет достигнуто условие завершения (например, конец индексов или достижение лимита результатов).

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    Патент фокусируется исключительно на механизме обработки индексов и не описывает факторы ранжирования.

    • Структурные данные (Индексы): Ключевыми данными являются предварительно отсортированные индексы (Index(es)). Они содержат значения свойств (Properties) сущностей и ключи (Keys).
    • Системные данные: Query Cursors, используемые для навигации.

    Информация о контентных, технических, ссылочных, поведенческих и других SEO-факторах в патенте отсутствует.

    Какие метрики используются и как они считаются

    Патент не описывает расчет метрик ранжирования или качества. Он описывает методы сравнения и навигации:

    • Сравнение значений: Используется сравнение потенциальных комбинаций значений на основе предопределенного порядка сортировки (predefined sort order).
    • Логические операции: Применяются стандартные булевы операции (AND, OR) для обработки результатов из разных индексов.
    • Навигация курсором: Курсор используется для определения следующей позиции в индексе (равно или непосредственно следующее значение).
    • Пакетная обработка (Batching): Упоминается возможность извлечения значений пакетами (batch of value combinations) размера N для оптимизации.

    Выводы

    Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Основные выводы для понимания работы системы:

    1. Инфраструктурная оптимизация: Патент демонстрирует уровень оптимизации инфраструктуры Google для работы с данными. Система способна выполнять сложные запросы со множеством фильтров (AND/OR) крайне эффективно.
    2. Критичность отсортированных индексов: Эффективность системы зависит от наличия предварительно вычисленных и отсортированных индексов (sorted indexes). Google инвестирует значительные ресурсы в поддержание этих структур.
    3. Механизм пропуска данных (Skipping): Использование query cursor для поочередного сканирования разных индексов и пропуска нерелевантных записей (метод, схожий с Merge Join или Zig-Zag Join) является ключевым для скорости извлечения данных.
    4. Гибкость работы с данными: Механизм позволяет сравнивать данные из индексов с разной структурой (schemaless database), если они имеют общий префикс сортировки.
    5. Отсутствие связи с ранжированием: Важно понимать, что этот патент описывает только этап эффективного извлечения данных (Retrieval), но не содержит информации о том, как эти данные будут оцениваться или ранжироваться.

    Практика

    Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для прямого применения в SEO-тактиках (оптимизация контента, ссылок, технических факторов).

    Best practices (это мы делаем)

    Хотя прямых рекомендаций нет, патент косвенно подтверждает важность предоставления данных в структурированном виде.

    • Четкое определение сущностей и свойств: Поскольку система полагается на индексы, отсортированные по свойствам сущностей, важно обеспечивать Google возможность легко извлекать и индексировать эти свойства. Использование структурированных данных (Schema.org) помогает определить четкие пары «свойство-значение», которые могут быть эффективно использованы в таких индексах.

    Worst practices (это делать не надо)

    Патент не направлен против каких-либо конкретных SEO-манипуляций или тактик. Он не делает какие-либо существующие SEO-практики неэффективными или опасными.

    Стратегическое значение

    Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает технологические возможности Google по обработке сложных взаимосвязей между сущностями с высокой скоростью. Это подчеркивает движение поиска в сторону глубокого понимания сущностей (Entities) и их атрибутов, но не меняет приоритеты SEO-стратегии.

    Практические примеры

    Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю реализацию работы баз данных.

    Вопросы и ответы

    Влияет ли этот патент на алгоритмы ранжирования?

    Нет, этот патент не описывает алгоритмы ранжирования или факторы оценки качества контента. Он посвящен исключительно инфраструктурной задаче: как технически эффективно извлечь данные из индексов, удовлетворяющие сложным критериям фильтрации (запросам типа «select distinct»). Он описывает скорость извлечения, а не релевантность.

    Что такое «Query Cursor» и как он работает?

    Query Cursor — это механизм, действующий как закладка в отсортированном индексе. В контексте этого патента он используется как общая точка отсчета для синхронизации поиска между несколькими индексами. Система запрашивает у каждого индекса значение, следующее за курсором, что позволяет эффективно пропускать уже обработанные или заведомо нерелевантные записи.

    Патент упоминает «Sorted Indexes». Что это значит для SEO?

    Это означает, что Google предварительно вычисляет и хранит множество индексов, отсортированных по разным свойствам сущностей. Для SEO это косвенно подчеркивает важность предоставления информации в виде, который легко индексируется — например, через четкую структуру сайта и микроразметку. Чем проще Google извлечь пары «свойство-значение», тем вероятнее они попадут в эти отсортированные индексы.

    Что такое запросы «Select Distinct» в контексте поиска Google?

    Хотя пользователи не вводят SQL-подобные запросы, внутренние системы Google могут генерировать подобные запросы для решения задач. Например, при поиске «рестораны в Москве с верандой», система может внутренне искать уникальный список сущностей (ресторанов), которые удовлетворяют фильтрам (Локация=Москва AND Фича=Веранда). Этот патент описывает эффективный способ выполнения такого поиска по индексам.

    В патенте упоминаются «Schemaless databases». Что это значит?

    Schemaless databases (бессхемные базы данных) не требуют жестко заданной структуры для всех записей. Это позволяет хранить разнородные данные. Патент учитывает эту особенность, описывая механизм (Claim 12), который позволяет сравнивать записи из индексов с разной структурой, если у них совпадают основные свойства, используемые в запросе.

    В чем разница между обработкой логики AND и OR в этом патенте?

    При логике AND (пересечение) значение должно присутствовать во всех задействованных индексах. Система итеративно ищет совпадения (метод Zig-Zag или Merge Join). При логике OR (объединение) значение должно присутствовать хотя бы в одном индексе. Система всегда выбирает наименьшее доступное значение из всех индексов в качестве следующего уникального результата.

    Какова основная польза этого изобретения для Google?

    Основная польза — экономия вычислительных ресурсов и времени. Метод позволяет избежать полного сканирования больших индексов за счет эффективного пропуска (skipping) записей с помощью query cursor. Это критически важно для поддержания скорости работы поисковой системы в масштабах Google.

    Как этот патент связан с Knowledge Graph?

    Патент напрямую не упоминает Knowledge Graph, но описывает базовые механизмы работы с сущностями (Entities) и их свойствами (Properties) в базе данных. Инфраструктура, описанная в патенте, может использоваться для эффективного выполнения запросов к данным, хранящимся в Knowledge Graph или аналогичных системах хранения сущностей.

    Могу ли я оптимизировать свой сайт под этот механизм?

    Напрямую оптимизировать сайт под этот механизм нельзя, так как это внутренняя оптимизация баз данных. Однако можно способствовать тому, чтобы данные вашего сайта были корректно проиндексированы. Используйте консистентные данные и микроразметку для четкого определения сущностей и их атрибутов.

    Почему SEO-специалисту важно знать об этом патенте, если он не влияет на ранжирование?

    Понимание инфраструктурных патентов дает представление о технологических возможностях Google. Этот патент показывает, насколько важна для Google структурированная организация данных и эффективность их извлечения. Это знание помогает строить долгосрочные стратегии, ориентированные на сущности и структурированные данные, и отделять механизмы извлечения данных от алгоритмов ранжирования.