Как Google использует LSM-деревья и мультиверсионное индексирование для эффективного хранения и обновления данных

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную инфраструктурную проблему: как эффективно управлять огромными индексами в условиях очень высоких темпов вставки, обновления и удаления данных (OLTP-нагрузки, характерные для постоянного сканирования веба). Система должна обеспечивать мультиверсионность (multiversioning) — возможность быстрого выполнения запросов к согласованным историческим снимкам (snapshots) индекса, сохраняя при этом высокую скорость записи и быстрое чтение актуальных данных.

Что запатентовано

Запатентована система мультиверсионного позиционного индексирования (Multiversioned Position-Space Indexing). Она основана на комбинации структуры данных Log-Structured Merge Tree (LSM-дерево) и позиционного индексирования. Ключевыми инновациями являются разделение слоев LSM-дерева на финальные (Final Sublayer) и корректирующие (Correction Sublayer) для ускорения доступа к актуальным данным, а также использование Position Shift Maps (PSM) для эффективной реконструкции состояния индекса.

Как это работает

Система использует архитектуру LSM-дерева. Новые данные добавляются в память (memlayer или Mutable Layer), а затем переносятся на диск в неизменяемые слои (immutable layers) в процессе компактификации (compaction).

Каждый неизменяемый слой делится на две части. Final Sublayer содержит данные, актуальные на момент завершения компактификации. Correction Sublayer содержит данные, которые были созданы и удалены в течение этого периода.

При чтении текущего состояния индекса система игнорирует все Correction Sublayers, что ускоряет доступ. Для доступа к любому снимку система использует Position Shift Maps, которые служат картами актуальности (liveness maps). Они строятся заранее (до чтения данных) и позволяют системе пропускать неактуальные диапазоны данных.

Актуальность для SEO

Высокая (с инженерной точки зрения). LSM-деревья являются основой многих современных высокопроизводительных баз данных (например, Bigtable), рассчитанных на высокую нагрузку по записи. Эффективная обработка массированных и быстро меняющихся наборов данных остается центральной инфраструктурной задачей для Google.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Это сугубо инфраструктурный патент. Он описывает внутренние механизмы хранения, организации и индексирования данных на уровне базы данных (Storage Layer). Патент не затрагивает алгоритмы ранжирования, сигналы качества или понимание запросов. Для SEO-специалистов этот патент не несет прямой практической ценности, но дает представление об эффективности инфраструктуры Google.

Детальный разбор

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Анализ фокусируется на понимании инфраструктуры индексирования.

Термины и определения

LSM Tree (Log-Structured Merge Tree)

Журнально-структурированное дерево слияния. Структура данных, оптимизированная для высокой пропускной способности записи. Состоит из изменяемого слоя в памяти (Memlayer) и нескольких неизменяемых слоев на диске (Immutable Layers).

Compaction (Компактификация)

Процесс объединения и реорганизации слоев в LSM-дереве. Minor Compaction — перенос данных из памяти на диск. Major Compaction — объединение нескольких дисковых слоев.

Positional Indexing (Позиционное индексирование)

Метод, при котором каждой скалярной величине в индексе присваивается целочисленная позиция (position) на основе обхода дерева объектов (depth-first traversal). Объекты идентифицируются диапазонами позиций.

Multiversioning (Мультиверсионность)

Способность системы хранения предоставлять доступ к различным версиям данных в разные моменты времени (исторические снимки или snapshots).

Final Sublayer (Финальный подслой)

Часть неизменяемого слоя, содержащая записи индекса, которые были актуальными (live) на момент конечной временной метки слоя (момент компактификации).

Correction Sublayer (Корректирующий подслой)

Часть неизменяемого слоя, содержащая записи индекса, которые были созданы И удалены между начальной и конечной временными метками слоя.

Position Space (Local/Global)

Позиционное пространство. Local — пространство внутри отдельного слоя. Global — унифицированное пространство для всего индекса на момент снимка.

Liveness Map (Карта актуальности)

Структура данных, указывающая, какие диапазоны позиций актуальны (live) для данного временного снимка.

Position Shift Map (PSM)

Карта смещения позиций. Специфичное для снимка отображение между локальными и глобальными позициями. Служит также как Liveness Map, не отображая локальные позиции удаленных объектов.

Multi-Versioned Filter Merge List (MVFML)

Компактная структура данных, которая содержит инструкции о том, как объединять позиционные пространства слоев для любого момента времени. Используется для быстрого построения PSM.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод многоверсионного позиционного индексирования.

1. Система создает индекс и добавляет записи.
2. Создается новый слой индекса (index layer), включающий изменения.
3. Слой разделяется на подслои (sublayers).
4. Записи сохраняются в локальном позиционном пространстве (local position space).
5. Создается глобальное позиционное пространство (global position space) для предоставления снимка индекса (index snapshot).
6. Ключевая часть оптимизации чтения: При запросе снимка на определенную временную метку (particular timestamp):
   • Построение карты актуальности (liveness map) для этой метки ДО чтения каких-либо записей индекса.
   • Предоставление актуальных записей с использованием liveness map и пропуск (bypassing) всех неактуальных записей.

Ядро изобретения — это построение liveness map заранее, что позволяет избежать проверки актуальности каждой отдельной записи во время запроса, значительно ускоряя доступ к данным.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует создание глобального позиционного пространства с помощью Multiversioned Filter Merge List (MVFML). MVFML включает инструкции по слиянию и период времени, в течение которого элемент актуален.

Claim 3 и 4 (Зависимые от 1): Определяют структуру подслоев. Слой делится на Final Sublayer (записи, актуальные на конечный момент времени слоя) и Correction Sublayer (записи, созданные и удаленные в течение периода слоя).

Где и как применяется

Этот патент описывает фундаментальную архитектуру хранения данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Изобретение применяется на самом низком уровне этапа индексирования — это способ физической организации индекса на диске и в памяти (Storage Layer). Система определяет, как хранятся данные, полученные после сканирования и анализа, чтобы обеспечить их быстрое обновление и извлечение.

RANKING – Ранжирование (Этап Retrieval)
На этапе ранжирования система должна извлечь кандидатов из индекса. Описанный механизм повышает эффективность этого извлечения (retrieval). Когда поисковая система запрашивает данные, используются PSM для быстрого доступа к актуальному снимку индекса, игнорируя удаленные или нерелевантные версии данных.

• С какими компонентами взаимодействует: Принимает данные от систем обработки контента и предоставляет данные системам ранжирования по их запросу.
• Какие данные принимает на вход: Структурированные объекты, представленные в виде пар ключ-значение, а также временные метки создания и удаления этих данных.
• Какие данные возвращает на выходе: Согласованный снимок индекса (Index Snapshot) на заданный момент времени.

На что влияет

Это инфраструктурный патент. Он влияет на производительность, эффективность использования ресурсов (CPU, RAM, Disk) и надежность системы индексирования Google.

• Контент, запросы, ниши, форматы: Патент не делает различий между типами контента или тематиками. Он влияет на эффективность хранения любых индексируемых данных и не специфичен для SEO-вертикалей.

Когда применяется

• При каких условиях работает алгоритм: Постоянно. Это базовая архитектура индекса.
• Триггеры активации:
  • Вставка/удаление данных активирует запись в memlayer.
  • Заполнение memlayer или временные интервалы активируют процессы компактификации (compaction) и создание новых слоев.
  • Запрос к индексу активирует механизм построения Position Shift Map.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обновление индекса и компактификация

1. Накопление данных: Добавление или удаление записей (с временными метками) в memlayer в памяти.
2. Создание слоя (Minor Compaction): При достижении порога memlayer замораживается и копируется на диск, создавая новый неизменяемый слой (Immutable Layer).
3. Разделение на подслои: Новый слой анализируется. Записи делятся на:
   • Final Sublayer: Записи, актуальные на момент окончания компактификации.
   • Correction Sublayer: Записи, созданные и удаленные в течение периода компактификации.
4. Обновление метаданных: Обновляются MVFML для учета новых данных и их временных диапазонов актуальности.
5. (Фоновый процесс) Major Compaction: Периодически несколько неизменяемых слоев объединяются в один новый базовый слой.

Процесс Б: Чтение снимка индекса (Snapshot Query)

1. Получение запроса: Система получает запрос на чтение данных на момент времени T.
2. Выбор подслоев: Определяются подслои, актуальные для времени T. (Например, при T=Current игнорируются все Correction Sublayers).
3. Построение Liveness Map (Ключевой этап): Используя MVFML соответствующих подслоев, система генерирует Position Shift Map (PSM) для времени T. Это делается до чтения самих данных. PSM определяет, какие локальные позиции актуальны.
4. Извлечение данных: Система итерирует по записям в выбранных подслоях. Используя PSM, система пропускает (bypassing) диапазоны неактуальных позиций и извлекает только актуальные записи.
5. Возврат результата: Предоставление согласованного снимка индекса.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает уровень хранения данных и агностичен к факторам ранжирования SEO (контентным, ссылочным, поведенческим и т.д.). Система оперирует следующими данными:

• Структурированные данные: Объекты, представленные в виде пар ключ-значение (Key-Value pairs). Сюда входят Keys (уникальные идентификаторы), Values (сами данные) и Columns (схема данных).
• Временные факторы (Timestamps): Временные метки создания (creation timestamp) и удаления (deletion timestamp) для каждой записи. Это критически важные данные для обеспечения многоверсионности.

Какие метрики используются и как они считаются

Метрики относятся к структуре индекса, а не к ранжированию:

• Position (Позиция): Целочисленное значение, присваиваемое скалярному значению на основе глубины первого обхода (depth-first traversal) дерева объектов.
• Position Ranges (Диапазоны позиций): Используются для идентификации объектов. Например, [Q, S).
• Liveness (Актуальность): Определяется путем сравнения временных меток создания/удаления записи с временной меткой запрашиваемого снимка.
• Filter Merge Instructions (Инструкции слияния): Команды внутри MVFML, определяющие логику слияния позиционных пространств (включить/пропустить диапазон, источник данных).

Выводы

Патент является чисто инфраструктурным и не содержит практических выводов или рекомендаций для SEO-специалистов.

Основные выводы для понимания работы инфраструктуры Google:

1. Оптимизация под высокую скорость записи: Использование LSM-trees подтверждает, что инфраструктура индексирования Google оптимизирована для обработки огромного потока обновлений (write-heavy workloads), что необходимо для постоянного индексирования меняющегося веба.
2. Эффективность чтения актуальных данных: Разделение слоев на Final Sublayers и Correction Sublayers — это ключевая оптимизация. Она позволяет системе игнорировать недавно удаленные данные при обработке запросов к текущему состоянию индекса, что ускоряет доступ.
3. Быстрое построение снимков (Snapshots): Вместо проверки временных меток каждой записи во время запроса, система использует Position Shift Maps (Liveness Maps), которые строятся заранее. Это позволяет мгновенно пропускать целые блоки неактуальных данных.
4. Эффективное управление историей: Изобретение позволяет Google эффективно хранить историю изменений индекса. MVFML и PSM дают возможность быстро реконструировать состояние индекса на любой момент времени.
5. Сложность инфраструктуры: Патент демонстрирует высокий уровень инженерной сложности в системах хранения данных Google, направленный на обеспечение масштабируемости и производительности поискового индекса.

Практика

Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы Google на уровне баз данных. Он не дает практических выводов для SEO, и на его основе нельзя сформулировать конкретные рекомендации по оптимизации сайтов.

Best practices (это мы делаем)

Нет рекомендаций по контенту, ссылкам или технической оптимизации, напрямую следующих из этого патента.

Worst practices (это делать не надо)

Нет тактик, которые этот патент делает неэффективными или опасными. Он не описывает механизмов борьбы со спамом или манипуляциями.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO минимально. Он не меняет понимание приоритетов Google в ранжировании. Однако он дает контекст о технологических возможностях Google:

• Скорость обновления: Подтверждает, что инфраструктура оптимизирована для быстрого поглощения обновлений (LSM-trees).
• Хранение истории: Показывает наличие эффективных механизмов (Multiversioning) для хранения истории изменений контента, что является технологической предпосылкой для алгоритмов, анализирующих данные во времени.
• Понимание задержек: Понимание процесса компакции помогает объяснить, почему изменения в индексе не происходят мгновенно. Данные должны пройти путь от Memlayer до Immutable Layers.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю архитектуру баз данных.

Вопросы и ответы