Как Яндекс оптимизирует хранение и ускоряет чтение инвертированного индекса с помощью шаблонного сжатия

Описание

Какую задачу решает

Патент решает сугубо инфраструктурную задачу: оптимизацию баланса между плотностью сжатия инвертированного индекса (Inverted Index) и скоростью его распаковки при выполнении поискового запроса. Цель – уменьшить объем оперативной памяти (RAM), необходимый для хранения индекса, и одновременно ускорить доступ к данным. В патенте указано, что существующие методы (PFor, ParaPFor) не обеспечивают оптимальной производительности на распространенных серверных архитектурах (например, x86 с 8-потоковым SIMD-параллелизмом/SSE). Патент не направлен на устранение SEO-манипуляций.

Что запатентовано

Запатентована система и метод индексирования, основанные на шаблонном кодировании (Template-based encoding) списков словопозиций (Posting Lists). Суть изобретения заключается в том, чтобы не хранить параметры сжатия (базовую длину и информацию об исключениях) непосредственно в заголовке каждого блока данных. Вместо этого используется короткий указатель (Pointer) на предопределенную таблицу шаблонов кодирования (Encoding Template Table).

Как это работает

При индексации списки документов (в формате дельта-кодирования) разбиваются на короткие блоки. Для каждого блока определяется оптимальный профиль сжатия (шаблон). В заголовок блока записывается только указатель на этот шаблон в таблице. При поиске система считывает указатель и вызывает специфическую, заранее скомпилированную процедуру декодирования (Decoding Procedure), оптимизированную именно для этого шаблона. Это устраняет необходимость интерпретировать параметры сжатия в реальном времени и максимизирует использование параллельных инструкций процессора (SIMD), ускоряя распаковку.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры поиска). Эффективное хранение и максимально быстрый доступ к инвертированному индексу являются критически важными задачами для любой крупной поисковой системы. Методы сжатия, оптимизированные под современное серверное оборудование (SIMD), активно используются и развиваются.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает исключительно внутренние инфраструктурные процессы Яндекса, связанные с хранением данных и производительностью системы. Он не описывает алгоритмы ранжирования, методы понимания запросов или принципы оценки качества контента. SEO-специалисты не могут влиять на описанные механизмы хранения индекса.

Детальный разбор

Термины и определения

Дельта-кодирование (Delta-Encoding, Дельта-ссылки)

Метод сжатия списка отсортированных идентификаторов документов (Document IDs). Вместо хранения полных значений ID хранятся только разницы (дельты) между последующими значениями. Это уменьшает диапазон чисел и требует меньше бит для хранения.

Инвертированный индекс (Inverted Index)

Основная структура данных поисковой системы. Представляет собой словарь терминов, где для каждого термина хранится список документов (Posting List), в которых этот термин встречается.

Модификация (Modification, Исключение)

В контексте блочного сжатия — элемент блока, значение которого слишком велико, чтобы быть закодированным базовой длиной ‘b’. Требует специальной обработки.

Список словопозиций (Posting List)

Список идентификаторов документов (Document IDs), связанных с определенным поисковым термином в инвертированном индексе.

Таблица протоколов декодирования (Decoding Protocol Table / Таблица процедур)

Структура данных, содержащая предопределенные процедуры (оптимизированные наборы инструкций) для распаковки блоков. Используется для быстрой распаковки во время поиска.

Таблица шаблонов кодирования (Encoding Template Table)

Структура данных, содержащая предопределенные наборы параметров сжатия (шаблоны). Используется во время индексации для выбора оптимального способа сжатия блока.

Шаблон кодирования (Encoding Template, Профиль блока)

Набор параметров, описывающий способ сжатия конкретного блока. Включает базовую длину ‘b’, количество модификаций ‘n’, их позиции ‘p’ и значения ‘v’.

SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

Принцип параллельных вычислений, позволяющий выполнять одну и ту же инструкцию одновременно над несколькими элементами данных (например, SSE или AVX в процессорах x86).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод оптимизации сжатия инвертированного индекса за счет использования таблиц шаблонов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ индексирования и сжатия.

1. Система получает и сохраняет документ, извлекает термины и формирует списки словопозиций.
2. Список словопозиций разделяется на блоки фиксированного размера (M ссылок).
3. Каждый блок сжимается посредством:
   • Определения шаблона кодирования на основе значений всех M ссылок в блоке.
   • Кодирования содержимого блока по этому шаблону.
   • Нахождения соответствующей записи в таблице шаблонов кодирования.
   • Ввода указателя на эту запись в заголовок блока.

Ядро изобретения — это замена явного хранения параметров сжатия (профиля) в заголовке каждого блока на короткий указатель, ссылающийся на предопределенную таблицу шаблонов. Это оптимизирует хранение (короткий заголовок) и декодирование (использование специализированных процедур).

Claims 12-16: Уточняют, что списки содержат монотонно возрастающие номера документов и используется дельта-кодирование. Упоминается возможность вычитать 1 из значения дельты для дополнительной экономии (Claim 16).

Claims 17-18 (Детализация механизма): Уточняют, как определяется шаблон кодирования.

1. В блок вводится последовательность M усеченных ссылок (длиной ‘b’ бит каждая).
2. Определяется число ‘n’ модификаций (элементов, чье значение $\ge 2^b$).
3. Если n>0, для каждой модификации определяется ее значение (vk, старшие биты) и позиция (pk).
4. Шаблон кодирования включает в себя параметры: b, n, p1…pn, v1…vn.

Система использует подход, схожий с методами типа PFor, где большинство элементов кодируется короткой базовой длиной (b), а исключения (модификации) обрабатываются отдельно. Именно этот набор параметров и формирует шаблон, который затем ищется в таблице.

Claims 27, 32 (Пример реализации): Описывают конкретный пример реализации таблицы шаблонов.

1. Таблица включает 256 записей (Claim 27), что позволяет использовать однобайтовый указатель (Claim 9).
2. Описано распределение этих 256 шаблонов: 24 шаблона для n=0 (без модификаций), 120 шаблонов для n=1, 112 шаблонов для n=2 (Claim 32). Система оптимизирована под сценарии с небольшим количеством исключений.

Где и как применяется

Изобретение относится к инфраструктуре хранения и доступа к данным и применяется на следующих этапах:

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этапе построения и обновления инвертированного индекса. Алгоритм используется для сжатия списков словопозиций перед их сохранением в оперативной памяти (RAM) или на постоянном носителе. Это позволяет уменьшить размер индекса.

RANKING – Ранжирование (Уровень L1 — Base Search / Retrieval)
На этапе поиска кандидатов. Когда поступает поисковый запрос, система должна максимально быстро прочитать (и распаковать) списки словопозиций для всех терминов запроса. Запатентованный метод значительно ускоряет этот процесс распаковки за счет использования оптимизированных процедур и SIMD-инструкций.

• Ключевые технические особенности: Оптимизация под архитектуры с параллельными вычислениями (SIMD), в частности, упоминается 8-потоковый параллелизм (SSE на x86 процессорах). Использование предопределенных процедур декодирования для ускорения доступа.

На что влияет

Алгоритм влияет исключительно на техническую производительность поисковой системы (скорость ответа на запрос) и эффективность использования аппаратных ресурсов (потребление оперативной памяти). Он не влияет на конкретные типы контента, запросы, ниши, тематики или языки с точки зрения их SEO-релевантности или ранжирования.

Когда применяется

• При индексации: Каждый раз при построении или обновлении инвертированного индекса (сжатие).
• При поиске: При обработке практически каждого поискового запроса (распаковка).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексация (Сжатие списка словопозиций)

1. Предварительная обработка: Применение дельта-кодирования — преобразование абсолютных номеров документов в дельта-ссылки.
2. Блокировка: Разделение списка на блоки фиксированного размера (M ссылок).
3. Определение профиля блока: Для текущего блока вычисляется набор параметров: базовая длина (b), количество модификаций (n), их позиции (p) и значения (v).
4. Поиск шаблона: Система ищет в предопределенной Таблице Шаблонов Кодирования запись, соответствующую вычисленному профилю (b, n, p, v).
5. Кодирование заголовка: В заголовок блока записывается указатель (индекс) на найденную запись в таблице.
6. Кодирование тела: Содержимое блока сжимается в соответствии с шаблоном (например, сохраняются только b младших бит для каждого элемента).

Процесс Б: Поиск (Распаковка блока)

1. Чтение заголовка: Считывание указателя из заголовка текущего сжатого блока.
2. Извлечение протокола/процедуры: Использование указателя для извлечения соответствующего протокола декодирования (реализованного как специализированная машинная процедура) из Таблицы Протоколов.
3. Выполнение декодирования (Оптимизированный путь, SIMD): Запуск процедуры, специфичной для данного шаблона.
   1. Сжатые (усеченные) данные блока загружаются в первый SIMD-регистр.
   2. Процедура содержит жестко закодированный массив модификаций, соответствующий шаблону. Этот массив загружается во второй SIMD-регистр.
   3. Выполняется операция параллельного (SIMD) сложения двух регистров для восстановления исходных значений.
4. Переход (Процедура пропуска): Выполнение процедуры пропуска, которая вычисляет общую длину текущего обработанного блока для перехода к заголовку следующего блока.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Системные данные: Единственные данные, которые использует этот алгоритм — это числовые идентификаторы документов (DocIDs) в списках словопозиций.

Контентные, технические, ссылочные, поведенческие и любые другие факторы, используемые в SEO, в этом патенте не упоминаются и не используются.

Какие метрики используются и как они считаются

Все метрики связаны исключительно с параметрами сжатия данных:

• M: Фиксированное количество ссылок в блоке (например, 8 или 16).
• b (Базовая длина): Количество бит, используемое для кодирования большинства (не-исключительных) элементов блока. Элементы сохраняются как усеченные ссылки.
• n (Число модификаций): Количество элементов в блоке, которые требуют больше b бит для кодирования (т.е. их значение $\ge 2^b$).
• pk (Позиция модификации): Позиция k-й модификации внутри блока (от 0 до M-1).
• vk (Значение модификации): Дополнительное значение для k-й модификации (старшие биты, которые не поместились в базовую длину b).

Формула восстановления исходного значения модификации (из п.,):

$$ \text{Исходное значение} = (\text{Усеченная ссылка}) + (v_k \cdot 2^b) $$

Выводы

1. Инфраструктурный фокус: Патент описывает исключительно внутренние инфраструктурные процессы Яндекса, связанные с хранением данных. Он не содержит прямых рекомендаций, выводов или инсайтов для SEO-специалистов.
2. Цель — Производительность и Эффективность: Основная цель изобретения — оптимизация производительности поискового движка: повышение плотности сжатия инвертированного индекса (экономия RAM) и увеличение скорости его распаковки (ускорение ответа на запрос).
3. Шаблонное сжатие и Процедуры Декодирования: Ключевая инновация заключается в уходе от хранения параметров сжатия в каждом блоке к использованию предопределенных таблиц шаблонов и, что более важно, специализированных процедур декодирования для каждого шаблона. Это позволяет избежать интерпретации параметров в рантайме и максимизировать скорость.
4. Оптимизация под оборудование: Система разработана с учетом особенностей современного серверного оборудования, в частности, для эффективного использования параллельных вычислений (SIMD/SSE) на процессорах архитектуры x86.

Практика

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

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций для SEO (технических, контентных или ссылочных), основанных на механизмах этого патента, нет.

Worst practices (это делать не надо)

SEO-тактик, которые этот патент делает неэффективными или опасными, нет. Алгоритм не направлен против манипуляций и не оценивает качество сайтов.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент имеет значение для инженеров, занимающихся разработкой поисковых движков, демонстрируя подход Яндекса к низкоуровневой оптимизации производительности инвертированного индекса. Это позволяет Яндексу обеспечивать высокую скорость поиска при огромном размере индекса.

Практические примеры

Практических примеров применения механизмов патента в SEO-работе нет.

Вопросы и ответы