Как Яндекс динамически ускоряет выполнение сложных запросов, распараллеливая поиск внутри одного шарда

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную задачу повышения производительности и скорости ответа поисковой системы, особенно при обработке сложных («тяжелых») запросов. Традиционный метод ускорения — увеличение количества шардов (статическое партиционирование) — имеет предел эффективности из-за возрастающих накладных расходов на агрегацию результатов и снижения эффективности раннего прекращения поиска (Pruning). Патент предлагает метод ускорения поиска без увеличения количества шардов, устраняя ограничение, при котором один запрос на одном шарде обрабатывается только одним потоком.

Что запатентовано

Запатентован метод параллельного поиска по одному инвертированному индексу (внутри одного шарда) с использованием нескольких потоков выполнения (Multithreaded Searching). Суть изобретения заключается в разделении постинг-листов на чередующиеся сегменты (Interspaced Segments) и назначении отдельных потоков для одновременного поиска только в своих комплементарных наборах сегментов. Это позволяет распараллелить выполнение одного запроса на одном сервере (или в пределах реплик одного шарда).

Как это работает

Система оценивает сложность или «вес» (Query Weight) входящего запроса, например, на основе длины соответствующих постинг-листов. Если вес превышает порог, система динамически выделяет несколько потоков. Инвертированный индекс условно делится на сегменты. Потоки делят эти сегменты между собой: например, Поток 1 обрабатывает четные сегменты (0, 2, 4…), а Поток 2 — нечетные (1, 3, 5…). Каждый поток выполняет стандартный алгоритм обхода индекса, но пропускает («перепрыгивает») сегменты, назначенные другим потокам. Результаты всех потоков затем агрегируются.

Актуальность для SEO

Высокая. Вопросы масштабируемости, управления нагрузкой и оптимизации производительности критически важны для любой крупной поисковой системы. Описанный механизм динамического распределения ресурсов в зависимости от сложности запроса является актуальным подходом в высоконагруженных системах.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Это исключительно инфраструктурный патент, направленный на оптимизацию производительности оборудования и скорости выполнения запросов (Retrieval Speed). Он описывает, насколько быстро Яндекс может искать в своем индексе, но не содержит информации о факторах ранжирования, механизмах определения релевантности или качества контента.

Детальный разбор

Термины и определения

Inverted Index (Инвертированный индекс)

Структура данных, хранящая отображение контента (например, слов) на его местоположение в документах. Состоит из множества постинг-листов.

Posting List (Постинг-лист)

Список идентификаторов (Document IDs) документов, которые содержат определенный поисковый терм. Обычно отсортирован по возрастанию ID.

Shard (Шард) и Replica (Реплика)

Шард — это часть общего поискового индекса. Реплика — это копия шарда, используемая для балансировки нагрузки и отказоустойчивости.

Segment (Сегмент)

Условное разделение коллекции документов (и, соответственно, постинг-листов) на последовательные части (например, по диапазонам Document ID).

Interspaced Segments (Чередующиеся сегменты)

Сегменты постинг-листа, разделенные одним или несколькими другими сегментами (например, сегменты 0, 2, 4).

Complementary Sets (Комплементарные наборы)

Наборы сегментов, которые в сумме покрывают весь инвертированный индекс без пропусков. Например, набор четных сегментов и набор нечетных сегментов.

Authorized/Forbidden Segments (Разрешенные/Запрещенные сегменты)

Сегменты, которые данный поток должен обработать (Authorized) или пропустить (Forbidden).

Query Weight (Вес запроса)

Оценка вычислительной сложности запроса. Обычно рассчитывается на основе длины соответствующих постинг-листов. Используется для решения о необходимости параллельной обработки.

Multithreaded Searching (Многопоточный поиск)

Параллельный поиск разными потоками по разным сегментам одного и того же шарда.

Pruning (Прунинг, Раннее прекращение поиска)

Остановка процесса поиска после достижения определенного условия (например, нахождения заданного количества результатов).

Query-Independent Relevance (Запросонезависимая релевантность)

Статический ранг документа (авторитетность), не зависящий от текущего запроса. В патенте указано, что документы в индексе могут быть упорядочены по этому параметру.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему динамической параллелизации поиска внутри шарда на основе оценки сложности запроса.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод поиска.

1. Получение поискового запроса.
2. Вычисление веса (weight) поискового запроса.
3. Определение количества подзапросов/потоков на основе вычисленного веса.
4. Определение постинг-листов, соответствующих термам запроса (каждый лист разделен на сегменты).
5. Для каждого потока определяется набор разрешенных сегментов (authorized segments) и запрещенных сегментов (forbidden segments). Эти наборы формируют комплементарные наборы чередующихся сегментов.
6. Многопоточный поиск: каждый поток ищет только в своих разрешенных сегментах и пропускает запрещенные, генерируя частичные результаты (per-thread search results).
7. Агрегация частичных результатов.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет условие применения.

Многопоточный поиск активируется только в том случае, если вычисленный вес запроса превышает пороговое значение. Простые запросы обрабатываются одним потоком.

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет расчет веса.

Вес запроса является функцией длины соответствующих постинг-листов.

Claim 6 (Зависимый от 4): Детализирует распределение потоков.

Устанавливается верхний предел количества потоков (наборов сегментов) для одного запроса, чтобы избежать чрезмерных накладных расходов на агрегацию.

Claim 9 (Зависимый от 1): Описывает структуру индекса.

Постинг-листы ссылаются на индексированные элементы (документы), упорядоченные в порядке убывания Query-Independent Relevance (статического ранга). Это означает, что наиболее авторитетные документы находятся в начале индекса.

Claims 15-18: Детализируют структуру сегментов.

Размер сегментов может быть фиксированным (Claim 15), одинаковым (Claim 16), переменным (Claim 17) или увеличивающимся (Claim 18). Увеличивающийся размер может быть полезен, учитывая сортировку по статическому рангу (Claim 9).

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе RANKING – Ранжирование, конкретно на уровне L1 (Base Search / Retrieval), где происходит фактический обход инвертированного индекса для поиска кандидатов.

Взаимодействие с компонентами:

• Координатор (Coordinating Server): Рассчитывает Query Weight, определяет количество потоков и отправляет запрос (или подзапросы) на сервера шарда.
• Сервера Шарда (Shard Replica Servers): Запускают указанное количество потоков параллельно (на одном сервере или распределенно между репликами). Каждый поток взаимодействует с Inverted Index в памяти.

Ключевые технические особенности:

• Intra-Shard Parallelization: Распараллеливание работы внутри одного шарда без его физического разделения.
• Динамическое выделение ресурсов: Количество потоков определяется на лету для каждого запроса в зависимости от его сложности.

На что влияет

Патент влияет исключительно на скорость и эффективность выполнения запросов. Он не оказывает влияния на ранжирование, релевантность или качество результатов.

• Специфические запросы: Наибольший эффект достигается для сложных запросов — многословных или включающих частые термы (с длинными постинг-листами).
• Типы контента, Ниши, Форматы: Влияние отсутствует. Механизм работает на уровне инфраструктуры.

Когда применяется

• Триггер активации: Вычисленный Query Weight превышает заданный порог.
• Условия работы: Наличие свободных вычислительных потоков на серверах реплики шарда.
• Исключения: Если запрос простой (вес ниже порога), он выполняется в стандартном однопоточном режиме.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса на уровне координатора и шарда.

1. Получение и анализ запроса (Координатор): Система получает запрос.
2. Расчет сложности (Координатор): Вычисляется Query Weight на основе статистических данных (например, длины постинг-листов).
3. Определение стратегии выполнения (Координатор): На основе веса определяется количество потоков (N). Если N=1, используется стандартный режим.
4. Сегментация и распределение: Определяются N комплементарных наборов чередующихся сегментов. Например, при N=2: Поток 1 получает четные сегменты, Поток 2 — нечетные. Рассчитываются частичные лимиты прунинга для каждого потока.
5. Параллельное выполнение (Шард): N потоков запускаются параллельно. Каждый поток выполняет алгоритм обхода инвертированного индекса с модификацией:
   • Поток обрабатывает только свои «разрешенные» сегменты.
   • При достижении «запрещенного» сегмента поток пропускает его и переходит к началу следующего разрешенного сегмента (используя маркеры или субиндекс).
6. Завершение потоков (Шард): Каждый поток останавливается при достижении своего частичного лимита прунинга или конца индекса.
7. Агрегация результатов (Шард/Координатор): Результаты (Document IDs) от всех N потоков объединяются и сортируются.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании структурных и статистических данных для оптимизации производительности.

• Статистические данные: Длины постинг-листов для каждого терма (необходимы для расчета Query Weight).
• Структурные данные: Структура инвертированного индекса, включая информацию о сегментации и маркеры для быстрого перехода между сегментами.
• Данные о релевантности: Query-Independent Relevance (Статический ранг). Индекс может быть упорядочен по этому параметру (Claim 9).

Контентные, ссылочные, поведенческие и другие SEO-факторы в этом патенте не упоминаются и не используются.

Какие метрики используются и как они считаются

• Query Weight (Вес запроса) / Complexity (Сложность c(Q)): Метрика сложности. В патенте предложено несколько вариантов расчета. Простейший вариант — сумма весов отдельных термов, где вес терма w(T) — это функция (например, логарифм) от длины его постинг-листа. Более сложный вариант учитывает также количество термов в запросе p(n):

  $$c(Q) = w(T_1) + w(T_2) + … + w(T_n) + p(n)$$

• Пороги веса (Weight Thresholds): Заранее определенные значения веса (h1, h2…), которые используются для определения количества потоков. Если c(Q) < h1, используется 1 поток; если h1 ≤ c(Q) < h2, используется 2 потока и т.д.
• Pruning Limits (Лимиты прунинга): Максимальное количество результатов. Глобальный лимит делится на локальный (для шарда), который затем делится на частичный (для каждого потока). Например, при 2 потоках частичный лимит может быть 55% от локального.

Выводы

1. Патент описывает исключительно инфраструктурные процессы. Он посвящен оптимизации скорости и производительности поискового движка (Intra-Shard Parallelization) и не содержит информации о факторах ранжирования или механизмах определения релевантности.
2. Яндекс использует динамическую оценку сложности запроса («вес»). Система не обрабатывает все запросы одинаково. Сложность запроса (основанная на длине постинг-листов) определяет, сколько ресурсов (потоков) будет выделено на его выполнение.
3. Параллелизация внутри шарда. Для ускорения сложных запросов Яндекс может использовать несколько потоков для одновременного поиска по разным сегментам одного и того же инвертированного индекса, вместо того чтобы дробить индекс на более мелкие шарды.
4. Структура Индекса и Статический Ранг (Claim 9). Подтверждается, что индекс может быть упорядочен по убыванию независимой от запроса релевантности (статический ранг/авторитетность). Это влияет на физическую организацию данных.
5. Отсутствие прямых практических выводов для SEO. Понимание этого механизма важно для общего представления об архитектуре поиска, но не дает прямых рычагов влияния на продвижение сайтов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических рекомендаций для SEO. Однако, исходя из Claim 9, можно сделать стратегический вывод:

• Фокус на Query-Independent Relevance (Авторитетность): Поскольку индекс физически упорядочен по статическому рангу (авторитетности), критически важно работать над повышением общей авторитетности и качества сайта (ИКС, E-E-A-T сигналы). Это увеличивает вероятность того, что документы сайта окажутся в более ранних сегментах индекса, которые обрабатываются в первую очередь.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик или манипуляций. Невозможно сформулировать худшие практики на основе данного документа.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO минимально с точки зрения тактики, но подтверждение (Claim 9) того, что статический ранг является основой для физической организации индекса, подчеркивает фундаментальную важность долгосрочной работы над авторитетностью ресурса. В остальном патент демонстрирует фокус Яндекса на скорости инфраструктуры.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в SEO нет. Примеры использования касаются только внутренней работы поискового движка.

Технический пример работы механизма:

1. Запрос: Поступает сложный запрос Q = {T1, T2, T3}.
2. Оценка: Система определяет, что постинг-листы P1, P2 и P3 очень длинные. Рассчитанный Query Weight превышает порог. Система решает использовать 2 потока.
3. Разделение: Индекс разделен на сегменты (S0, S1, S2…).
4. Выполнение:
   • Поток 1 ищет пересечения T1, T2, T3 только в четных сегментах (S0, S2…).
   • Поток 2 одновременно ищет пересечения T1, T2, T3 только в нечетных сегментах (S1, S3…).
5. Результат: Поток 1 нашел документы {55, 2057}. Поток 2 нашел документы {1205, 1890}.
6. Агрегация: Система объединяет результаты: {55, 1205, 1890, 2057}. Время выполнения запроса сократилось.

Вопросы и ответы