Как Яндекс оптимизирует скорость и размер поискового индекса с помощью предопределенных профилей сжатия

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную инфраструктурную задачу: баланс между плотностью сжатия инвертированного индекса (Inverted Index) и скоростью его декомпрессии во время выполнения запроса. Цель — минимизировать объем, занимаемый индексом в оперативной памяти (RAM), и одновременно максимизировать скорость доступа к спискам документов (Posting Lists). Существующие методы (например, PFor, ParaPFor) не всегда оптимальны, так как требуют времени на интерпретацию параметров сжатия в реальном времени, что особенно критично на современных CPU с инструкциями параллельной обработки данных (SIMD).

Что запатентовано

Запатентован метод сжатия и декомпрессии данных в инвертированном индексе. Ключевая идея — заменить хранение параметров сжатия (например, битность элементов, позиции исключений) в заголовке блока данных на хранение короткого указателя (Pointer) на предопределенный профиль сжатия (Encoding Pattern). Этот профиль связан со специфической, жестко закодированной и высокооптимизированной процедурой декодирования (Decoding Protocol/Routine).

Как это работает

Поисковый индекс (Posting Lists) делится на короткие блоки (например, по 8 ссылок). Для каждого блока определяется оптимальный паттерн сжатия. Вместо записи параметров этого паттерна непосредственно в блок, система находит этот паттерн в предопределенной таблице (например, из 256 вариантов) и записывает в блок только указатель на него. При чтении индекса во время запроса система использует этот указатель для мгновенного вызова специализированной процедуры распаковки, оптимизированной именно под этот конкретный паттерн. Это устраняет необходимость анализа параметров сжатия в реальном времени, значительно ускоряя процесс.

Актуальность для SEO

Высокая. Оптимизация скорости работы ядра поисковой системы и эффективное использование аппаратных ресурсов (CPU, RAM) являются постоянным приоритетом для Яндекса. Методы сверхбыстрого доступа к индексу критически важны для обеспечения низкой задержки ответа (low latency) в современных поисковых системах.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент носит исключительно инфраструктурный характер. Он описывает внутренние механизмы хранения и чтения данных в индексе Яндекса. Он не вводит новых факторов ранжирования, не описывает методы анализа контента, ссылок или поведения пользователей. SEO-специалисты не могут влиять на работу этого алгоритма или использовать его для оптимизации сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Он дает понимание того, насколько глубоко Яндекс оптимизирует базовую инфраструктуру поиска.

Inverted Index (Инвертированный индекс)

Основная структура данных поисковой системы. Представляет собой словарь терминов, где для каждого термина хранится список документов, в которых он встречается.

Posting List (Список документов / Постинг-лист)

Список идентификаторов документов (Document IDs), соответствующих определенному термину в инвертированном индексе.

Delta Encoding (Дельта-кодирование)

Метод сжатия отсортированных Posting Lists. Вместо хранения полных ID документов хранятся разницы (дельты) между соседними ID, что позволяет работать с меньшими числами.

PFor (Patched Frame of Reference)

Семейство алгоритмов сжатия целых чисел (упомянуто как Prior Art). Основано на кодировании большинства чисел с использованием фиксированного небольшого количества бит (Base length, b) и отдельной обработке исключений (Patches).

SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

Тип компьютерных вычислений (например, инструкции SSE), позволяющий выполнять одну и ту же операцию одновременно над несколькими элементами данных. Критичен для быстрой параллельной декомпрессии.

Block (Блок)

Сегмент Posting List, содержащий фиксированное количество (M) ссылок (например, M=8).

Encoding Pattern (Профиль/Паттерн кодирования)

Набор параметров, описывающих, как именно сжат конкретный блок данных. Включает базовую длину (b), количество исключений (n), их позиции ($p_k$) и значения ($v_k$).

Encoding Pattern Table (Таблица профилей кодирования)

Предопределенная таблица, содержащая часто используемые профили кодирования (в патенте приведен пример на 256 записей).

Pointer (Указатель)

Ссылка (индекс) на запись в Encoding Pattern Table, которая хранится в заголовке сжатого блока вместо самих параметров.

Decoding Protocol / Decoding Routine (Протокол/Процедура декодирования)

Специфический набор инструкций (код), предназначенный для распаковки блока, сжатого определенным профилем. В патенте предлагается использовать жестко закодированные (hardcoded) и оптимизированные процедуры для каждого профиля.

Skip Routine (Процедура пропуска)

Процедура, связанная с профилем кодирования, которая быстро вычисляет длину текущего сжатого блока, позволяя системе перейти к следующему блоку без полной распаковки.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методологии индексации (сжатия) и поиска (декомпрессии), которая оптимизирует скорость и размер за счет использования предопределенных профилей вместо явного хранения параметров.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод индексации (сжатия) Posting List.

1. Система делит Posting List на блоки по M ссылок.
2. Для каждого блока определяется профиль кодирования (Encoding Pattern). Процесс определения включает:
   • Выбор базовой длины в битах (b).
   • Определение количества исключений (n) — ссылок, которые больше или равны $2^b$.
   • Если $n>0$, вычисление значений исключений ($v_k$ — старшие биты, получаемые удалением b младших бит) и их позиций ($p_k$).
   • Профиль формируется как комбинация: $b, n, p_1…p_n, v_1…v_n$.
3. Система находит этот конкретный профиль в предопределенной таблице (Encoding Pattern Table).
4. Ключевое действие: В заголовок блока записывается не сам профиль, а только указатель (Pointer) на соответствующую запись в таблице.
5. В тело блока записываются M усеченных ссылок (только младшие b бит каждой ссылки).

Claim 17 (Независимый пункт): Описывает метод поиска (декомпрессии).

1. При получении запроса система обращается к соответствующему Posting List.
2. Считывается указатель (Pointer) из заголовка текущего блока.
3. Указатель используется для извлечения протокола декодирования (Decoding Protocol) из таблицы протоколов. Этот протокол точно определяет профиль блока ($b, n, p_k, v_k$).

Claim 22 (Зависимый от 17): Критическое уточнение механизма оптимизации.

Протокол декодирования может представлять собой не просто набор параметров, а конкретные инструкции кода (Code instructions / Routine) для декомпрессии блока с использованием этих параметров. Это подразумевает, что для каждого профиля существует своя высокооптимизированная процедура распаковки.

Где и как применяется

Изобретение применяется на фундаментальных уровнях инфраструктуры поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

На этапе построения или обновления инвертированного индекса. Когда система формирует Posting Lists, она применяет описанный метод сжатия (Claim 1). Это позволяет хранить индекс более компактно в памяти или на диске.

RANKING – Ранжирование (Уровень L1 — Base Search / Retrieval)

На этапе поиска кандидатов. Когда поступает запрос, система должна максимально быстро извлечь списки документов, содержащих термины запроса. Метод декомпрессии (Claim 17) используется здесь для сверхбыстрого чтения сжатого индекса, хранящегося в оперативной памяти.

• Входные данные (Индексация): Несжатые списки Document ID (часто с применением Delta Encoding).
• Выходные данные (Индексация): Сжатые блоки Posting List с указателями на профили.
• Входные данные (Ранжирование): Запрос пользователя, сжатый индекс.
• Выходные данные (Ранжирование): Декомпрессированные списки Document ID для дальнейшего ранжирования.

На что влияет

Алгоритм влияет исключительно на технические характеристики поисковой системы:

• Скорость ответа на запрос (Latency).
• Потребление оперативной памяти (RAM) для хранения индекса.
• Эффективность использования процессорных ресурсов (CPU utilization, SIMD efficiency).

В патенте нет информации о влиянии на конкретные типы контента, специфические запросы, ниши, тематики (YMYL) или географические/языковые особенности с точки зрения SEO.

Когда применяется

• Сжатие: При каждом обновлении поискового индекса (в офлайн или фоновом режиме).
• Декомпрессия: При обработке абсолютно каждого поискового запроса, требующего обращения к инвертированному индексу (в онлайн-режиме).

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Индексация (Сжатие данных)

1. Подготовка данных: Получение Posting List. Применение Delta Encoding для уменьшения значений идентификаторов.
2. Сегментация: Разделение списка на короткие блоки фиксированной длины M (например, M=8, оптимизировано для 8-поточного SIMD).
3. Профилирование блока: Анализ значений в блоке для определения оптимальных параметров сжатия:
   • Выбор базовой битности (b), покрывающей большинство элементов (например, так, чтобы количество исключений n было не более 2).
   • Идентификация исключений (Patches) — элементов, требующих больше бит. Определение их количества (n), позиций ($p_k$) и значений ($v_k$).
4. Поиск профиля: Сопоставление полученных параметров ($b, n, p_k, v_k$) с записями в предопределенной таблице профилей (Encoding Pattern Table).
5. Кодирование заголовка: Запись указателя (Pointer, например, X) на найденный профиль в заголовок блока.
6. Кодирование тела: Запись усеченных данных (M элементов по b бит каждый) в тело блока.

Фаза 2: Поиск (Декомпрессия данных)

1. Чтение заголовка: Считывание указателя (X) из заголовка текущего блока.
2. Выбор процедуры: Использование указателя X для выбора соответствующей жестко закодированной процедуры декодирования (Decoding Routine #X) и процедуры пропуска (Skip Routine #X) из таблицы процедур.
3. Исполнение процедуры декодирования: Запуск Decoding Routine #X. Процедура оптимизирована для конкретного профиля и выполняет (часто с использованием SIMD):
   • Декомпрессию тела блока (из b бит/элемент в стандартный размер, например, 16 бит/элемент).
   • Применение предопределенного массива исключений (Patch Array), специфичного для этой процедуры, к декомпрессированному телу (операция сложения массивов).
4. Переход к следующему блоку: Исполнение Skip Routine #X, чтобы определить длину текущего блока и найти начало следующего блока в Posting List.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Алгоритм использует исключительно числовые данные, относящиеся к структуре индекса.

• Системные данные: Идентификаторы документов (Document IDs). Это целые числа (или дельта-значения после Delta Encoding), которые система стремится сжать.

В патенте не упоминается использование контентных, технических, ссылочных, поведенческих, временных, структурных, мультимедиа, географических или пользовательских факторов.

Какие метрики используются и как они считаются

Метрики используются для определения профиля сжатия блока и не являются факторами ранжирования:

• Base length (b): Базовая длина в битах. Выбирается так, чтобы оптимизировать сжатие или минимизировать количество исключений для данного блока.
• Number of patches (n): Количество элементов в блоке, значение которых превышает максимально возможное при длине b (т.е. $\geq 2^b$).
• Patch positions ($p_k$): Позиции исключений внутри блока (от 0 до M-1).
• Patch values ($v_k$): Значения исключений (старшие биты). Рассчитываются путем удаления младших b бит из исходного значения.

Во время декомпрессии используется формула (Claim 20) для вычисления расширенного значения патча (Expanded Patch Value), которое добавляется к усеченному значению:

$$ v_k \cdot 2^b $$

Выводы

1. Фокус на инфраструктурной эффективности: Патент демонстрирует глубокий уровень оптимизации Яндекса на уровне ядра поисковой системы. Решается задача обеспечения максимальной скорости доступа к индексу при минимальном потреблении памяти.
2. Инновация в методе сжатия: Ключевое отличие от стандартных методов (PFor) — переход от хранения параметров сжатия в индексе к хранению указателей на предопределенные профили. Это экономит память и время на парсинг параметров.
3. Максимизация производительности CPU: Наиболее значимая часть изобретения — использование жестко закодированных процедур декодирования (Decoding Routines) для каждого профиля. Это позволяет максимально эффективно использовать возможности параллельной обработки данных (SIMD) современных процессоров и избегать медленных условных переходов при распаковке.
4. Отсутствие прямого влияния на SEO: Описанные механизмы являются полностью внутренними и инфраструктурными. Они не влияют на то, как оценивается релевантность или качество контента, и не могут быть использованы в практической работе SEO-специалиста.

Практика

Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Яндекс и не дает практических выводов или рекомендаций для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Информация для применения в SEO отсутствует. Конкретных технических, контентных или ссылочных рекомендаций для SEO, основанных на механизмах этого патента, нет.

Worst practices (это делать не надо)

Информация для применения в SEO отсутствует. Патент не направлен на борьбу с какими-либо SEO-манипуляциями и не делает какие-либо существующие SEO-тактики неэффективными или опасными.

Стратегическое значение

Стратегическое значение этого патента для SEO-специалистов заключается в понимании технологического уровня Яндекса. Инвестиции в такие низкоуровневые оптимизации показывают стремление компании к максимальной эффективности своей инфраструктуры. Более быстрая обработка индекса теоретически позволяет Яндексу использовать высвободившиеся вычислительные ресурсы для применения более сложных и тяжелых моделей ранжирования или для обработки большего количества документов в рамках отведенного времени на запрос. Это косвенно способствует повышению качества поиска, но не дает прямых рычагов влияния на ранжирование.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен технический пример работы алгоритма для понимания механизма, основанный на данных из патента.

Технический пример сжатия блока (на основе FIG. 8)

1. Исходный блок (M=8, Delta-Encoded IDs):
2. Бинарное представление:.
3. Профилирование: Система выбирает базовую длину b=2 бита.
   • Исключения (Patches): Элементы со значением 4 (100) и 5 (101) больше, чем $2^2-1=3$.
   • Количество n=2.
   • Позиции (индексация с 0): $p_1=2, p_2=6$.
   • Значения (старшие биты): $v_1=1, v_2=1$.
4. Профиль: {b=2, n=2, p=[2,6], v=[1,1]}.
5. Поиск в таблице: Допустим, этот профиль находится в Encoding Pattern Table под номером X.
6. Сжатый блок:
   • Заголовок (Header): X (Указатель).
   • Тело (Body, усеченные значения по 2 бита):. (Исключения 4 и 5 усечены до 00 и 01 соответственно).

Декомпрессия

1. Система читает заголовок X.
2. Вызывается жестко закодированная процедура Decoding Routine #X.
3. Процедура #X знает (без чтения параметров), что b=2 и что нужно прибавить $1 \cdot 2^2 = 4$ к элементам на позициях 2 и 6.
4. Система восстанавливает исходный блок =.

Вопросы и ответы