Как Яндекс оптимизирует хранение и ускоряет доступ к инвертированному индексу с помощью предопределенных шаблонов кодирования

Описание

Какую задачу решает

Патент решает сугубо инфраструктурную задачу: оптимизацию баланса между плотностью сжатия инвертированного индекса и скоростью его декомпрессии при выполнении поискового запроса. Он направлен на улучшение существующих методов сжатия (таких как PFor и ParaPFor), которые не обеспечивают оптимальной производительности на стандартных серверных архитектурах (например, x86 с SIMD-инструкциями) из-за накладных расходов на обработку параметров сжатия в заголовках блоков.

Что запатентовано

Запатентована система индексирования и поиска, использующая новый метод сжатия списков документов (Posting Lists). Суть изобретения в отказе от хранения параметров кодирования (базовая длина, позиции и значения исключений/патчей) непосредственно в заголовке каждого блока данных. Вместо этого используется предопределенная Таблица шаблонов кодирования (Encoding Pattern Table), а в заголовке блока хранится только короткий указатель (Pointer) на соответствующую запись в этой таблице.

Как это работает

При индексации Posting Lists разбиваются на блоки фиксированного размера (например, 8 элементов). Для каждого блока определяется оптимальный шаблон сжатия. В заголовок блока записывается не сам шаблон, а его индекс в глобальной таблице. При поиске система использует этот индекс для мгновенного вызова специализированной, высокооптимизированной процедуры декодирования (Decoding Routine) для данного шаблона. Это устраняет необходимость анализа параметров сжатия во время запроса и ускоряет декомпрессию за счет использования SIMD-инструкций.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры). Скорость доступа к инвертированному индексу и эффективность использования оперативной памяти являются критически важными параметрами для любой крупной поисковой системы. Оптимизация под современные процессорные архитектуры (SIMD) остается актуальной инженерной задачей.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент носит исключительно инфраструктурный характер. Он описывает внутренние механизмы хранения данных Яндекса и оптимизации работы процессора. Он не содержит информации о факторах ранжирования, оценке качества контента или анализе поведения пользователей, и не дает никаких прямых рекомендаций для SEO-стратегий.

Детальный разбор

Термины и определения

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO.

Block (Блок)

Фрагмент Posting List фиксированного размера (M элементов, например, M=8), который сжимается как единое целое.

Decoding Routine (Процедура декодирования)

Специализированный набор кодовых инструкций, предназначенный для декомпрессии блока, закодированного определенным шаблоном. Выбирается на основе указателя в заголовке блока.

Delta Encoding (Дельта-кодирование)

Метод сжатия Posting List. Поскольку ID документов в списке отсортированы, вместо хранения полных ID хранятся только разницы (дельты) между соседними значениями. Это уменьшает значения чисел и улучшает сжатие.

Encoding Pattern (Шаблон кодирования)

Набор параметров, описывающих, как именно сжат конкретный блок. Включает базовую длину (b), количество патчей (n), их позиции (p) и значения (v).

Encoding Pattern Table (Таблица шаблонов кодирования)

Предопределенная таблица, содержащая часто используемые шаблоны кодирования. Позволяет ссылаться на сложный шаблон с помощью короткого указателя.

Inverted Index (Инвертированный индекс)

Структура данных, которая хранит соответствие между термами (словами) и документами (Posting Lists), в которых они встречаются.

Patch (Патч, Исключение)

Элемент в блоке, значение которого слишком велико, чтобы быть закодированным с использованием базовой длины (b).

PFor (Patched Frame of Reference)

Семейство алгоритмов сжатия индексов, на улучшении которых сфокусирован патент. В PFor параметры компрессии обычно хранятся в заголовке блока.

Pointer (Указатель)

Индекс (например, 8-битное число), который хранится в заголовке блока и указывает на конкретную запись в Encoding Pattern Table или Decoding Routines Table.

Posting List (Постинг-лист, Список документов)

Список идентификаторов (ID) документов, соответствующих определенному поисковому термину.

SIMD (Single Instruction Multiple Data)

Тип параллельных вычислений. Инструкции процессора, позволяющие выполнять одну и ту же операцию одновременно над несколькими элементами данных. Используется для ускорения декомпрессии.

Skip Routine (Процедура пропуска)

Процедура, которая быстро вычисляет общую длину текущего сжатого блока, позволяя системе перейти к следующему блоку без полной распаковки текущего.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методе индексирования (компрессии) и соответствующей системе.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод индексирования (процесс сжатия данных).

1. Система получает документ, извлекает поисковый термин, связанный со списком рассылки (Posting List).
2. Список рассылки разделяется на блоки, каждый из которых содержит фиксированное количество (M) ссылок на документы.
3. Для каждого блока выполняется сжатие путем:
• Определения шаблона кодирования (Encoding Pattern) на основе значений M ссылок в блоке.
• Кодирования содержимого блока на основе этого шаблона.
• Нахождения соответствующей записи в Таблице Шаблонов Кодирования (Encoding Pattern Table).
• Вставки указателя (Pointer), соответствующего этой записи, в заголовок сжатого блока.

Ядром изобретения является замена явного описания параметров сжатия (длина, количество и позиции исключений) в заголовке блока на короткий указатель на предопределенную таблицу. Это уменьшает размер заголовка и устраняет необходимость интерпретировать эти параметры во время декомпрессии.

Claim 17 (Независимый пункт): Описывает аппаратно-программную систему (Database System), реализующую метод из Claim 1. Система включает память (для индекса и таблицы шаблонов) и процессор, сконфигурированный для выполнения шагов компрессии.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает инфраструктурные слои поисковой системы, связанные с хранением и извлечением базового индекса.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Применяется на этапе компрессии инвертированного индекса. После того как Posting Lists сформированы (часто с использованием Delta Encoding), они сжимаются с использованием описанного метода перед сохранением в базу или загрузкой в оперативную память (RAM).

RANKING – Ранжирование (Уровень L1 — Base Search / Retrieval)
Применяется на самом первом этапе обработки запроса — этапе извлечения кандидатов. Система должна максимально быстро декомпрессировать Posting Lists для терминов запроса. Описанный метод ускоряет эту декомпрессию за счет использования предопределенных Decoding Routines и SIMD-инструкций.

Вход/Выход (Индексация): На входе — несжатый блок из M ссылок. На выходе — сжатый блок (указатель + сжатые данные).

Вход/Выход (Поиск): На входе — сжатый блок. На выходе — декомпрессированный блок из M ссылок.

На что влияет

Алгоритм влияет исключительно на инфраструктурные метрики:

• Скорость выполнения базового поиска (Retrieval speed).
• Объем оперативной памяти, необходимый для хранения индекса (Compression density).

Он не имеет специфического влияния на конкретные типы контента, запросов, ниши, тематики или языки. Это универсальный механизм компрессии числовых данных в индексе.

Когда применяется

• Компрессия: При каждом обновлении или перестроении инвертированного индекса.
• Декомпрессия: При каждом выполнении поискового запроса, который требует доступа к инвертированному индексу.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексация (Компрессия)

1. Подготовка данных: Получение Posting List, применение Delta Encoding.
2. Блокировка: Разделение списка на блоки фиксированной длины M (например, M=8).
3. Анализ блока и определение шаблона:
   • Выбирается базовая длина (b) в битах.
   • Идентифицируется количество патчей (n) – элементов, которые не умещаются в b бит.
   • Определяются позиции (p) и значения (v) этих патчей.
   • Комбинация (b, n, p, v) формирует Шаблон кодирования.
4. Поиск в таблице: Система ищет этот шаблон в предопределенной Таблице шаблонов кодирования.
5. Кодирование данных: Элементы блока сжимаются (усекаются до b бит) и записываются в тело блока.
6. Запись заголовка: Индекс (Указатель) найденной записи в таблице записывается в заголовок блока.

Процесс Б: Поиск (Декомпрессия)

1. Чтение заголовка: Чтение заголовка блока, извлечение Указателя (например, X).
2. Выбор процедуры: Указатель X используется для доступа к X-й записи в Таблице процедур декодирования (Decoding Routines Table).
3. Выполнение декодирования: Выполнение специализированной процедуры (Decoding Routine X):
   • Тело блока распаковывается из b бит/элемент в стандартный формат.
   • К распакованному телу добавляется предопределенный массив патчей (Patch Array), специфичный для шаблона X. Этот шаг часто выполняется с использованием SIMD инструкций для параллельной обработки.
4. Переход: Выполнение Процедуры Пропуска (Skip Routine X) для расчета длины текущего блока и перехода к заголовку следующего.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент не использует стандартные SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие и т.д.). Он работает исключительно с инфраструктурными данными:

• Числовые идентификаторы документов (Document IDs): Единственные данные, которые подвергаются компрессии. Для повышения эффективности используются Дельта-ссылки (Delta References).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования. Он описывает параметры, используемые для управления процессом компрессии:

• M (Block Size): Фиксированное количество элементов в блоке (например, 8). Выбирается для оптимального использования SIMD.
• b (Base length): Базовая длина в битах.
• n (Number of patches): Количество элементов-исключений в блоке, значения которых превышают $2^b$.
• p (Patch position): Позиция элемента-исключения внутри блока.
• v (Patch value): Значение исключения (старшие биты, которые не уместились в ‘b’).

Система стремится выбрать такой шаблон, который минимизирует общий размер сжатого блока при сохранении возможности быстрой декомпрессии.

Выводы

1. Инфраструктурный фокус: Патент описывает исключительно внутренние инфраструктурные процессы Яндекса, связанные с компрессией данных инвертированного индекса. Он не имеет прямого отношения к SEO-стратегиям.
2. Цель — Скорость и Плотность: Изобретение направлено на повышение плотности хранения данных в памяти (экономия RAM) и максимальное ускорение доступа к индексу (скорость ответа поиска).
3. Ключевая инновация — Таблицы Шаблонов: Основное изобретение заключается в выносе параметров сжатия из заголовков блоков во внешние таблицы (Encoding Pattern Table) и использовании коротких указателей. Это позволяет использовать специализированные процедуры декодирования вместо интерпретации параметров на лету.
4. Оптимизация под аппаратное обеспечение: Метод разработан с учетом особенностей современных процессоров для эффективного использования SIMD-инструкций для параллельной декомпрессии.
5. Нулевая практическая ценность для SEO: Практических выводов для SEO-специалистов, влияющих на стратегию продвижения сайтов, из этого патента извлечь невозможно.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо. Невозможно сформулировать рекомендации по оптимизации сайтов (контент, ссылки, техническая часть), основываясь на описанных механизмах компрессии индекса.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик, манипуляций или ошибок оптимизации. Он не описывает механизмы пессимизации.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает, что Яндекс активно инвестирует в базовую инфраструктуру для поддержания высокой скорости поиска. Это обеспечивает надежный фундамент, на котором работают алгоритмы ранжирования, но никак не влияет на принципы, по которым эти алгоритмы оценивают сайты.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает низкоуровневые алгоритмы сжатия числовых данных в инвертированном индексе.

Вопросы и ответы