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

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную задачу оптимизации скорости выполнения поисковых запросов, особенно сложных и ресурсоемких. Традиционный метод ускорения — увеличение числа шардов (sharding) — имеет ограничения: он увеличивает накладные расходы на агрегацию результатов и снижает эффективность раннего отсечения (pruning). Патент устраняет узкое место, при котором один запрос на одном шарде обрабатывался только одним потоком, не позволяя полностью использовать возможности многоядерных серверов для ускорения единичного запроса.

Что запатентовано

Запатентован метод распараллеливания поиска по инвертированному индексу в рамках одного шарда. Суть изобретения заключается в динамическом разделении постинг-листов (posting lists) на несколько комплементарных наборов чередующихся сегментов (complementary sets of corresponding interspaced segments). Каждый набор сегментов обрабатывается отдельным потоком выполнения (thread) одновременно с другими, что ускоряет обработку сложных запросов.

Как это работает

Система может предварительно оценить вес запроса (query weight), отражающий его сложность (например, на основе длины вовлеченных постинг-листов). Если вес высок, активируется многопоточный режим. Индекс (коллекция документов) логически делится на сегменты (например, по 1024 документа). Эти сегменты распределяются между потоками. Например, при двух потоках: Поток А обрабатывает сегменты 0, 2, 4…, а Поток Б одновременно обрабатывает сегменты 1, 3, 5…. Каждый поток выполняет поиск только в пределах своих назначенных сегментов, пропуская остальные. Затем результаты потоков агрегируются.

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективное управление вычислительными ресурсами и минимизация задержек при поиске являются ключевыми задачами для всех крупных поисковых систем. Описанный метод распараллеливания на уровне обработки постинг-листов остается актуальным для оптимизации фазы Retrieval (поиска кандидатов) в современных архитектурах.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает исключительно внутренние инфраструктурные процессы Яндекса, направленные на повышение производительности и скорости поиска. Он не содержит информации о методах расчета релевантности, оценке качества контента, ссылочных или поведенческих факторах. Прямых рекомендаций для SEO из этого патента извлечь нельзя.

Детальный разбор

Термины и определения

Inverted Index (Инвертированный индекс)

Структура данных, которая хранит отображение контента (например, слов) на его местоположение в документах. В контексте поиска состоит из постинг-листов.

Posting List (Постинг-лист)

Список идентификаторов документов (Document IDs), которые содержат определенный поисковый термин. Является базовым элементом инвертированного индекса.

Shard (Шард)

Часть общего поискового индекса, размещенная на отдельном сервере или группе серверов (реплик). Поиск выполняется параллельно на всех шардах.

Segment (Сегмент)

Логический блок постинг-листа. В патенте сегменты определяются по размеру (Size) — диапазону идентификаторов документов (например, документы с 1024 по 2047), а не по длине (Length) — фактическому количеству записей в этом диапазоне.

Complementary Sets of Corresponding Interspaced Segments (Комплементарные наборы соответствующих чередующихся сегментов)

Ключевое понятие патента. Это способ разделения всех сегментов индекса между несколькими потоками так, чтобы в сумме они покрывали весь индекс. Пример для двух потоков: Набор А (Сегменты 0, 2, 4…) и Набор Б (Сегменты 1, 3, 5…).

Multithreaded Searching (Многопоточный поиск)

Выполнение поискового запроса с использованием нескольких потоков выполнения (threads) одновременно на одном и том же наборе данных (шарде).

Query Weight (Вес запроса)

Оценка сложности запроса, отражающая количество вычислительных операций или время, необходимое для его выполнения. Часто рассчитывается на основе длины постинг-листов соответствующих терминов.

Query-Independent Relevance (Запросонезависимая релевантность / Статический ранг)

Статическая оценка важности или авторитетности документа (например, аналог PageRank), которая не зависит от текущего поискового запроса. В патенте упоминается, что документы часто нумеруются в порядке убывания этой релевантности.

Pruning (Отсечение, Прунинг)

Досрочное прекращение поиска при достижении определенного критерия (например, найдено достаточное количество результатов).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему для ускорения поиска путем распараллеливания обработки инвертированного индекса на уровне отдельных потоков процессора.

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

1. Система получает поисковый запрос, включающий несколько терминов.
2. Выполняется многопоточный поиск по нескольким комплементарным наборам соответствующих чередующихся сегментов для каждого постинг-листа, соответствующего терминам запроса.
3. Важно: Каждый набор сегментов ищется отдельным потоком (thread), что дает результаты поиска по потоку (per-thread search results).
4. Результаты поиска по потокам агрегируются для получения общих агрегированных результатов.
5. Система передает (выдает) часть этих агрегированных результатов.

Claim 2 (Зависимый от 1) и Claim 3 (Зависимый от 2): Определяют условие активации многопоточного режима.

1. Перед многопоточным поиском система вычисляет вес (weight) поискового запроса (Claim 2).
2. Многопоточный поиск выполняется ТОЛЬКО в том случае, если вычисленный вес запроса превышает пороговое значение (Claim 3). (То есть сложные запросы распараллеливаются, а простые — нет).

Claim 5 (Зависимый от 2): Определяет степень параллелизма.

1. Количество наборов сегментов (и, соответственно, количество используемых потоков) является функцией от вычисленного веса запроса. (Чем сложнее запрос, тем больше потоков может использоваться).

Claim 10 (Зависимый от 1): Указывает на структуру индекса.

1. Постинг-листы ссылаются на индексированные элементы (документы), которые упорядочены в порядке убывания запросонезависимой релевантности. Это важно для эффективности прунинга.

Где и как применяется

Изобретение применяется на низком уровне архитектуры поиска, непосредственно при чтении данных из индекса.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Патент описывает требования к структуре индекса. Индекс должен поддерживать сегментацию постинг-листов (например, через маркеры или субиндексы для быстрого доступа к началу сегмента). Также документы должны быть проиндексированы и пронумерованы, часто в порядке убывания их статической (запросонезависимой) релевантности.

RANKING – Ранжирование (Уровень L1 — Base Search / Retrieval)
Основное применение патента происходит на этапе поиска кандидатов (Retrieval). Когда сервер шарда получает запрос, он взаимодействует с компонентом, отвечающим за чтение инвертированного индекса.

1. Входные данные: Поисковый запрос (Q) и, опционально, его вычисленный вес (W).
2. Процесс: Система определяет необходимое количество потоков (на основе W или доступных ресурсов). Она инструктирует каждый поток, какой набор чередующихся сегментов он должен обработать (например, Поток 1 ищет в сегментах $S_{0}, S_{2}, S_{4}…$, Поток 2 ищет в $S_{1}, S_{3}, S_{5}…$). Потоки выполняются параллельно.
3. Выходные данные: Несколько списков результатов (по одному от каждого потока), которые затем агрегируются в единый список результатов для данного шарда.

На что влияет

Патент влияет исключительно на производительность и скорость поиска. Он не влияет на контент, тематики, типы запросов или форматы с точки зрения SEO.

• Сложные запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, которые требуют обработки длинных постинг-листов (например, запросы с очень частыми словами). Эти запросы выполняются быстрее за счет распараллеливания.
• Нагрузка на сервер: Позволяет более гибко балансировать нагрузку на CPU, выделяя больше ресурсов сложным запросам и меньше простым.

Когда применяется

Алгоритм потенциально может применяться при каждом запросе, но его активация зависит от условий.

• Триггеры активации: В основном варианте реализации система сначала вычисляет вес запроса (Query Weight). Многопоточный режим активируется, только если вес превышает установленный порог (Threshold Weight Value).
• Условия работы: Наличие доступных вычислительных потоков на сервере, обрабатывающем шард.
• Частота применения: Для простых запросов (низкий вес) используется стандартный однопоточный режим. Для сложных запросов (высокий вес) используется многопоточный режим.

Пошаговый алгоритм

Описание процесса обработки запроса Q с использованием двух потоков (Подзапрос $Q_1$ и Подзапрос $Q_2$). $Q_1$ обрабатывает четные сегменты (авторизованные), $Q_2$ — нечетные.

Этап 1: Инициализация (выполняется для $Q_1$ и $Q_2$ параллельно)

1. Для каждого постинг-листа ($P_i$), участвующего в запросе, установить указатель текущего документа (CURRENTDOC($P_i$)) на первый элемент первого авторизованного сегмента. (Например, для $Q_1$ это начало $S_0$, для $Q_2$ это начало $S_1$).
2. Определить переменную DOCMAX как максимальное значение из всех текущих указателей CURRENTDOC($P_i$).

Этап 2: Итеративный поиск и проверка сегментов (выполняется для $Q_1$ и $Q_2$ параллельно)

Процесс повторяется до достижения условия остановки.

1. Проверка совпадения: Проверить, все ли указатели CURRENTDOC($P_i$) равны DOCMAX.
   • Если ДА (документ найден): Добавить DOCMAX в список результатов потока. Проверить достижение лимита отсечения (Pruning Limit). Если лимит достигнут, остановить поток. Иначе, продвинуть указатель одного из постинг-листов на следующую позицию.
   • Если НЕТ: Выбрать постинг-лист $P_i$, где CURRENTDOC($P_i$) < DOCMAX. Применить функцию пропуска SKIP(DOCMAX, $P_i$) для перемещения указателя к следующему документу ≥ DOCMAX.
2. Проверка границ сегмента: После продвижения указателя проверить, находится ли новый CURRENTDOC($P_i$) в авторизованном сегменте.
   • Если ДА: Обновить DOCMAX, если необходимо. Продолжить итерацию.
   • Если НЕТ (указатель попал в запрещенный сегмент): Пропустить весь запрещенный сегмент. Переместить указатель CURRENTDOC($P_i$) на первый элемент следующего авторизованного сегмента. Обновить DOCMAX. Продолжить итерацию.
3. Обработка конца списка: Если при попытке продвижения указателя достигнут конец постинг-листа, остановить поток.

Этап 3: Агрегация

1. После завершения работы всех потоков ($Q_1$ и $Q_2$), их списки результатов агрегируются (объединяются и сортируются) для формирования финального результата шарда.

Какие данные и как использует

Патент фокусируется на инфраструктуре и не описывает факторы ранжирования. Он описывает данные, используемые для управления процессом поиска.

Данные на входе

• Структурные факторы (Индекс): Используется Инвертированный индекс, состоящий из Постинг-листов. Критически важна структура этих листов, позволяющая разделить их на сегменты. Упоминаются маркеры или субиндексы для навигации по сегментам.
• Статистические данные: Для расчета веса запроса (Query Weight) используются статистические характеристики терминов, в частности, длина соответствующих им постинг-листов.
• Сигналы авторитетности (Косвенно): Упоминается Запросонезависимая релевантность (Query-Independent Relevance). Индекс структурирован так, что документы с более высокой статической релевантностью имеют меньшие ID и обрабатываются раньше.

Какие метрики используются и как они считаются

• Вес запроса (Query Weight / Complexity c(Q)): Метрика сложности запроса. В патенте приводится несколько примеров расчета на основе весов терминов $w(T)$ (например, логарифм длины постинг-листа) и количества терминов $n$. Примеры формул:
  $$ c(Q) = w(T_1) + w(T_2) + … + w(T_n) $$
  $$ c(Q) = w(T_1) + … + w(T_n) + p(n) $$ (где $p(n)$ – функция от количества терминов)
  $$ c(Q) = n \cdot MIN(w(T_1) + … + w(T_n)) + p(n) $$
• Пороги веса (Thresholds $h_1, h_2, …$): Используются для определения количества потоков. Если $c(Q) < h_1$, используется 1 поток. Если $h_1 \le c(Q) < h_2$, используется 2 потока, и т.д.
• Размер сегмента (Segment Size): Диапазон ID документов, охватываемый сегментом. Может быть фиксированным (например, 1024 документа) или переменным/возрастающим.
• Лимиты отсечения (Pruning Limits): Используются для досрочной остановки поиска. Глобальный лимит делится между шардами, а затем между потоками внутри шарда (например, чуть больше половины локального лимита для обеспечения полноты).

Выводы

Этот патент имеет преимущественно техническое значение, описывая оптимизацию инфраструктуры поиска. Практических выводов для SEO-стратегии немного, но они важны для понимания работы системы.

1. Яндекс активно оптимизирует скорость выполнения сложных запросов. Система способна динамически выделять дополнительные ресурсы (потоки CPU) для ресурсоемких запросов, распараллеливая обработку постинг-листов внутри одного шарда.
2. Вес запроса (Query Weight) как мера сложности. Яндекс использует внутренние метрики для оценки вычислительной сложности запроса, основанные на статистике терминов (длине постинг-листов). Это определяет стратегию выполнения запроса (однопоточная или многопоточная).
3. Критическая важность статического ранжирования (Query-Independent Relevance). Патент подтверждает, что индекс часто структурирован так, что документы упорядочены по убыванию их статической важности. Это позволяет эффективно применять сегментацию и отсечение (Pruning), так как система ожидает найти наиболее релевантные результаты в начале индекса.
4. Эффективность за счет чередования сегментов. Использование чередующихся сегментов (interspaced segments) гарантирует, что нагрузка и статистическая вероятность нахождения релевантных документов распределяются равномерно между параллельными потоками.

Практика

ВАЖНО: Этот патент является инфраструктурным и не дает прямых практических рекомендаций для SEO в отношении контента, ссылок или технической оптимизации с целью улучшения ранжирования.

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент является инфраструктурным, прямых SEO-тактик из него не следует. Однако он подтверждает важность фундаментальных принципов.

• Фокус на наращивании статической авторитетности сайта. Патент явно указывает, что структура индекса часто опирается на Query-Independent Relevance для упорядочивания документов. Это повышает эффективность поиска и отсечения (Pruning). Необходимо продолжать работу над повышением общей авторитетности и траста сайта (качественный контент, E-E-A-T, ссылочный профиль), чтобы документы получали более высокий статический ранг и попадали в начало индекса.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не описывает механизмов борьбы с манипуляциями или некачественным контентом. Он нейтрален к SEO-тактикам.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO заключается в понимании того, как устроена инфраструктура Яндекса и на какие принципы она опирается. Он демонстрирует инженерный подход к решению проблем производительности. Главное стратегическое подтверждение — это центральная роль статического ранжирования в физической организации индекса. Поисковая система спроектирована с расчетом на то, что авторитетные документы будут найдены быстрее.

Практические примеры

Практических примеров применения в SEO нет, так как патент описывает внутреннюю работу поискового движка, на которую SEO-специалист повлиять не может. Ниже приведен пример работы самого механизма.

Сценарий: Обработка сложного запроса

1. Запрос: Пользователь вводит сложный запрос, включающий несколько частых терминов (например, «купить квартиру в центре»).
2. Оценка сложности: Система оценивает вес запроса на основе длины постинг-листов для слов «купить», «квартира», «центр». Вес признается высоким.
3. Активация многопоточности: Система решает использовать 2 потока для обработки этого запроса на каждом шарде.
4. Разделение индекса: Индекс разделен на сегменты по 1024 документа. Поток А получает четные сегменты (0-1023, 2048-3071…), Поток Б получает нечетные (1024-2047, 3072-4095…).
5. Параллельный поиск: Потоки А и Б одновременно ищут пересечения терминов в своих сегментах.
6. Результат: Поиск завершается быстрее, чем если бы один поток последовательно обрабатывал все сегменты. Пользователь получает выдачу с меньшей задержкой.

Вопросы и ответы