약 4 년 전 나도 같은 질문을했다. 그러나 내 연구를 둘러 보았을 때 나는 그들이 가장 정교한 검색 알고리즘과 그 모든 것을 생각해 내기 위해 최선을 다한다는 사실 외에도 결국 읽었습니다.

그들이 사용한 주요 디자인 중 하나는 내가 생각하는 map reduce 아이디어와 비슷합니다. 농장에는 값싼 컴퓨터가 많이 있습니다. 이 컴퓨터들에 약 80 기가의 하드 디스크 공간 만두고 약 16 기가 RAM 또는 더 나은 32 기가 RAM을 갖도록하십시오 (가능한 한). 그것들은 그들이 디자인 한 정교한 시스템을 통해 연결되어 있음을 기억하십시오. 그러나 여기서 핵심 아이디어는 쿼리가 제출 될 때 RAM으로 새로운 데이터를 검색하려고 시도하는 시스템으로 쿼리가 전달된다는 것입니다. 저렴한 컴퓨터가 많이 있다는 것을 명심하십시오. 데이터는 RAM에 있기 때문에 하드 디스크보다 훨씬 빠릅니다. 그러나 그것들이 크게 도움이되는 정교한 (인덱싱 및 모든 알고리즘) 시스템을 가지고 있음을 잊지 마십시오.

Google이 모든 것을 저장한다는 것을 알고 있기 때문에이 데이터는 최신 정보 일 필요는 없습니다. RAM에 있어야 할 것과 마찬가지로 스플레이 트리와 동일한 원칙을 사용하여 사람들이 RAM에서 가장 많이 검색하는 것을 유지하고 가장 적게 검색된 항목을 하드 디스크로 플러시 할 수 있습니다.

이 작은 아이디어는 색인 작성 및 다른 사람들이 답변에서 언급 한 다른 모든 것들과 함께 하드 드라이브 검색보다 빠른 이유 중 하나 일 수 있습니다.

• 다른 검색을 기반으로 예측할 수있는 기능입니다.
• 데이터는 우리 모두가 알고있는 RAM에 가장 빠릅니다.
• 여러 시스템을 사용하여 분할 및 정복
• 검색이 최우선입니다.

물론 나는 틀릴 수 있지만 이것은 나에게 의미가 있었다. 그리고 나는 배운 것에 만족했습니다.

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