論文の概要: Join Indices for Search Engines: a Prunable Parallel Semijoin over Lucene Segments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01173v1
• Date: Sun, 02 Aug 2026 11:52:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.109458
• Title: Join Indices for Search Engines: a Prunable Parallel Semijoin over Lucene Segments
• Title（参考訳）: 検索エンジンの結合指標:ルーセンセグメンツ上のプルナブル並列セミジョイント
• Authors: Mikhail Khludnev,
• Abstract要約: 我々はリレーショナルシステムから Lucene のフラッシュベースセグメントストレージまで, Valduriez の結合インデックス技術を実装した。 親と子セグメントのペアごとに、追加のみの、順序から順序への結合-インデックス列 J[c]=p を具体化します。 10万個のskusに対して100万個の製品にベンチマークされたプロトタイプクエリは、Solrのビルトインクエリタイム結合に対するレイテンシを5.4倍(359.8ms vs. 1934.6ms)削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Joins are second-class citizens in search engines: existing query-time join implementations in Lucene are limited either in performance or in capability, forcing a choice between fast joins scoped to a single index and slower joins that span independently managed indices. We carry Valduriez's join-index technique from relational systems to Lucene's flush-based (LSM-style) segment storage: for every pair of a parent and a child segment we materialize an append-only, ordinal-to-ordinal join-index column J[c]=p, avoiding any query-time translation of external variable-length keys. On top of this structure we build a semijoin algorithm that is computed per parent segment, in parallel, without a global barrier between stages; it prunes at three levels (segment-level, the first of which comes free from per-segment execution; a-priori min/max; and document-level two-phase confirmation with a lazily accumulated half-read union) so that it composes with arbitrary engine queries instead of wasting computation on matches that a sibling filter would later discard. A prototype implemented as an Apache Solr query parser, benchmarked on 1M products joined against 10M skus, cuts average query latency 5.4 times (359.8,ms vs. 1934.6,ms) relative to Solr's built-in query-time join, and the advantage widens monotonically with load, reaching 8.3 times at a concurrency of eight: on 4 vCPUs the baseline peaks at 1.18 queries/s and then loses throughput, while the join index is still gaining, at 8.04 - 6.8times the baseline's best.
• Abstract（参考訳）: Luceneの既存のクエリ時ジョイン実装は、パフォーマンスか能力のどちらかに制限されており、単一のインデックスにスコープされた高速ジョインと、独立して管理されたインデックスにまたがる遅いジョインを選択せざるを得ない。 我々は、リレーショナルシステムからLuceneのフラッシュベース(LSMスタイル)セグメントストレージまで、Valduriezのジョインデクス技術を採用しています。親と子セグメントのすべてのペアに対して、外部変数長キーのクエリ時変換を回避するために、追加のみの、順序付きジョインインデックスカラムJ[c]=pを実体化します。 この構造の上に、ステップ間の大域的障壁を伴わずに、並列に、親セグメント毎に計算される半結合アルゴリズムを構築します。3レベル(セグメンテーションレベル、最初のレベルはセグメンションごとの実行から解放される)でプルークし、a-priori min/max、文書レベルの2フェーズ確認を遅延的に蓄積されたハーフリードユニオンで行うことで、兄弟フィルタが後に破棄されるような計算を無駄にする代わりに、任意のエンジンクエリで構成します。 Apache Solrクエリパーサとして実装されたプロトタイプは、100万個の製品に10万個のskusと結合してベンチマークされ、Solrの組み込みクエリ時結合と比較して平均クエリレイテンシ5.4倍 (359.8,ms vs. 1934.6,ms) を削減した。

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