召回场景- PforDelta Unpack 算子

在互联网搜广推（搜索、广告、推荐）场景中，PforDelta Unpack 算子是用于对用 PforDelta 算法压缩的整数序列进行解压缩的核心操作单元，主要服务于倒排索引、用户行为序列、物品 ID 列表等大规模整数数据的高效读取与处理。

背景：为什么需要 PforDelta 压缩与 Unpack 算子？

搜广推场景中存在大量需要存储和传输的整数序列，例如：

• 搜索引擎的倒排索引（某个关键词对应的所有文档 ID 列表）；
• 推荐系统中用户的历史行为序列（如点击 / 购买过的物品 ID 列表）；
• 广告系统的定向人群包（符合特定条件的用户 ID 列表）。

这些序列通常具有 **“有序、密集或差值较小”** 的特点（如文档 ID 按时间递增，用户行为 ID 按发生顺序排列），但规模极大（单关键词倒排链可能包含百万级文档 ID）。若直接存储原始整数，会占用大量内存 / 磁盘空间，且读写效率低。

PforDelta（Packed For Delta） 是一种针对有序整数序列的高效压缩算法，通过存储 “相邻整数的差值（delta）” 并对差值进行分段编码（如用定长 / 变长编码压缩），可大幅减少存储空间（压缩率通常达 30%-70%）。而 PforDelta Unpack 算子则是在需要使用这些数据时（如查询、召回阶段），将压缩后的序列快速解压缩为原始整数序列的操作组件。

PforDelta Unpack 算子的核心作用

1. 解压缩还原原始序列
   对 PforDelta 压缩的二进制数据执行反向操作：
   • 先解析压缩时的分段信息（如每段的编码方式、长度）；
   • 对每段压缩的 “差值（delta）” 进行解码，恢复原始差值；
   • 通过累加差值（基于起始值），还原出原始的整数序列（如文档 ID 列表、用户行为序列）。
   例如：原始序列 [100, 102, 103, 105] 的差值为 [100, 2, 1, 2]（第一个元素为起始值，后续为与前一元素的差），PforDelta 压缩后，Unpack 算子会将压缩数据还原为 [100, 102, 103, 105]。
2. 支撑高效的查询与召回逻辑
   在搜广推的核心流程中，压缩的整数序列无法直接用于计算（如倒排链的交集 / 并集、用户行为与候选物品的匹配），必须通过 Unpack 算子还原后才能处理。例如：
   • 搜索场景：用户输入关键词后，系统读取该关键词对应的压缩倒排链，通过 Unpack 算子解压，再与其他关键词的倒排链计算交集，得到候选文档；
   • 推荐场景：解压用户的历史行为序列，与候选物品库计算相似度（如协同过滤），生成推荐列表。
3. 平衡存储与计算效率
   PforDelta 压缩减少了存储和 IO 开销，但解压缩需要额外计算成本。Unpack 算子的设计目标是在尽可能短的时间内完成解压缩（通常优化到微秒级），确保压缩带来的存储收益不会被解压缩的性能损耗抵消。

在搜广推系统中的典型流程

以搜索引擎的倒排索引查询为例：

1. 建索引阶段：对文档 ID 序列用 PforDelta 算法压缩，存储到磁盘 / 内存中；
2. 查询阶段：
   • 接收用户查询词，定位到对应的压缩倒排链；
   • 调用 PforDelta Unpack 算子，将压缩倒排链解压缩为原始文档 ID 序列；
   • 对解压后的序列进行过滤、排序（如按相关性打分），生成最终搜索结果。

总结

PforDelta Unpack 算子是搜广推场景中 **“压缩存储” 与 “高效计算” 之间的桥梁 **：它通过快速解压缩 PforDelta 算法压缩的整数序列，让系统在节省存储空间的同时，能够高效处理大规模整数数据（如倒排链、行为序列），最终支撑搜索、推荐、广告等核心业务的低延迟、高吞吐需求。其性能（解压缩速度）直接影响整个系统的响应时间，是搜广推底层引擎优化的关键环节之一。