这篇论文讲的是，一个全球的搜索引擎，需要在不同的地区布署一套服务，不同地区的索引不同。注：这也很容易理解，首先是带宽的压力，索引一般都是TB级别的，不能到处拷；其次是性能考虑，不同地区用户关注的网页是不同的，把用户不需要的网页也加进索引里，会使得检索性能很差。

    但是如果要地区的索引不能满足用户的需求，需要读取别的地区的索引的时候，怎么办？需要解决两个问题，一是是否需要读取别的地区的索引，二是读取哪些地方的索引。

    所有检索都读取所有的索引，显然是不现实的。第一个问题比较好解决，只需要判断一下结果的质量，质量低于一定值就去读取别的地方的索引。第二个问题比较难解决。

    论文里用的是线性规划解决第二个问题。这里很奇怪的是，论文里不考虑语言的差异，考虑到语言的差异，很多工作都会变容易，比如用户输入的是中文，需要去到美国的网页库才能找到比较好的结果的可能性比较少。当然如果用户查询敏感词例外。

    下面介绍一下原文解决第二个问题的思路吧。首先是给在本地检索出的结果打分，然后预估一下别的地方的索引里的网页最高能打到多少分，如果分数偏低就不查询那个地方的索引。预估是很困难的。这里首先不能把排序算法看成是黑盒，而是看成基于成词出现次数线性叠加的排序算法，也就是BM25。然后线下构造一批长QUERY去查询，算出这些QUERY返回结果的分数。线上QUERY到来的时候，根据线下的QUERY预计分数。这里用到线性规划（LP)。把TERM理解成方程里的Xi，每个线下和长QUERY理解为Xi的不等式，比如某QUERY有TERM Xi,Xj,Xk，结果的分数为C，则列等式Xi+Xj+Xk < C。一个新的QUERY来的时候，先切出TERM，假设有TERM Xi,Xj，问题就变成了求解Xi+Xj的最大值。

    每一个地区的索引，都查询一次这批QUERY，所有都有一套方程，不同地区分别算，如果算出某地区的解超过域值，则查询

    能这样建模与RANK策略是分不开的，前面已经说了，是基于BM25的RANK，TERM的作用是线性叠加的。但是现实中的RANK策略要复杂很多，对这个模型的有效性表示怀疑。

    个人觉得既然RANK只考虑TERM的出现次数，不如把每个TERM在每份索引里拉链的长度，全球存放，量不大，直接根据拉链长度作预估。

    论文后面还讨论了，把部分热门的网页，在多个地区的索引里重复放。这个工作相对容易些，线下统计一下访问记录就可以了。但是如果追求时效性，还是很麻烦的。不过个人认为个工作也不一定要做得很通用，可以观察一下，认为哪些站点是全球通用的，哪些是只有当地人才上的。

    再接着讨论了CACHE，这个就没什么意思了，这是通用的优化技术，跟QUERY转发，没啥关系

    再接着讨论了一下将来可能的优化，包括：

    （1）因为本地已经有部分结果，所以请求远端的时候，可以少请求些结果。这个方法不一定靠谱，很多检索系统，不管要几个结果，都要把倒排完全遍历才能找出最优解

    （2）检索的过程是先检索完本地索引，发现结果不够，再请求外地的索引。可以考虑先展现本地结果，外地的结果回来之后，再刷新展示。这个用户体验很不好。

    （3）根据等式预估出某QUERY肯定要请求外地结果，请求本地结果与外地结果并行。

    （4）如果预估出，只需要要向一个外地索引请求，这时候就不用等到对方结果返回来，再MERGE，再返回给用户。而是在外地索引正在进行检索的时候，把本地结果传过去，等外地结果算出来的时候，就可以立即归并，然后返回给用户。本质是把检索与传数据并行。

    （2)、（3）、（4）的本质是在不减少计算量的情况下，减少用户的等待

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