这篇文章将为大家详细讲解有关哈希在mysql中解决数据碰撞的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
下面我们先讲讲哈希的定义以及特点,再用它mysql中解决数据碰撞的问题。
<强>哈希数据碰撞
考虑这个数据库用户表,表中一共有7个数据,我们需要检索id=7的数据,SQL语法是:
select \ *,得到user where id=7;
哈希算法首先计算存储id=7的数据的物理地址addr=哈希(7)=4231,而4231年映射的物理地址x77是0,0 x77就是id=7存储的额数据的物理地址,通过该独立地址可以找到对应user_name=& # 39;舌鳎# 39;这个数据。这就是哈希算法快速检索数据的计算过程。
但是哈希算法有个数据碰撞的问题,也就是哈希函数可能对不同的关键会计算出同一个结果,比如哈希(7)可能跟哈希(199)计算出来的结果一样,也就是不同的关键映射到同一个结果了,这就是碰撞问题。解决碰撞问题的一个常见处理方式就是链地址法,即用链表把碰撞的数据接连起来。计算哈希值之后,还需要检查该哈希值是否存在碰撞数据链表,有则一直遍历到链表尾,直达找到真正的关键对应的数据为止。
<强>散列定义
哈希也被称为散列,哈希,对应的英文都是散列。他们的基本原理都是把任意长度的输入,通过哈希算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的哈希算法,而原始数据映射之后的二进制串就是哈希值。经常使用的哈希算法有MD5和SHA,他们都是历史悠久的哈希算法。
String s =,“哈希算法”; System.err.println (md5 (s));//,输出结果:f1ab62697296f0b575b9229dba7ea1ba
<强>哈希算法的特点
从散列值不可以反向推导出原始的数据
经过散列映射之后的数据和原始数据没有对应关系
哈希算法的执行效率要高效,长的文本或字符串能够很快的计算出哈希值
输入数据的微小变化会得到完全不同的哈希值,相同的数据会得到相同的值
这里也可以说哈希算法的* *抗篡改能力:对于一个数据块,哪怕只修改一个比特位,其散列值的改动也会非常大。* *
在我们用公式计算不同项数值的时候,发现前面的数值和后面某一项的结果一致,在mysql处理数据时小编遇到了这种情况,这就要用到哈希算法来解决,因为涉及到的是数据碰撞的情况。
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