HASH 索引
索引方法btree与hash
索引是数据库中非常重要的概念，它能够加快数据库的查询速度，提高数据库的性能。
索引的选择对于数据库的设计和优化有着重要的影响。
在数据库中，常用的索引方法包括B树索引和Hash索引。
本文将重点介绍B树索引和Hash索引的特点、优缺点及适用场景，帮助读者更好地理解和运用索引。
一、B树索引1. 概念B树索引是一种多路平衡查找树索引，它能够快速定位到所需数据的位置。
B树索引根据节点的平衡性来维护节点的平衡性，使得在进行查找时能够快速地定位到目标节点。
2. 特点（1）多路平衡查找树：B树索引是一种多路平衡查找树，每个节点可以包含多个子节点，能够充分利用节点中的数据，减少查找路径。
（2）适用范围广：B树索引适用于范围查找和多次查找的场景，能够高效地支持范围查找操作。
（3）适合磁盘存储：B树索引适合在磁盘存储中使用，因为它能够减少磁盘I/O操作，提高查询效率。
3. 优缺点（1）优点：B树索引适用范围广泛，能够支持范围查找和多次查找的场景，对于磁盘存储的数据库性能优化效果显著。
（2）缺点：在数据更新频繁的情况下维护B树索引需要进行频繁的平衡操作，会增加数据库的维护成本。
二、Hash索引1. 概念Hash索引是一种基于哈希表实现的索引，它通过哈希函数将关键字映射到哈希表中的位置，从而快速地定位到目标数据。
2. 特点（1）快速定位：Hash索引通过哈希函数将关键字映射到哈希表中的位置，能够快速地定位到目标数据。
（2）适用于等值查找：Hash索引适用于等值查找的场景，能够高效地支持等值查找操作。
3. 优缺点（1）优点：Hash索引能够快速地定位到目标数据，适用于等值查找的场景，具有查找效率高的优点。
（2）缺点：Hash索引不适用于范围查找和排序操作，当需要进行范围查找和排序时，Hash索引的效率会大大降低。
三、B树索引与Hash索引的适用场景1. B树索引的适用场景（1）范围查找：B树索引能够高效地支持范围查找操作，适用于需要进行范围查找的场景。
hash索引的使用场景
hash索引的使用场景
Hash索引是一种快速访问数据库数据的技术，它通过将数据映射到不同的哈希桶中，可以在平均时间复杂度O(1)的时间内查找到数据，因
此在特定场景下可以提升查询效率。
下面笔者列举几种使用Hash索引的场景：
1.对于单键值的查找
Hash索引最擅长的就是针对单键值查找的操作。
例如，对于一个存储用户ID与用户名的表，我们可以使用用户ID作为Hash索引的Key，在数据量很大情况下，使用Hash索引可以快速定位到对应用户的信息。
2.区间查询不频繁的情况
Hash索引并不适合用于区间查询，因为Hash索引是将数据映射到桶中，桶与桶之间并没有排序关系，所以无法同时查找多个桶中的数据。
但是如果查询的数据量不大，且区间查询不频繁，使用Hash索引仍
然可以提升查询效率。
3.精确匹配的Join操作
在进行表的关联时，Hash索引在精确匹配的Join操作中表现极佳。
例如，对于两个表，分别存储订单以及订单详情，订单中包含orderID，订单详情包含orderID与商品信息。
可以使用订单ID作为Hash索引进行关联，可以快速定位到对应的订单详情，从而提高Join 操作效率。
4.高并发场景下的缓存
在高并发场景下，如网站的访问记录等，由于请求量大，查询效率成为瓶颈。
这时可以使用Hash索引作为缓存，将数据存储到内存中，在多次访问时可以快速获取数据，避免频繁查询数据库。
总之，Hash索引在单键值查找、精确匹配的Join操作、缓存以及不频繁的区间查询方面表现非常出色，但在区间查询频繁的场景下并不适用，需要根据数据特点和查询需求来选择适合的索引类型，以达到最佳的查询效率。
哈希索引 缓存索引
哈希索引缓存索引哈希索引和缓存索引是两种常见的数据结构，用于加快数据访问速度和提高检索效率。
哈希索引哈希索引（Hash Index）是一种通过哈希函数将关键字映射到索引位置的数据结构。
它使用哈希表来存储索引信息，其中哈希函数将关键字转换为一个固定大小的哈希值，并将该哈希值作为索引的位置。
通过使用哈希函数，可以快速定位到具有特定关键字的数据记录。
哈希索引的优点是在理想情况下，可以实现常数时间复杂度的数据检索。
然而，它也存在一些局限性。
首先，如果哈希函数没有设计好或者数据分布不均匀，可能会导致哈希冲突，即多个关键字映射到同一个索引位置，进而降低了检索效率。
其次，哈希索引通常只支持精确查找，不适用于范围查询或排序操作。
缓存索引缓存索引（Cache Index）是一种将热门数据或频繁访问的数据缓存在内存中的索引方式。
它可以减少对底层存储介质（如磁盘或数据库）的访问次数，从而提高数据访问速度。
缓存索引通常由两部分组成：索引结构和缓存。
索引结构用于快速定位到具有特定关键字的数据记录，而缓存则用于存储这些数据记录的副本。
当需要访问数据时，首先在缓存中查找，如果找到了就直接返回，否则再去底层存储介质中获取，并将获取到的数据放入缓存中供后续使用。
缓存索引的优点是可以大大减少对慢速存储介质的访问次数，从而显著提高数据访问速度。
同时，通过合理设置缓存大小和缓存策略，可以进一步提高缓存命中率，减少不必要的磁盘或数据库操作。
总结来说，哈希索引和缓存索引是两种不同的数据结构，用于加快数据访问速度和提高检索效率。
哈希索引通过哈希函数进行关键字到索引位置的映射，实现快速定位数据记录；而缓存索引则将热门数据缓存在内存中，减少对慢速存储介质的访问次数。
数据库中索引常见的类型
数据库中索引常见的类型数据库索引(Index)是数据库中一种非常重要的数据结构，用于提高数据库的检索效率。
在数据库中，索引类型可以分为多种，不同的索引类型适用于不同的数据存储场景。
常见的数据库索引类型包括如下几种：1. B-Tree索引B-Tree索引是数据库中最常见的一种索引类型，它能够高效地执行区间的搜索、等值匹配和部分模糊的搜索。
在B-Tree索引中，每个节点面向磁盘存储一个数据块，包含多组数据和指向叶子节点的指针，所有的叶子节点都保存在同一层级中，同时叶子节点也存储了表中数据的位置信息。
2. Hash索引Hash索引是一种快速查找的索引类型，它适用于数据量较大而且等值匹配比较频繁的场景。
Hash索引使用Hash函数将索引列的值映射到一个Hash索引表中，然后根据Hash值来快速定位到数据行。
但Hash索引的不足在于无法进行范围查询。
3. Full-Text索引Full-Text索引是一种全文检索的索引类型，在搜索媒体内容特别是文本时，比较常用。
Full-Text索引可以支持全文搜索以及近似匹配这两种检索方式，它可以在文本中进行分词，形成词条，然后根据每个词条创建倒排索引表。
4. R-Tree索引R-Tree索引是一种空间数据索引，主要适用于存储和查询有关于物理空间信息的表，比如地理位置数据。
在R-Tree索引中，每个节点都代表一个由点或矩形组成的集合，同时支持范围查询，如范围查询某个区域内的所有数据等操作。
5. Bitmap索引Bitmap索引是将数据的每一个值用二进制位向量的形式表示，每个索引项都是一个包含位向量的列表。
当需要进行等值匹配时，可以把查询值转换为一个二进制位向量，再在位向量表中进行比对，从而获得需要的结果。
Bitmap索引适用于值重复少、数据分布均匀的场景。
在实际项目中，我们需要根据不同的数据存储场景，选择合适的索引类型来提高数据库检索效率。
同时，还需要注意索引的创建、修改、删除等操作，最大限度地提高数据库的性能和可维护性。
hash值算法
hash值算法一、什么是hash值算法hash值算法，又称哈希算法，是一种将任意长度的数据映射为固定长度值的算法。
该算法通过将输入数据转换为特定长度的hash值，用于唯一标识该数据。
hash值算法被广泛用于密码学、数据完整性校验、数据索引等领域。
二、应用领域1. 密码存储与校验在用户登录验证过程中，为了保护用户密码的安全，网站通常不会直接存储用户的明文密码，而是将密码经过hash值算法转换为hash值后存储。
当用户再次登录时，系统会将用户输入的密码进行hash值计算，与存储的hash值进行比对，以验证用户的身份。
2. 数据完整性校验hash值算法可用于校验数据的完整性，即通过计算数据的hash值，再与原始数据的hash值进行比对，以判断数据是否被篡改。
这一应用广泛用于网络传输过程中，确保数据在传输过程中不被修改。
3. 数据索引hash值算法可以将数据映射为固定长度的索引值，用于高效地进行数据存储与检索。
在大规模数据存储与检索系统中，hash值算法能够快速计算出数据的索引位置，提高检索效率。
1. MD5MD5（Message-Digest Algorithm 5）是一种常用的hash值算法，将任意长度的输入转换为128位（16字节）的hash值。
MD5算法具有较高的散列性，能够快速计算hash值，但由于其较短的长度和已知的碰撞漏洞，逐渐被SHA-1等算法取代。
2. SHA-1SHA-1（Secure Hash Algorithm 1）是一种常用的hash值算法，将任意长度的输入转换为160位（20字节）的hash值。
SHA-1算法具有较高的安全性，被广泛用于数据完整性校验和数字签名等领域。
3. SHA-256SHA-256（Secure Hash Algorithm 256-bit）是SHA-2系列中的一种hash值算法，将任意长度的输入转换为256位（32字节）的hash值。
SHA-256算法具有更高的安全性和更长的hash值长度，被广泛用于区块链、数字证书等领域。
基于关键属性索引HASH函数的星型模型构造算法
ａ ＨＡＳ ｖ ｒａ ｌ ｔ ｃ ｎ ｔ ｃ ｓａ ｄ ｌ ｆ ｄ ｔ ｒ ｅ ｏ ｓ ． ｕ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｂ ｄ ｓｉ ｇ ｉｈ ｎ ｔ ｄｆ ｒ ｎ ｔｐ ｓ ｆ ｋ ｙ ｓ Ｈ ａ ｂ ｅ ｏ ｏ ｓ ｕ ｔ ｔ ｍｏ ｅ ｏ ａａ ｗａ ｈ ｕ ｅＦ ｒ ｒ ｒ ， ｙ ｉ ｎ ｕ ｓ ｉｇ ｗｏ ｉ ｅ ｅ ｔ ｙ ｅ ｏ ｅ ｉ ｒ ｒ ｈ ｔ ａｔ ｂ ｔ ａ ａｇ ｒｔ ｍ ｉ ｔ ｕ ｅ， ｎ ｌ ｏ ｈ ｉ ｒ ｉ ｓ ｒ ｓ ｎ ｅ ｔ ａ ｕ ｉ ｚ ｓ ｓ ｔ ａｔ ｂ ｔ ｉ ｄ ｘ ｓ ｔ ｅ ａｕ ｏ ＨＡＳ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ｈ ｔ ｔ ｉｅ ｔ ｉ ｌ ａ ｃ ｔ ｕ ｅ ｎ ｅ ａ ｉ ｒ ｈ ｖ ｌ ｅ ｆ Ｈ ｆ ｎ ｔｏ ａ ｄ ｔｌ ｅ ｕ ｃｉｎ， ｎ ｕ ｉ ｚ ｓ ｉ ｄ ｎ ｍｉ ａｔ ｂ ｔ ｉｄ ｘ ａ ｓ ａ ｃ ｉｇ ｅ ｗ ｒ ｔ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｈ ｍｏ ｅ． ｅ ｄ ｍｏ ｓｒｔ ｈ ｐ ｌ ａ ｉ ｔ ｆ ｔ ｅ ｌ ｏ ｔ ｍ ｙ ａ ｃ ｔ ｕｅ ｎ ｅ ｓ ｅ ｒ ｈ ｎ ｋ ｙ ｏ ｄ ｏ ｏ ｓｒ ｃ ｔ ｅ ｉ ｒ ｄ １ ｅ ｎ ｔａｅ ｔ ｅ ａ ｐ ｉｂ ｌ ｙ ｏ ｈ ａｇ ｒ ｈ Ｗ ｃ ｉ ｉ
文 章 编 号 １０ — ３ １ （ ０ ６ ２ — １ ３ ０ 文 献标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３一 ２０ ） １０ ４ — ３ 中图 分 类 号 Ｔ １ Ｐ８
oracle创建hash索引的语句
一、概述在Oracle数据库中，可以通过使用CREATE INDEX语句创建hash 索引。
hash索引是一种特殊的索引类型，它通过将索引列的值经过散列函数计算，将计算得到的散列值与对应的行存储在索引中。
相比于传统的B-tree索引，hash索引在某些特定场景下有着更好的性能表现。
接下来，我们将介绍在Oracle数据库中创建hash索引的语法和使用方法。
二、语法在Oracle数据库中，使用CREATE INDEX语句创建hash索引的语法如下所示：```SQLCREATE INDEX index_nameON table_name (column_name)TABLESPACE tablespace_nameHASHKEYS hash_key_number;```其中，各个参数的含义如下：- index_name：指定要创建的索引的名称。
- table_name：指定要在哪张表上创建索引。
- column_name：指定要创建索引的列名。
- tablespace_name：指定索引所在的表空间。
- hash_key_number：指定散列桶的数量。
三、示例下面我们通过一个具体的示例来演示如何在Oracle数据库中创建hash索引。
假设我们有一个名为employee的表，其中包含了id和name两个字段。
我们希望为name字段创建一个hash索引，语句如下：```SQLCREATE INDEX name_indexON employee (name)TABLESPACE index_tablespaceHASHKEYS 100;```在这个示例中，我们为employee表的name字段创建了一个名为name_index的hash索引，该索引存储在index_tablespace表空间中，并且指定了100个散列桶。
四、注意事项在使用CREATE INDEX语句创建hash索引时，需要注意以下几点：1. 散列桶数量的选择：散列桶的数量直接影响了hash索引的性能，通常情况下应该选择一个合适的值来平衡索引的分布和查询性能。
mysql索引实现原理
mysql索引实现原理MySQL索引是一种提高查询效率的重要工具，本文将详细介绍mysql索引的实现原理。
一、什么是MySQL索引？MySQL索引是在数据表中创建的一种数据结构，它可以使得数据在查询时更快地被检索。
它通过将数据表中的每一行与一个相应的索引关联起来，可以更快地定位并读取数据。
在数据库中，索引分为主键索引和非主键索引两种。
主键索引是一种唯一的索引，非主键索引可以有多个，且非唯一。
MySQL索引的实现原理主要有两种方式：BTree索引和Hash索引。
BTree索引是B-Tree算法的实现，而Hash索引是使用Hash算法实现的。
1. BTree索引BTree索引是MySQL中最常见的一种索引类型，它的实现是基于B-Tree算法实现的。
它将数据表中的每一行映射为一个关键字，并将它们按照升序排列后组成一棵树。
BTree索引的根节点是一个指向子节点的指针，它可以让我们快速地定位到相应的节点。
在BTree索引中，每个节点通常只包含一个关键字和它对应的指针，这样，我们就可以快速地定位到相应的记录。
当我们进行一个查询时，可以通过搜索BTree树来直接找到相应的数据，从而提高查询的效率。
2. Hash索引Hash索引是另外一种常见的索引类型，它是基于Hash算法实现的。
Hash算法是一种将任意长度的输入转换为固定长度输出的算法。
它通常被用来对数据进行加密或哈希运算。
在MySQL中，Hash索引将每一行数据进行哈希处理，将得到的哈希值与数据的位置进行关联，以实现快速的查询效率。
但是，Hash索引的存储结构相对于BTree索引来说更为简单，只需要存储每个索引值的哈希值和对应数据的指针即可。
三、BTree索引与Hash索引的比较BTree索引实现需要更多的计算和存储资源，但是它可以处理范围查找和模糊查找，是MySQL中最常用的一种索引类型。
相比之下，Hash索引通常只能处理等值查询，但它的查询速度较快，适用于数据表规模较小的场景。
oracle创建hash索引的语句 -回复
oracle创建hash索引的语句-回复【Oracle创建Hash索引的语句】Hash索引是一种高性能的索引类型，它将索引键通过散列函数转化为哈希码，然后将哈希码映射到不同的存储桶中。
Oracle数据库提供了简单且高效的语句来创建Hash索引。
本文将一步一步地回答您关于如何创建Hash索引的问题。
一、什么是Hash索引？Hash索引是一种使用散列函数将索引键直接映射到索引表中的数据块的索引类型。
它通过哈希算法将索引键转化为哈希码，然后使用该哈希码在索引表中定位相应的数据块。
Hash索引适用于等值关系查询，因为它通过哈希码的一一映射实现非常快速的数据查找。
二、创建Hash索引的语法在Oracle数据库中，创建Hash索引的语法如下：CREATE INDEX index_nameON table_name(column_name)[HASH HASH_VALUE];其中，index_name是要创建的Hash索引的名称，table_name是需要创建索引的表名，column_name是所选的列名，HASH_VALUE是用于指定Hash函数的可选参数。
三、创建Hash索引的步骤下面将详细介绍创建Hash索引的步骤：1. 登录到Oracle数据库首先，使用合适的权限登录到您的Oracle数据库。
确保您具有创建索引的权限。
2. 选择要创建Hash索引的表通过使用SELECT语句，选择要创建Hash索引的表。
例如，假设您要在名为"employees"的表上创建Hash索引，语句如下：SELECT * FROM employees;3. 创建Hash索引根据所选表和列名，创建Hash索引。
使用CREATE INDEX语句，指定索引名称和表名以及列名。
例如，创建名为"emp_name_hash_idx"的Hash 索引，语句如下：CREATE INDEX emp_name_hash_idxON employees(employee_name)HASH;在这个例子中，我们创建了一个名为"emp_name_hash_idx"的Hash索引，该索引基于"employees"表中的"employee_name"列。
MySQL中的哈希索引使用方法
MySQL中的哈希索引使用方法概述在MySQL中，索引是一种提高查询效率的关键。
哈希索引是一种特殊类型的索引，它使用哈希函数将键值映射到索引中的位置。
在本文中，我们将探讨MySQL中的哈希索引的使用方法，以及它在提高查询速度方面的优势。
一、哈希索引简介哈希索引是一种依靠哈希函数对索引键进行计算的索引类型。
它将键值转换为唯一的哈希码，并将其映射到具体的索引位置上。
相对于传统的B树索引，哈希索引在等值查询方面具有更高的效率，但在范围查询和排序操作方面相对较差。
二、哈希索引的创建在MySQL中，我们可以通过在创建表时使用HASH索引选项来创建哈希索引。
例如，创建一个名为"students"的表，并为"student_id"列创建哈希索引，可以使用以下语句：CREATE TABLE students (student_id INT,name VARCHAR(50),PRIMARY KEY (student_id) HASH);三、哈希索引的查询哈希索引最适用于等值查询，例如通过学生ID查找学生姓名。
在这种情况下，哈希索引可以直接定位到具体的索引位置，从而快速地找到所需的数据。
例如，要查找学生ID为100的学生姓名，可以使用以下语句：SELECT name FROM students WHERE student_id = 100;四、哈希索引的优势与限制1. 优势：- 哈希索引在等值查询方面具有出色的性能，可以快速定位到所需的数据。
- 哈希索引的内存占用相对较小，对于内存敏感的系统来说是一种较好的选择。
- 哈希索引适用于具有大量离散键值的情况，如国家代码或学生ID等。
2. 限制：- 哈希索引不适用于范围查询和排序操作，这是由于其不保持键值的顺序。
- 哈希索引对于频繁的更新操作（如插入和删除）的性能较差，这是由于需要重新计算哈希码和重新排列索引。
- 哈希索引对重复键值的处理较为困难，可能需要解决冲突问题。
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Insert: 0111 0000
Example continued
i= 2
00 01 10 11
0000 2 0001 0111 2 1001 3 1001 1010 1001 2 3 1010 1100 2
i=3
000 001 010 011 100 101 110 111
Insert: 1001
2. Hash表的增删操作
插入操作 删除操作
2. Hash表的增删操作
插入操作 删除操作
EXAMPLE： 2 records/bucket
INSERT: h(a) = 1 h(b) = 2 h(c) = 1 h(d) = 0 h(e) = 1
0 1 2 3
d a c b e
2. Hash表的增删操作
Note CANNOT SPECIFY TYPE OF INDEX
(e.g. B-tree, Hashing, …)
OR PARAMETERS
(e.g. Load Factor, Size of Hash,...)
... at least in SQL...
Note ATTRIBUTE LIST MULTIKEY INDEX e.g., CREATE INDEX foo ON R(A,B,C)
Summary
+
Linear Hashing
Can handle growing files - with less wasted space - with no full reorganizations No indirection like extensible hashing Can still have overflow chains
2. 线性hash的插入操作
直接插入 增加溢出块 增加新桶，分裂旧桶（提升m值） 提升当前被使用的散列函数的位数 i
Example b=4 bits,
0101
i =2, 2 keys/bucket
insert 0101
0000 1010 00
0101 0101 1111
1010
1111
i=23
0000 0 00 100 0101 0101 0 01 101 100 101 1010 010 110 1111 0 11 111 100 0101 0101 101 ...
m = 11 (max used block)
When do we expand file?
Keep track of: 当前散列表中的记录总数 =U 当前桶数 If U > threshold then increase m (and maybe i )
2.5.4 Hash索引
一、基本Hash
1. Hash的基本结构
2. Hash表的增删操作 3. Hash表索引的效率
一、基本Hash
1. Hash的基本结构
2. Hash表的增删操作 3. Hash表索引的效率
Hashing
key → h(key)
<key> Buckets (typically 1 disk block)
Example: h(k) is 4 bits; 2 keys/bucket
i= 1
1 0001
i=2
00 01
1 2 1001 1010 1100
10 11
Insert 1010
1 2 1100
New directory
Example continued i= 2
00 01 10 11
2 0000 0001 1 2 0001 0111 0111 2 1001 1010 2 1100
0101 01 10 11 m = 01 (max used block)
Future growth buckets
三、线性hash
1. 线性hash的基本结构
2. 线性hash的插入操作
2. 线性hash的插入操作
直接插入 增加溢出块 增加新桶，分裂旧桶（提升m值） 提升当前被使用的散列函数的位数 i
How do we cope with growth?
Overflows and reorganizations Dynamic hashing Extensible Linear
二、可扩充hash
1. 可扩充hash的基本结构
2. 可扩充hash的插入操作 3. 可扩充hash的删除操作
. . .
Two alternatives
. . .
(1) key → h(key)
records
. . .
Two alternatives
(2) key → h(key)
key 1
record
Index
Example hash function（1）
Key = ‘x1 x2 … xn’ n byte character string Have b buckets h: add x1 + x2 + ….. xn
2. 线性hash的插入操作
直接插入 增加溢出块 增加新桶，分裂旧桶（提升m值） 提升当前被使用的散列函数的位数 i
Example b=4 bits,
i =2, 2 keys/bucket
insert 1111
0000 1010 00 Rule
0101 1111 01 10 11 m = 01 (max used block)
2.5.Байду номын сангаас 多属性索引
Multi-key Index
Motivation: Find records where DEPT = “Toy” AND SAL > 50k
Strategy I:
Use one index, say Dept. Get all Dept = “Toy” records and check their salary
Future growth buckets
01 10 11 m = 01 (max used block) 10 11
2. 线性hash的插入操作
直接插入 增加溢出块 增加新桶，分裂旧桶（提升m值） 提升当前被使用的散列函数的位数 i
Example Continued: How to grow beyond this?
插入操作 删除操作
删除操作
直接删除 置删除标记
EXAMPLE: deletion Delete: e f c
0 1 2 3
a b c d e f g
maybe move “g” up
d
一、基本Hash
1. Hash的基本结构
2. Hash表的增删操作 3. Hash表索引的效率
空间利用率
Within a bucket:
Do we keep keys sorted? Yes, if CPU time critical & Inserts/Deletes not too frequent
一、基本Hash
1. Hash的基本结构
2. Hash表的增删操作 3. Hash表索引的效率
Deletion example:
Run thru insert example in reverse!
Summary
+
Extensible hashing
Can handle growing files - with less wasted space - with no full reorganizations Indirection
Another dynamic hashing scheme Two ideas:
(a) Use i low order bits of hash
b
01110101
grows
i
(b) File grows linearly
Example b=4 bits,
i =2, 2 keys/bucket
0000 1010 00
二、可扩充hash
1. 可扩充hash的基本结构
2. 可扩充hash的插入操作 3. 可扩充hash的删除操作
Extensible hashing: two ideas
(a) Use i of b bits output by hash function
b
h(K) →
00110101
use i → grows over time….
Example b=4 bits,
0101
i =2, 2 keys/bucket
insert 0101 can have overflow chains!
Future growth buckets
0000 1010 00
0101 1111 01 10 11 m = 01 (max used block)
(Not bad if directory in memory)
-
-
Directory doubles in size
三、线性hash
1. 线性hash的基本结构
2. 线性hash的插入操作
三、线性hash
1. 线性hash的基本结构
2. 线性hash的插入操作
Linear hashing
– compute sum modulo b
Example hash function（2）
把关键字的值化为二进制序列。 把此二进制序列划分成定长的若干组，若 最后一组数目不足则补0。 把若干组二进制迭加起来，得一整数。 以存贮区桶的个数除此整数，取其余数作 为如上关键字对应的桶号。
Example hash function（2）