## Python文件唯一哈希
在Python中，哈希函数是一种将输入数据转换为固定长度的字符串的算法。哈希函数具有以下特点：
- 相同的输入始终产生相同的哈希值。
- 不同的输入通常产生不同的哈希值。
- 哈希值的长度是固定的。
哈希函数在许多应用中发挥着重要的作用，其中之一是文件唯一哈希。文件唯一哈希是指对于给定的文件，通过计算文件内容的哈希值来唯一标识该文件。这在文件的比较、校验以及去
原创
2023-12-04 15:32:06
25阅读
集合的定义集合只能用set函数来定义一个空集合如 ：set_ = set()set元素set的元素要求必须可以hash元素不可以使用索引set可以迭代切片只能在线性结构中使用、set函数可以遍历可迭代对象set自动去重注意列表，bytearray，set，字典（可变类型都不可）等是不可哈希类型—不能存放在set中 注意它在确定是否是哈希类型时它将set中的所有元素都先查一遍包括set中容器中的元素
转载
2023-10-17 12:15:50
44阅读
在检索技术中，索引一直需要研究的核心技术。当下，索引技术主要分为三类：基于树的索引技术（tree-based index）、基于哈希的索引技术（hashing-based index）与基于词的倒排索引（visual words based inverted index）。在检索中，需要解决的问题是给定一个查询样本query，返回与此query相似的样本，线性搜索耗时耗力，不能承担此等重任，要想快
转载
2023-07-23 23:17:38
0阅读
# Python中的哈希唯一值与碰撞问题解决方案
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要实现哈希唯一值来解决碰撞问题的场景。本文将引导你如何使用Python来实现这一功能。
## 哈希表基础
哈希表是一种通过使用哈希函数将输入（例如字符串或者数字）转换为索引值（称为哈希值）的数据结构，这个索引值用于在表中存储或检索数据。理想情况下，每个输入值都应产生一个唯一的哈希值，但实际中由于哈希函数的
# MySQL hash转唯一int
在使用MySQL数据库时，有时候我们需要将字符串类型的数据转换成唯一的整数类型，以便于快速查询和排序。一种常见的做法是将字符串经过哈希算法转换成整数，然后存储到数据库中。本文将介绍如何使用MySQL中的哈希函数将字符串转换成唯一的整数类型。
## MySQL哈希函数
MySQL提供了多种哈希函数，其中最常用的是`MD5`和`SHA1`。这两个函数可以将任
1.MySQL 提示“不存在此列”是执行到哪个节点报出的？此错误是执行到分析器阶段报出的，因为mysql会在分析器阶段检查sql语句的正确性。2.mysql查询缓存的功能有何优缺点?mysql查询缓存功能是在连接器之后发生的，它的优点是效率高，如果已经有缓存则会直接返回结果，查询缓存的缺点是失效太频繁导致缓存命中率比较低，任何更新表操作都会清空查询缓存，因此导致查询缓存非常容易失效。3.如何关闭m
转载
2023-09-02 12:59:54
32阅读
1 hash索引哈希索引（hash index）基于哈希表（哈希码，对应数据行的指针）实现，只有精确匹配索引所在列的查询才有效（where后的查询条件是索引所在列）。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。对于hash相
散列表，它时给予快速存取的角度设计的，也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义，该数据可以理解为一个线性表，但是其中的元素不是紧密排列的，而是可能存在空隙。
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值儿直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置访问记录，以加快查找的速度。这个影色好函数叫做散列函数，存放纪录
什么是索引？索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，可以理解为，快速查找排好序的一种数据结构。MySQL中的索引结构有两种：B+tree索引、Hash索引，我们通常所说的索引是指B+tree索引。索引分类：普通索引，最基本的索引类型，没有唯一性限制，创建索引 create index <索引名字>on tablename（列的列表名）；
# MySQL组合唯一键Hash实现
## 1. 流程概述
为了实现MySQL组合唯一键Hash，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 创建数据库和表结构
2. 添加组合唯一键约束
3. 插入数据并进行唯一键Hash查询
4. 增加数据冲突处理机制
下面我将详细介绍每个步骤，包括需要执行的代码和相应的解释。
## 2. 创建数据库和表结构
首先，我们需要创建一个数据库，并在该数据库中创
原创
2023-09-04 10:48:40
115阅读
## Hive Hash函数结果不唯一
在Hive中，Hash函数是一种常用的函数，用于将某个字符串或数值类型的数据转换为固定长度的哈希值。然而，需要注意的是，Hive中的Hash函数并不保证结果的唯一性，即不同的输入可能会产生相同的哈希值。
### Hash函数的作用
Hash函数在Hive中被广泛应用，主要有以下几个作用：
1. 数据分区：Hash函数可以将数据分成若干个不相交的分区，
hash算法hash算法其实就是hash函数，也称散列函数，它讲任意长度的输入变换成固定长度的输出，该输出称为散列值(键值)。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式。hash函数建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但
转载
2023-10-08 21:35:54
169阅读
—–Set:元素无序（存入和取出的顺序不一定是一致），元素不可以重复 —HashSet:底层数据结构是哈希表 hashSet是如何保证元素唯一性的呢？ 是通过元素的两个方法，hashCode和equals来完成 如果元素的hashCode值相同，才会判断equals是否为true;如果元素的hashCode值不同，不会调用equals方法。 注意：对于判断元素是否存在(contains),
如果面试官问你：“在mysql中，普通索引和唯一索引你是如何做选择的？”，你会不会觉得很容易：两者都可以利用索引的特性，来加速数的查询的效率。不同之处在于，唯一索引能够保证索引字段或者字段集合的唯一性，如果插入的数据或者更新后的数据与已有数据存在重复，则会产生唯一键冲突，导致插入或者更新失败，而普通索引则不具备这种特性。看似很完备的回答，其实是没有达到面试官的要求的，如果面试官再问:“如果我在业务
文章目录索引索引的数据结构比较B+树索引类型存储索引的方式一级索引与二级索引区别回表查询覆盖索引(避免回表查询)复合/联合索引设计原则适合创建索引的11种情况不适合创建索引的7种情况 索引索引的本质就是一种数据结构，简单理解为排好序的可快速查找的数据结构mysql中，索引的数据结构可以为HASH(哈希) 或 BTREE(B+树)哈希与B+树的对比，哈希是K-V存储结构，适合精确查找，是无序的数据结
NULL值是关系数据库系统布尔型(true,false,unknown)中比较特殊类型的一种值，通常称为UNKNOWN或空值，即是未知的，不确定的。由于NULL存在着无
一、Redis相关知识 1. Redis中的五大数据结构答： ① String：简单的key-value模式，value不仅可以是string也可以是数字。 Hash：hash是一个string类型的key，再加一个value，适合存储对象。 List：链表，适合存储消息列表、粉丝列表、关注列表等。 Set：一个可以排除重复的集合，适用于共同关注、共同好友等功能。 Sorted Set：与S
转载
2023-09-29 09:54:20
3阅读
1.Redis 数据结构有哪些?string list set hash zset2. 数据类型的作用1.Redis的数据结构都是唯一的kv结构. 2.string是字符串结构 3.list是列表结构,插入和删除的操作时非常快的,但通过索引去定位某个数据就比较慢了. 4.hash哈希是数组+链表的二维结构. 5.set集合内部是键值对无序切唯一的,只允许value为null 6.zset有序列表一
转载
2023-08-21 16:24:03
42阅读
主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的。主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。唯一性索引列允许空值，而主键列不允许为空值。主键列在创建时，已经默认为非空值 + 唯一索引了。主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引不能。一个表最多只能创建一个主键，但可以创建多个唯一索引。主键和唯一索引都可以有多列。主键更适合那些不容易更改的唯一标识，如自动递增列、身份证号等。
转载
2023-06-13 21:31:43
82阅读
一. mysql的索引mysql常用的索引有以下几种:hash索引hash索引通过hash值来匹配对应的数据,类似键值对的形式,查找的时候可以精准一次定位,但是对于范围查询,排序效率不高,并且hash索引不能避免全表扫描,因为hash值并不能完全保证一个hash值匹配一个数据(hash冲突),还是需要比对实际数据btree索引MySQL里默认和最常用的索引类型,利用二分查找的思想构建的数据结构全文
转载
2023-12-19 22:27:45
82阅读
