数据库哈希碰撞的原因及解决方法 (数据库 哈希碰撞)
随着互联网和大数据时代的来临，数据库管理系统（DBMS）越来越受到重视。哈希表在DBMS中得到了广泛应用，它可以快速地执行插入、删除、查找等操作，使数据的访问速度得到了极大的提升。但是，哈希表在大量数据存储的情况下，存在哈希碰撞的问题。本文将介绍。
一、哈希碰撞的原因
哈希碰撞是指当哈希函数将多个不同的数据映射到同一个哈希值时，就会发生哈希碰撞。哈希函数的好坏决定了哈希碰撞的概率大小。以下是几种常见的哈希碰撞的原因：
1. 哈希函数的设计不合理：设计哈希函数时，我们需要考虑到哈希值的分布要尽量均匀。如果哈希函数存在很多冲突，那么查询数据的速度就会变慢。一些常用的哈希函数，如MD5和SHA，就存在碰撞的风险。
2. 数据输入的相关性：如果输入的数据存在相关性，即它们的哈希值可能互相碰撞，那么就有可能出现哈希碰撞。例如，如果我们将所有的姓名首字母作为哈希值，那么姓氏相同的人就会产生碰撞。
3. 哈希表容量不足：如果哈希表的容量太小，就会导致哈希碰撞的概率大大增加。当哈希表中的元素数量达到哈希表容量的70%时，就需要重新调整哈希表容量，以减少哈希碰撞的发生。
二、哈希碰撞的解决方法
1. 更好的哈希函数：我们可以设计更好的哈希函数，以减少哈希碰撞的概率。哈希函数的设计可以考虑到输入数据的分布情况、哈希表容量的大小以及数据输入的相关性等多个因素。
2. 哈希表的优化：我们可以优化哈希表的容量，以降低哈希碰撞的发生率。通常情况下，哈希表的容量应该为元素数量的两倍，以保证哈希表中的元素的分布情况尽量均匀。
3. 开放寻址法和链式法：开放寻址法和链式法是哈希表中两种常用的解决哈希碰撞的方法。开放寻址法是指在哈希碰撞时，将数据插入到下一个空闲的位置，而链式法是将哈希碰撞的元素组成一个链表进行存储。开放寻址法在内存中的利用率更高，而链式法更加灵活，可以适应不同规模的数据表。
4. 拉链法：拉链法是一种常用的解决哈希碰撞的方法。在拉链法中，每个哈希槽位都是一个链表，存储哈希碰撞的元素。当需要查询或删除某个元素时，首先需遍历哈希槽位的链表，然后在其中查找或删除指定的元素。拉链法的优点是易于实现和维护，同时也稳定且效率高。
数据库哈希碰撞是DBMS中常见的问题之一，但是只要我们设计合理的哈希函数和优化哈希表容量，结合使用开放寻址法、链式法和拉链法等解决哈希碰撞的方法，我们就可以有效地提高数据库的性能和安全性。
相关问题拓展阅读：
HashMap实现原理
HashMap在实际开发中用到的频率非常高，面试中也是热点。所以决定写一篇文章进行分析，希望对想看源码的人起到一些帮助，看之前需要对链表比较熟悉。
以下都是我自己的理解，欢迎讨论，写的不好轻喷。
HashMap中的数据结构为散列表，又名哈希表。在这里我会对核弯散列表进行一个简单的介绍，在此之前我们需要先回顾一下
数组
、
链表
的优缺点。
数组和链表的优缺点取决于他们各自在内存中存储的模式，也就是直接使用
顺序存储
或
链式存储
导致的。无论是数组还是链表，都有明显的缺点。而在实际业务中，我们想要的往往是寻址、删除、插入性能都很好的数据结构，散列表就是这样一种结构，它巧妙的结合了数组与链表的优点，并将其缺点弱化（并不是完全消除）
散列表的做法是将key映射到数组的某个下标，存取的时候通过key获取到下标（index）然后通过下标直接存取。速度极快，而将key映射到下标需要使用
散列函数
，又名
哈希函数
。说到哈希函数可能有人已经想到了，如何将key映射到数组的下标。
图中计算下标使用到了以下两个函数：
值得注意的是，下标并不是通过hash函数直接得到的，计算下标还要对hash值做index()处理。
Ps：在散列表中，数组的格子叫做
桶
，下标叫做
桶号
，桶可以包含一个key-value对，为了方便理解，后文不会使用这两个名词。
以下是哈希碰撞相关的说明：
以下是下标冲突相关的说明：
很多人认为哈希值的碰撞和下标冲突是同一个东西，其实不是的，它们的正确关系是这样的，
hashCode发生碰撞，则下标一定冲突；而下标冲突，hashCode并不一定碰撞
上文提到，在jdk1.8以前HashMap的实现是
散列表 = 数组 + 链表
，但是到目前为止我们还没有看到链表起到的作用。事实上，HashMap引入链表的用意就是解决下标冲突。
下图是引入链表后的散列表：
如上图所示，左边的竖条，是一个大小为16的数组，其中存储的是链表的头结点，我们知道，拥有链表的头结点即可访问整个链表，所以认为这个数组中的每个下标都存储着一个链表。其具体做法是，如果发现下标冲突，则
后插入的节点以链表的形式追加到前一个节点的后面
。
这种使用链表解决冲突的方法叫做：
拉链法
（又叫链地址法）。HashMap使用的就是拉链法，拉链法是冲突发生以后的解决方案。
Q：有了拉链法，就不用担心发生冲突吗？
A：并不是！由于冲突的节点会不停的在链表上追加，大量的冲突会导致单个链表过长，使查询性能降低。所以一个好的散列表的实现应该从源头上减少冲突发生的可能性，冲突发生的概率和哈希函数返回值的均匀程度有直接关系，得到的哈希值越均匀，冲突发生的可能性越小。为了使哈希值更均匀，HashMap内部单独实现了hash()方法。
以上是散列表的存储结构，但是在被运用到HashMap中时还有其他需要注意的地方，这里会详细说明。
现在我们清楚了散列表的存储结构，细心的人应该已经发现了一个问题：Java中数组的长度是固定的，
无论哈希函数是否均匀，随着插入到散列表中数据的增多，在数组长度不变的情况下，链表的长度会不断增加
。这会导致链表查询性能不佳的缺点出现在散列表上，从而使散列表失去原本的意义。为了解决这个问题，HashMap引入了扩容与负载因子。
以下改亏闷是和扩容相关的一些概念和解释：
Ps：
扩容要重新计算下标
，
扩容要重新计算下标
，
扩容要重新计算下标
，因为下标空纯的计算和数组长度有关，长度改变，下标也应当重新计算。
在1.8及其以上的jdk版本中，HashMap又引入了红黑树。
红黑树的引入被用于替换链表，上文说到，如果冲突过多，会导致链表过长，降低查询性能，均匀的hash函数能有效的缓解冲突过多，但是并不能完全避免。所以HashMap加入了另一种解决方案，在往链表后追加节点时，如果发现链表长度达到8，就会将链表转为红黑树，以此提升查询的性能。
如果redis中放入多个数据库表，怎么区分
1、redis
中的每一个数据库，都由一个
redisDb
的结构存储。其中亩握，redisDb.id
存储着
redis
数据库以整数表示的号码。redisDb.dict
存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires
保存着每一个键的过期或耐闹时间。
2、当redis
服务器初始化时，会预先分配
个数据库衫罩（该数量可以通过
配置文件
配置），所有数据库保存到结构
redisServer
的一个成员
redisServer.db
数组中。当我们选择数据库
select
number
时，程序直接通过
redisServer.db
来切换数据库。有时候当程序需要知道自己是在哪个数据库时，直接读取
redisDb.id
即可。
1、redis
中的每一个数据库，都由一个
redisdb
的结构存储。其中，redisdb.id
存储着
redis
数据库以整数表示的号码。redisdb.dict
存储着该库所有的键值对数据。redisdb.expires
保存着每一个键的过期时间。
2、当redis
服务器初始化时，会预先分配
个数据库（该数量可以通过配置文件配置），所有数据库保存到结构
redisserver
的一个成员
redisserver.db
数组中。当我们选择数据库
select
number
时，程序直接通过
redisserver.db
来切换数据库。有时候当程序需要知道自己是在哪个数据库时，直接读取
redisdb.id
即可。
3、既然我们知道一个数据库的所有键值都存储在redisdb.dict中，那么我们要知道如果找到key的位置，就有必要了解一下dict
的结构了：
typedef
struct
dict
{
//
特定于类型的处理函数
dicttype
*type;
//
类芹没型处理函数的私有数据
void
*privdata;
//
哈希表（2个）
dictht
ht;
//
记录
rehash
进度的标志，值为-1
表示
rehash
未进行
int
rehashidx;
//
当前正在运作的安全迭代器数量
int
iterators;
}
dict;
由上述的结构可以看出，redis
的字典使用哈希表作为其底层实现。dict
类型使用的两个指向哈希表的指针，其中
号哈希表（ht）主要用于存储数据库的所有键值，而1号哈希表主要用于程序对
号哈希表进行
rehash
时使用，rehash
一般是在添加新值时会触发，这里不做过多的赘述。所以redis
中查找一个key，其实就是对进行该dict
结构中的
ht
进行查找操作。
4、既然是哈希，那么我们知道就会有哈希碰撞，那么当多个键哈希之后为同一个值怎么办呢？redis采取链表的方式来存储多个哈希碰撞的键。也就是说，当根据key的哈希值找到该列表后，如果列表的长度大于1，那么我们需要遍历该链表来找到我们所查找的key。当然，一般情况下链表长度都为是1，所以时间复杂度可看作o(1)。
二、当redis
拿到一个key
时，如果找到该key的位置。
了解了上述知识之后，我们就可以来分析redis如果在内存找到一个key了。
1、当举首返拿到一个key后，
redis
先判断当前库的0号哈希表是否为空，即：if
(dict->ht.size
==
0)。如果为true直接返回null。
2、判断该0号哈希表是否需要rehash，因为如果在进行rehash，那么两个表中者有可能存正饥储该key。如果正在进行rehash，将调用一次_dictrehashstep方法，_dictrehashstep
用于对数据库字典、以及哈希键的字典进行被动
rehash，这里不作赘述。
3、计算哈希表，根据当前字典与key进行哈希值的计算。
4、根据哈希值与当前字典计算哈希表的索引值。
5、根据索引值在哈希表中取出链表，遍历该链表找到key的位置。一般情况，该链表长度为1。
6、当
ht
查找完了之后，再进行了次rehash判断，如果未在rehashing，则直接结束，否则对ht重复345步骤。
关于数据库 哈希碰撞的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
