# 使用 MySQL 计算 Hash 值的指南
在当今软件开发中，数据的安全性和完整性显得尤为重要。Hash 函数用于将输入的数据映射为固定大小的输出值，这在数据验证和存储中具有广泛的应用。在这篇文章中，我们将学习如何在 MySQL 数据库中计算 Hash 值。以下是整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
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sql优化的记录写在前面：最近看了多个多的mysql的文章，视频也看了一小部分高级mysql这本书，做一些小记录分享一下。另外也是避免忘记。Mysql逻辑架构图约会网上一张图Mysql主要核心都都在中间阶段层，包括了查询解析，分析，优化，缓存，内置函数(时间，数学)。所有跨存储引擎功能也都在这一层实现。最下层为存储引擎，负责Mysql的数据存储和提取。Mysql查询过程如上这张图也没完全理解明白，
/// @brief BKDR Hash Function/// @detail 本 算法由于在Brian Kernighan与Dennis Ritchie的《The C Programming Language》一书被展示而得 名，是一种简单快捷的hash算法，也是Java目前采用的字符
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2023-10-27 20:31:51
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一、将取模运算转成按位与运算HashMap需要计算散列位置，通常的做法是取模，即X % 2^n（X即为准备放入HashMap中的key）。取模运算的逻辑一般为两步，第一步求商，即c = a/b；第二步求余数，即r = a-c*b。这两步包含了除法，乘法和减法运算。有一种情况，当容量为2的幂次方时，可以将取模运算转成按位与运算。该转换满足这样的等式：X % 2^n = X & (2
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2024-05-28 09:30:08
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哈希索引 哈希索引(hash index)基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。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。 在MySQL中，只有Memory引擎显式
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2024-02-20 11:58:39
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mysql数据库存储结构B-tree与哈希索引的区别B-tree索引索引是按照顺序存储的，所以，如果按照B-tree索引，可以直接返回，带顺序的数据，但这个数据只是该索引列含有的信息。因此是顺序I/O适用于：精确匹配范围匹配最左匹配Hash索引索引列值的哈希值+数据行指针：因此找到后还需要根据指针去找数据，造成随机I/O适合：精确匹配不适合：模糊匹配范围匹配不能排序摘抄其他人的的总结：1、hash
当我们在做数据库分库分表或者是分布式缓存时，不可避免的都会遇到一个问题:如何将数据均匀的分散到各个节点中，并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少。## Hash 取模 随机放置就不说了，会带来很多问题。通常最容易想到的方案就是 `hash 取模`了。可以将传入的 Key 按照 `index = hash(key) % N` 这样来计算出需要存放的节点。其中 hash 函数是一个将字符串转换为正
# 实现 MySQL 计算表 hash 的函数
## 1. 概述
在 MySQL 数据库中，我们可以使用哈希函数来计算表的哈希值。这个哈希值可以用于快速查找和比较表，对于大型数据库的性能优化非常重要。
本文将指导你如何使用 MySQL 自带的函数来计算表的哈希值。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 创建一个示例的数据库和表 |
原创
2023-08-17 04:47:28
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常见的索引模型：1、哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的键即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。 哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景。2、有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就
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2024-07-14 10:51:16
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MYSQL数据库第三部分：数据库查询操作一.普通查询SELECT 待显示列字段 FROM 表名 [WHERE 条件];①显示全部列全部行 ②显示全部行，部分列 ③显示全部行，筛选满足某一条件的列 ④显示部分列，部分行注意: 运算符问题：逻辑运算符and or not(!) 比较运算符= <> != > >= < <=二.常量查询SELECT 常量 FROM 表名
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2023-10-19 11:43:14
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在java集合中，判断对象是否相等的规则是：1）判断两个对象的hashCode是否相等，如果不相等，则认为两个对象也不相等。如果相等转入（2）2）：判断两个对象的equals运算是否相等，如果不相等则认为两个对象也不想等，如果相等认为两个对象相等。 ============================================================ 如何理
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2024-07-24 22:10:46
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本篇关键词关键词解释聚簇索引主键索引的叶子节点存的是整行数据，在InnoDB里，主键索引也称为聚簇索引二级索引非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引回表先通过普通查询得到主键，再由主键查询得到具体值的过程覆盖索引普通索引能够查询到的需要的数据，从而不需要再回表查询，那么就是覆盖索引索引下推索引遍历过程中，对索引包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的
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2024-05-28 13:49:36
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在MySQL中统计表的行数，可以使用三种方式 SELECT COUNT(*),SELECT COUNT(1),SELECT COUNT(FIELD),使用三者查询效率如何？在MySQL InnoDB引擎中，COUNT(*)和COUNT(1)都是对所有结果进行COUNT，如有WHERE子名，则是对所有符合条件的数据进行统计，如无WHERE子句，则对数据表的数据行进行统计，因此COUNT(*)和COU
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2023-08-18 09:53:46
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哈希索引哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。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。哈希素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。在 MySQL中，只有 Memory 引擎显式支持哈希索引。这也是 Memory 引擎表
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2023-08-31 11:28:50
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1、Hash值有什么用？ HashMap、HashTable、HashSet，所以涉及到使用Hash值进行优化存储的地方，都会用到HashCode。HashCode是Key，这种计算为提高计算的性能。想想看，一般来说，数组算是比较快的集合类了吧，直接用index定位元素，简直就是O(1)的级别。但是添加元素就不这么乐观了。但是使用hash类的集合，添加元素，移
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2023-09-07 09:37:19
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Redis的哈希值是字符串字段和字符串值之间的映射，所以他们是表示对象的完美数据类型在Redis中的哈希值，可存储超过400十亿键值对。例子redis 127.0.0.1:6379> HMSET yiibai name "redis tutorial" description "redis basic commands for caching" likes 20 visitors 23000
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2023-10-26 23:41:10
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主要包括以下内容 1. 字符函数 2. 数值运算符与函数 3. 比较运算符与函数 4. 日期时间函数 5. 信息函数 6. 聚合函数 7. 加密函数字符函数函数名称描述函数名称描述CONCAT()字符连接LENGTH()获取字符串长度CONCAT_WS()使用指定的分隔符进行字符连接LTRIM()去除字符串前面空字符FORMAT()将数字格式化RTRIM()去除字符串后面的空格LOW
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2024-09-10 11:21:19
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我们知道，Objects中定义了hashcode()函数，用于计算对象的哈希值。并且在很多类中都对hashcode()函数进行了覆盖。但是在HashMap中并没有直接使用各个类的hash值，而是使用hash()函数将它再次进行了计算。一、列举一些基本类型对应的普通类型的hashcode()Objectspublic static int hashCode(Object o) {
retur
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2024-07-03 21:29:29
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常见索引模型数据库的索引模型有很多种，其中比较常见、简单的数据结构是哈希、有序数组和搜索树哈希表哈希表是一种key-value结构的数据结构，key为待查找的值，用一个hash函数计算key的哈希值，作为存储位置，value就放在这个位置，因为多个key可能计算出来hash值相同，即占用相同的位置，所以value可以是一个链表，里面存着多个值。 如图，根据用户id计算hash值，可能user2
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2023-08-07 01:41:14
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Java中HashMap底层实现原理分析（JDK1.8）在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用位桶+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找
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2023-06-21 23:06:27
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