Базы данных. Вводный курс

         

Хэширование


Альтернативным и достаточно популярным подходом к организации индексов является использование техники хэширования. Это очень обширная тема, которая заслуживает отдельного рассмотрения. Ограничимся здесь лишь несколькими замечаниями. Общей идеей методов хэширования является применение к значению ключа некоторой функции свертки (хэш-функции), вырабатывающей значение меньшего размера. Значение хэш-функции затем используется для доступа к записи.

В самом простом, классическом случае свертка ключа используется как адрес в таблице, содержащей ключи и записи. Основным требованием к хэш-функции является равномерное распределение значение свертки (одним из распространенных видов «хороших» хэш-функций являются функции, выдающие остаток от деления значения ключа на некоторое простое число). При возникновении коллизий (одна и та же свертка для нескольких значений ключа) образуются цепочки переполнения. Главным ограничением этого метода является фиксированный размер таблицы. Если таблица заполнена слишком сильно или переполнена, но возникнет слишком много цепочек переполнения, и главное преимущество хэширования – доступ к записи почти всегда за одно обращение к таблице – будет утрачено. Расширение таблицы требует ее полной переделки на основе новой хэш-функции (со значением свертки большего размера).

Идея доступа к данным на основе хэширования настолько привлекательна (потенциальная возможность за одно обращение к памяти получить требуемые данные), что от нее невозможно отказаться при работе с данными во внешней памяти. Исходная идея кажется очевидной: если при управлении данными на основе хэширования в основной памяти хэш-функция вырабатывает адрес требуемого элемента, то при обращении к внешней памяти необходимо генерировать номер блока дискового пространства, в котором находится запрашиваемый элемент данных. Основная проблема относится к коллизиям. Если при работе в основной памяти потенциально возникающими потребностями дополнительного поиска информации при возникновении коллизий можно, вообще говоря, пренебречь (поскольку время доступа к основной памяти мало), то при использовании внешней памяти любое дополнительное обращение вызывает существенные накладные расходы.
Основные методы хэширования для поиска информации во внешней памяти направлены на решение именно этой задачи.

В основе подхода расширяемого хэширования (Extendible Hashing) лежит принцип использования деревьев цифрового поиска в основной памяти. В основной памяти поддерживается справочник, организованный на основе бинарного дерева цифрового поиска, ключами которого являются значения хэш-функции, а в листовых вершинах хранятся номера блоков записей во внешней памяти. В этом случае любой поиск в дереве цифрового поиска является «успешным», т.е. ведет к некоторому блоку внешней памяти. Входит ли в этот блок искомая запись, обнаруживается уже после прочтения блока в основную память.

Проблема коллизий переформулируется следующим образом. Как таковых, коллизий не существует. Может возникнуть лишь ситуация переполнения блока внешней памяти. Значение хэш-функции указывает на этот блок, но места для включения записи в нем уже нет. Эта ситуация обрабатывается так. Блок расщепляется на два, и дерево цифрового поиска переформируется соответствующим образом. Конечно, при этом может потребоваться расширение самого справочника.

Расширяемое хэширование хорошо работает в условиях динамически изменяемого набора записей в хранимом файле, но требует наличия в основной памяти справочного дерева.

Идея линейного хэширования (Linear Hashing) состоит в том, чтобы можно было обойтись без поддержания справочника в основной памяти. Основой метода является то, что для адресации блока внешней памяти всегда используются младшие биты значения хэш-функции. Если возникает потребность в расщеплении, то записи перераспределяются по блокам так, чтобы адресация осталась правильной.


Содержание раздела







Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий