WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Преобразование вывода хэш-байтов в целое число разрешено?

У меня есть код со следующими строками:

CAST(HASHBYTES('MD5', 'some long string with up to 256 characters') AS int)
CAST(HASHBYTES('SHA2_256', 'some very very long string...') AS int)

Это было сделано для создания уникального значения int, а позже значение int используется в качестве ключа поиска (или внешнего ключа в соединении). Итак, мое лучшее предположение о том, почему это делается таким образом, - это ускорить соединение и иметь возможность генерировать индекс (и не упираться в ограничение в 900 байтов).

Но я не уверен, что приведенный выше вывод не создаст гораздо больше коллизий при преобразовании его в int.

Насколько я понимаю, невозможно представить хеш MD5 или даже хеш SHA-256 как значение int...

Первоначально код был разработан на SQL-Server 2008. В настоящее время я использую SQL-Server 2014.


  • Итак, вам просто нужно уникальное значение INT? Разве вы не можете использовать увеличивающуюся личность? 22.02.2016
  • Мне нужна уникальность int на основе строки. Таким образом, одна и та же строка должна давать одно и то же значение int. 23.02.2016
  • та же строка -›то же целое? Как так? учитывая, что int по-прежнему имеет длину 4 байта. 28.02.2016
  • До сих пор это работало, потому что строки были короткими, и я предполагаю, что это чистое совпадение, основанное на внутреннем приведении к int. 02.03.2016

Ответы:


1

Конечно, это создаст гораздо больше столкновений. int составляет всего 4 байта (32 бита), тогда как MD5 генерирует 20 (160 бит) и SHA2_256 32 (256 бит). Меньше битов означает меньше уникальных значений, поэтому больше коллизий.

Технически это разрешено...

12.12.2019
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: wedx@cp9.ru