一.说明 PyCryptodome是python一个强大的加密算法库,可以实现常见的单向加密.对称加密.非对称加密和流加密算法.直接pip安装即可: pip install pycryptodome 官网地址:https://pycryptodome.readthedocs.io/en/latest/index.html 二.Base64编码 2.1 base64编码说明 原理: 将要编码的内容按3字节为一组进行分组,最后一组不够3位的则补0(显然最多补两个0) 每组中每字节最高2位改成0不使用

public class Md5Util { /** * @author Bean_bag * @description 进行Hash运算 * * @param input 参数字符串 * @return 生成的hash值 */ public static String generateHash(String input){ try { //参数校验 if (null == input) { return null; } MessageDigest md = MessageDigest.getI

不时会爆出网站的服务器和数据库被盗取,考虑到这点,就要确保用户一些敏感数据(例如密码)的安全性.今天,我们要学的是 hash 背后的基础知识,以及如何用它来保护你的 web 应用的密码. 申明 密码学是非常复杂的一门学科,我不是这方面的专家,在很多大学和安全机构,在这个领域都有长期的研究. 本文我试图使事情简单化,呈现给大家的是一个 web 应用中安全存储密码的合理方法. “Hashing” 做的是什么? Hashing 将一段数据(无论长还是短)转成相对较短的一段数据,例如一个字符串或者一个整

MySQL索引的Index method中btree和hash的区别 在MySQL中,大多数索引(如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT)都是在BTREE中存储,但使用memory引擎可以选择BTREE索引或者HASH索引,两种不同类型的索引各自有其不同的使用范围. Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-T

13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

来源一 Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端

一.概述 1.我们的memcache客户端(这里我看的spymemcache的源码),使用了一致性hash算法ketama进行数据存储节点的选择.与常规的hash算法思路不同,只是对我们要存储数据的key进行hash计算,分配到不同节点存储.一致性hash算法是对我们要存储数据的服务器进行hash计算,进而确认每个key的存储位置.  2.常规hash算法的应用以及其弊端 最常规的方式莫过于hash取模的方式.比如集群中可用机器适量为N,那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K

HASH JOIN 散列连接 hash join是CBO 做大数据集连接时的常用方式.优化器扫描小表(或数据源),利用连接键(也就是根据连接字段计算hash 值)在内存中建立hash表,然后扫描大表,每读到一条记录就来探测hash表一次,找出与hash表匹配的行.当小表可以全部放入内存中,其成本接近全表扫描两个表的成本之和.如果表很大不能完全放入内存,这时优化器会将它分割成若干不同的分区,不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段,此时要有较大的临时段从而尽量提高I/O 的性能.临时段中的分区

http://www.cnblogs.com/vicenteforever/articles/1789613.html ash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的

Hash算法原理 对于什么是Hash算法原理?这个问题有点难度,不是很好说清楚,来做一个比喻吧:我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别),我们按照体重来分,划分成100个小猪圈. 然后把每个小猪,按照体重赶进各自的猪圈里,记录档案. 好了,如果我们要找某个小猪怎么办呢?我们需要每个猪圈,每个小猪的比对吗? 当然不需要了. 我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了对应的猪圈了. 在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了. 我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我

三种连接工作方式比较: Nested loops 工作方式是从一张表中读取数据,访问另一张表(通常是索引)来做匹配,nested loops适用的场合是当一个关联表比较小的时候,效率会更高. Merge Join 是先将关联表的关联列各自做排序,然后从各自的排序表中抽取数据,到另一个排序表中做匹配,因为merge join需要做更多的排序,所以消耗的资源更多. 通常来讲,能够使用merge join的地方,hash join都可以发挥更好的性能. Hash join的工作方式是将一个表(通常是小

(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询. 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样. (2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作. 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且H

一. hash 连接(哈希连接)原理 指的是两个表连接时, 先利用两表中记录较少的表在内存中建立 hash 表, 然后扫描记录较多的表并探測 hash 表, 找出与 hash 表相匹配的行来得到结果集的表连接方法. 哈希连接仅仅能用于等值连接条件(=). 如果以下的 sql 语句中表 T1 和 T2 的连接方式是哈希连接, T1 是驱动表 select * from T1, T2 where T1.id = T2.id and T1.name = 'David'; oracle 运行过程例如以下

多表连接的三种方式详解 HASH JOIN MERGE JOIN NESTED LOOP------------------------------------------------------2013/10/03   多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join. 下面来介绍三种不同连接的不同:     一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返

1.为什么在数据库中要用B树索引而不是Hash索引? Mysql Hash索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引.  但 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以下这些. (1)MySQL Hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使

关系型数据库中,索引大多采用B/B+树来作为存储结构,而全文搜索引擎的索引则主要采用hash的存储结构,这两种数据结构有什么区别?       如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值:当然了,这个前提是,键值都是唯一的.如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据: 从示意图中也能看到,如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

一.产生背景 今天咱不去长篇大论特别详细地讲解consistent hash,我争取用最轻松的方式告诉你consistent hash算法是什么,如果需要深入,Google一下~. 举个栗子吧: 比如有 N 个 cache 服务器,需要将一个object 映射到 N 个 cache 上,我们可以用类似下面的方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到到 N 个 cache 上: hash(object)%N 比如object是“hello”,hash(object)是100,N为3

问题导读1.哈希算法在区块链的作用是什么?2.什么是哈希算法?3.哈希算法是否可逆?4.比特币采用的是什么哈希算法? 作用在学习哈希算法前,我们需要知道哈希在区块链的作用哈希算法的作用如下:区块链通过哈希算法对一个交易区块中的交易信息进行加密,并把信息压缩成由一串数字和字母组成的散列字符串. 区块链的哈希值能够唯一而精准地标识一个区块,区块链中任意节点通过简单的哈希计算都接获得这个区块的哈希值,计算出的哈希值没有变化也就意味着区块链中的信息没有被篡改. 定义 hash (哈希或散列)算法是信息技

索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. 我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样. 一.BTree BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法,因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操