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Notes

Hash Tables

How to support the DBMS’s execution engine to read/write data from pages

两种数据结构

  • Hash tables
  • Trees

Data Structures

可以用于 DBMS 中很多的地方

  • Internal meta-data
  • Core data storage
  • Temporary data structures
  • Table indexes

Design Decisions

如何组织数据结构需要考虑的因素

Data Organization

如何在内存/页面内布局数据结构，存储哪些信息能够达到更高的访问效率。

Concurrency

如何在多个线程同时访问数据的时候避免发生问题。

Hash Tables

Hash table 实现了无序的关联数组，将 key 映射到 value.

利用哈希函数，根据给定的 key，计算出一个偏移量，根据这个偏移量能够找到值的位置。

  • 空间复杂度 O(n)\displaystyle{ O \left( n \right) }
  • 时间复杂度
    • 最好 O(1)\displaystyle{ O \left( 1 \right) }
    • 最差 O(n)\displaystyle{ O \left( n \right) }

Static Hash Table

分配一个较大的数组，每个元素都可以放在一个槽中。

需要寻找元素时，对 key 取数组长度 n\displaystyle{ n } 的余数，来找到在数组中的偏移量。

Assumptions
  • 已知元素的数量
  • 每个 key 都是唯一的
  • 很好的哈希函数，即没有冲突
    • 对于每一个 key1 != key2 都有 hash(key1) != hash(key2)
Design Decisions #1: Hash Function
  • 如何将很大范围的 key 映射到小范围的域内
  • 速度 vs. 冲突率之间的 trade-off
Design Decisions #2: Hash Scheme
  • 计算哈希值后如何处理冲突
  • 分配大的哈希表 vs. 增加查找/插入 key 的指令之间的 trade-off

Hash Functions

对于任何的输入，将会返回一个 int 值，来表示 key.

对于 DBMS 的哈希表，我们并不希望使用加密散列函数，虽然这在密码学中有很好的应用，但这些方法通常很慢，而且我们也不需要其中的一些属性。

我们需要的是快速、低冲突率。

一些哈希函数

  • CRC-64 (1975)
    • 用于网络中的错误检测
  • MurmurHash (2008)
    • 快速、通用的哈希函数
  • Google CityHash (2011)
    • 对于短的 key (<64 bytes)，运行的更快
  • Facebook XXHash (2012)
    • From the creator of zstd compression
  • Google FarmHash (2014)
    • 相比 Google CityHash 有更低的冲突率

Static Hashing Schemes

Linear Probe Hashing

建一个巨大的表，表中为插槽。

冲突处理方式：线性地查找表中下一个空的插槽。

  • 要确定一个元素是否存在，需要计算出哈希值（偏移量），然后扫描之
  • 必须将键存储在索引中，以便知道何时停止扫描
  • 插入和删除与查找的方式基本一致

Insertion

Deletion

先删除 C，然后删除 D，但发现 D 的位置是空的，那么程序就会认为 D 不在哈希表中，这就会导致严重的问题。

Approach #1: Tombstone

在已经删除的位置上写入一个“已删除”的标志，以表明以前这里有值，但是被删除了，如果当前 key 还未匹配到，那么会继续向后匹配。

Approach #2: Movement

将刚才删除的单元，以及这个单元以下的部分重新排列。在这个例子中，删除 C 的同时，会将 D, E, F 都向上移动一格。但是同时算法也有可能将 B 移动到最底端的格子中，这种情况应该需要避免。

对于可能重复的 key

  • Choice #1: 使用链表将 key 重复的值挂在后面
  • Choice #2: 冗余的 keys，将键重复的项存储在哈希表中

Robin Hood Hashing

线性探测哈希的一种变体。从空槽富余的空间拿取一部分给空槽稀缺的地方。

  • 每个 key 都追踪他们在表中的最佳位置所处的位置数量
  • 在插入时，如果第一个键比第二个键离最佳位置更远，则一个键占用另一个键的槽位

实际效果并不怎么样，通常还是直接使用 linear probe hashing

Cuckoo Hashing

使用具有不同哈希函数种子的多个哈希表。

  • 插入时，检查每个表，选出任意一个有空槽的
  • 如果没有表有空槽，选一个表，将对应位置的元素换出，然后重新计算哈希，找到一个新位置

查找和删除的复杂度是 O(1)\displaystyle{ O \left( 1 \right) }，因为每个哈希表只检查一个位置

如果这一过程中遇到了循环 kick out

可能需要一些标记来标识，如果真的遇到了循环，可能需要通过更换 hash 函数或者其他方式来修复这一问题。

Observation

前面介绍的哈希表都需要 DBMS 事先知道要存储多少元素，否则，就需要根据新的元素数目重新建立哈希表

Dynamic Hashing Schemes

根据需求，能够动态地更改表的大小

Chained Hashing

为哈希表中每个槽维护一个 bucket 的链表，将所有哈希值相同的元素，放到同一个 bucket 链中，如果超出了 bucket size，那么就在链表后面挂载新的 bucket

Extendible Hashing

是另一种 chained hashing，但实现方法中，使用的是 split buckets 而不是挂载链表。多个槽可以指向同一个 bucket 链。

拆分时，重新洗牌 bucket entries，并增加要检测的位数。

在删除元素的时候，表可以考虑缩减

Linear Hashing

哈希表维护一个指针，追踪了下一个要分割的 bucket.

当任意一个 bucket 溢出，则在指针的位置拆分这个 bucket

对于一个给定的 key，使用多个哈希函数来找到正确的 bucket

看不懂