Dynamisches Hashing: Erklärung und Definition

Dynamisches Hashing ist eine Methode zum Hashen oder Kürzen einer Zeichenfolge in der Computerprogrammierung, bei der die Menge der verkürzten Zeichen wächst, schrumpft und neu angeordnet wird, um sich an die Art und Weise anzupassen, wie auf die Daten zugegriffen wird. Alle in einem Objektverzeichnis aufgelisteten Objekte sind dynamisch und können sich ändern, wenn dynamisches Hashing angewendet wird.

Der dynamische Hash-Prozess erstellt eine kleinere, anpassungsfähigere Zeichenfolge, wodurch es für Benutzer schneller und einfacher wird, Objekte in einem Wörterbuch oder Gruppen von Objekten zu finden, die in einer enthaltenden Datenstruktur gespeichert sind. Dynamisches Hashing vermeidet Probleme, die durch eine zu große Datenbank verursacht werden und ermöglicht maximale Leistung. Darüber hinaus maximiert es den verfügbaren Platz für Objekte, Tabellen und andere Daten innerhalb eines Systems.

Wie dynamischer Hash funktioniert

Eine Hash-Funktion ähnelt einer Such- und Ersetzungsfunktion, bei der Programmierer ein bestimmtes Element angeben und ein System von Regeln erstellen können, die es ändern wo immer dieses Element auftritt und bestimmte Kriterien erfüllt sind.

Beim dynamischen Hashing wird jeweils nur auf eine kleine Datenmenge zugegriffen, was es den Ressourcen eines Computers erleichtert, einen oder mehrere der folgenden Befehle auszuführen:

• Einfügen – Fügt den ausgewählten Inhalt hinzu.
• Löschen: Löscht den ausgewählten Inhalt.
• Aktualisieren: Ändern Sie den ausgewählten Inhalt.
• Abfrage: Zeigt alle Ergebnisse mit bestimmten Kriterien an.

Dynamisches Hashing vereinfacht die Aufgabe, eine große Datenbank nach einer bestimmten Information zu durchsuchen und verschiedene Aktionen darauf auszuführen.

Vorteile von dynamischem Hash

Im Vergleich zu anderen Hash-Methoden bietet dynamischer Hash folgende Vorteile:

• Die Leistung wird nicht beeinträchtigt wenn die Datenmenge auf einem System zunimmt, sondern nur die Speichergröße.
• Der Speicher geht nie aus, da er sich an die Größe der Daten anpasst.
• Gut geeignet für Anwendungen, bei denen sich Daten ständig ändern.