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保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性: 常用的檢測數(shù)據(jù)完整性的算法有Hash算法,當(dāng)發(fā)送方要給接收方發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí),一方面將明文 數(shù)據(jù)加密 成密文,同時(shí)將明文數(shù)據(jù)進(jìn)行哈希運(yùn)算,生成摘要。接收方接收到數(shù)據(jù)后,將密文數(shù)據(jù)解密成明文,同時(shí)對解密后的明文也進(jìn)行Hash運(yùn)算,對比這兩個(gè)摘要,結(jié)果相同則數(shù)據(jù)完整或未被篡改,不一致則數(shù)據(jù)不完整或被篡改。來自:百科students_info(name varchar(20),subject varchar(100),score bigint) distribute by hash(name); INSERT INTO students_info VALUES('lily','math',95); INSERT INTO來自:專題
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例如,在MySQL數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建一張名為student_info的表格,表中共有4列,遷移后表中的id列的值將成為Redis中的hash的key,其余的列名將成為hash的field,而列的值作為field對應(yīng)的value。 MySQL數(shù)據(jù)庫所在服務(wù)器與D CS 緩存實(shí)例網(wǎng)絡(luò)互通。 MySQL來自:百科me/Filename?auth_key=timestamp-rand-uid-md5hash B類鑒權(quán)的訪問URL構(gòu)成:http://DomainName/timestamp/md5hash/FileName C類鑒權(quán)的訪問URL構(gòu)成: 格式一:http://DomainName/{/}/FileName來自:百科
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多個(gè)節(jié)點(diǎn)都擁有相同的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu),但不同分片的數(shù)據(jù)之間沒有交集,所有分區(qū)數(shù)據(jù)的并集構(gòu)成數(shù)據(jù)總體。 常見的分片算法有:根據(jù)列表值,范圍取值和Hash值進(jìn)行數(shù)據(jù)分片。 優(yōu)點(diǎn) 數(shù)據(jù)分散在集群內(nèi)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上,所有節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)立性工作。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院來自:百科海量數(shù)據(jù)分析 多維條件組合查詢,快速獲取目標(biāo)數(shù)據(jù),時(shí)序洞察使數(shù)據(jù)分析更加智能, 數(shù)據(jù)可視化 更加多樣,賦能全業(yè)務(wù)場景。 技術(shù)優(yōu)勢 支持多維倒排索引及存儲(chǔ)摘要索引,輕松高效進(jìn)行多維條件組合查詢,目標(biāo)數(shù)據(jù)極速獲取。 時(shí)序分析異常檢測,支持多種時(shí)序異常類型的檢測告警,異??梢暬庇^展示,方便運(yùn)維人來自:專題GaussDB 索引 在同一個(gè)表的同一個(gè)列上建立了多個(gè)gin索引; 這些gin索引使用了不同的parser(即分隔符不同); 在查詢中使用了該列,且執(zhí)行計(jì)劃中使用索引進(jìn)行掃描; 為了避免使用不同gin索引導(dǎo)致查詢結(jié)果不同的問題,需要保證在物理表的一列上只有一個(gè)gin索引可用。 查看和修改 GaussDB數(shù)據(jù)庫 參數(shù)來自:專題