ArbolesB-hashing - Universidad de Carabobo

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Universidad de Carabobo
Facultad Experimental de Ciencias y Tecnología
Departamento de Computación
Bases de Datos
Integrantes:
Herrera, Manuel C.I. 17.171.090
Balladares, Edgar C.I. 17.631.176
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Agenda:
AGENDA
ARBOLES
HASHING
1.Estructuras de Árboles
1.1
Idea Intuitiva de Índices
Multinivel
1.2
Método de Acceso Secuencial
Indexado (ISAM)
1.3
Arboles B+: Una estructura
dinámica de datos
1.4
Búsqueda en Arboles
1.5
Inserción en Arboles
1.6
Eliminación en Arboles
1.7
Duplicados en Arboles
18
Arboles B+ en Práctica
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
AGENDA
Agenda:
ARBOLES
2.Hashing
HASHING
2.1
2.2
2.3
2.4
Extensible
Hashing Estático
Hashing Extensible
Hashing Lineal
Hashing Lineal vs. Hashing
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ARBOLES
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Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ÍNDICES MULTINIVEL
ARBOLES
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Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ ¿En qué consiste la estructura de
índices multinivel?
P0 K1 P1 K2 P2 ……… Km Pm
Formato de una página de índices
k1
Pág 1
k2
Pág 2
kN
Pág 3
Pág N
Estructura de un solo nivel
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ÍNDICES MULTINIVEL
ARBOLES
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Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ ¿En qué consiste la estructura de
índices multinivel?
9 Separar los índices de referencia en un
archivo y los datos en otro
9 Repetir hasta lograr que los índices
ocupen una sola página
9 Reducir los tiempos de búsqueda
¾ ¿Qué pasa con la inserción y
eliminación de datos?
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ÍNDICES MULTINIVEL
‰ Índices Tipo Árbol
ARBOLES
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Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
• Estático
+ Acceso Secuencial Indexado
(ISAM)
• Dinámico
+ Árboles B+
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
MÉTODO DE ACCESO SECUENCIAL
INDEXADO (ISAM)
ARBOLES
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Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Organización de la estructura de
datos (ISAM)
Non-leaf
pages
…...
…...
…...
Primary pages
Overflow
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
MÉTODO DE ACCESO SECUENCIAL
INDEXADO (ISAM)
ARBOLES
•
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•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Organización de la estructura de
datos (ISAM)
o Cada nodo del árbol es una página de
referencia a disco, y todos los datos
residen en los nodos hoja.
o Cuando se crea el archivo, todos los datos
ubicados en los nodos hoja son ordenados
secuencialmente de acuerdo al valor clave
de búsqueda. Luego, se asignan las páginas
del nivel de nodos no-hoja.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
MÉTODO DE ACCESO SECUENCIAL
INDEXADO (ISAM)
ARBOLES
•
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•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Organización de la estructura de
datos (ISAM)
o Luego de creada la estructura, si se realizan
muchas inserciones y se sobrepasa la
capacidad del árbol, será necesaria la
creación de páginas adicionales en un área
de sobrecarga (overflow). [Esto se debe a
que la estructura de índices en el método
ISAM es estática]
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
MÉTODO DE ACCESO SECUENCIAL
INDEXADO (ISAM)
ARBOLES
•
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•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Organización de la estructura de
datos (ISAM)
o Operaciones básicas en la estructura ISAM
ƒ Inserción
ƒ Eliminación
ƒ Búsqueda
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
MÉTODO DE ACCESO SECUENCIAL
INDEXADO (ISAM)
ARBOLES
•
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•
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•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Veamos un ejemplo…
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
MÉTODO DE ACCESO SECUENCIAL
INDEXADO (ISAM)
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
‰ Veamos un ejemplo…
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
MÉTODO DE ACCESO SECUENCIAL
INDEXADO (ISAM)
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Consideraciones del Método ISAM
o Una vez se ha creado el archivo ISAM, las
inserciones y eliminaciones solo afectan el
contenido de los nodos hoja.
Desventajas:
Cadenas de sobrecarga muy largas
Ventajas:
9 Control de concurrecncia
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
‰ ¿Qué es un Árbol B+?
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
o Árbol balanceado en el cual los nodos
internos dirigen la búsqueda, y los nodos
“hoja” contienen las entradas de datos.
o Para acceder a todos los nodos hoja de
manera eficiente, se enlazan utilizando
apuntadores.
o Se organizan los datos en una lista
doblemente enlazada, de manera que se
mantenga el acceso secuencial en cualquier
dirección
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Estructura de un Árbol B+
Entradas de
índices
(para dirigir la
búsqueda)
Entradas de
Datos
(“Conjunto de
secuencias”)
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Principales Características de un
Árbol B+
o Operaciones básicas (inserción, eliminación),
mantienen el árbol balanceado.
o La búsqueda de un registro requiere solo un
recorrido trasversal desde la raíz a el nodo
hoja apropiado.
o Cada nodo (a excepción de la raíz) tendrá
una ocupación mínima del 50% (en espacio).
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Formato de un Nodo
™ Generalmente, un árbol B+ contiene m
entradas, en donde d ≤ m ≤ 2d. Siendo d el
“orden del árbol”, lo que es una medida de
capacidad de los nodos.
™ El formato de un nodo es el mismo que el
usado en el método ISAM. Los nodos no-hoja
con m entradas de índices contienen m+1
punteros a sus hijos.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
‰ Formato de un Nodo
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
P0 K1 P1 K2 P2 ……… Km Pm
Ki son los valores de claves de búsqueda
Pi son punteros a los hijos para nodos no
hoja o punteros a registros, o cajones de
punteros a registros para nodos hojas.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Ahora, un ejemplo…
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
‰ Algoritmo de Búsqueda
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserció
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Inserción en Árboles B+
™ El algoritmo de inserción toma una entrada,
encuentra el nodo hoja al cual pertenece y lo
inserta allí.
™ Usualmente, este proceso resulta en bajar
(de manera recursiva) hasta el nodo hoja al
cual pertenece la nueva entrada, ubicar la
entrada, y luego retornar hasta la raíz.
™ ¿Qué pasa cuando un nodo está lleno?
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
‰ Inserción en Árboles B+
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserció
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
™ Veamos el Algoritmo!
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserció
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Inserción en Árboles B+
™ Un ejemplo… Volvamos al árbol de ejemplo
anterior
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
‰ Eliminación en Árboles B+
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminació
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
™ Se inicia en la raíz, se busca la hoja en
donde se encuentra la entrada a borrar.
™ Se elimina la entrada
™ Si al eliminar una entrada el nodo queda por
debajo del nº mínimo de elementos, se
redistribuyen los elementos restantes, de
manera que el árbol se mantenga
balanceado.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminació
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Eliminación en Árboles B+
™ Algoritmo de eliminación…
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
‰ Eliminación en Árboles B+
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminació
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
™ Ejemplo…
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+ en
Práctica
‰ Elementos Duplicados
™ ¿Qué ocurre si tenemos
duplicados en el árbol?
elementos
™ Una alternativa sería usar nodos
sobrecarga (como en el método ISAM).
de
™ Otra alternativa resulta tratar los duplicados
como cualquier otro elemento. De tal modo
que pueden haber páginas que contengan
más de una vez a algún elemento que esté
repetido
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+
en Prá
Práctica
‰ Bulk Loading
™ La aplicación de Árboles B+ para manejar los
registros de una base de datos incluye otros
conceptos, uno de ellos es el Bulk Loading…
™ El Bulk Loading es un método para crear
árboles de datos cuando la colección de
registros es bastante grande, ya que insertar
uno a uno los registros usando el algoritmo
de inserción resultaría ser muy costoso.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+
en Prá
Práctica
‰ Bulk Loading
™ El primer paso de la aplicación del Bulk
Loading es ordenar los registros a ser insertados
en el árbol que será creado. Un ejemplo:
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+
en Prá
Práctica
‰ Bulk Loading
™ Ejemplo de Bulk Loading…
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
•
•
•
•
•
•
•
•
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+
en Prá
Práctica
‰ Bulk Loading
™ Bulk Loading vs. Inserción Múltiple
¾ Inserción Múltiple
• Lento
• No permite almacenamiento secuencial de
hojas
¾ Bulk Loading
• Ventajas sobre el control de concurrencia
• Pocas operaciones de I/O durante la
construcción
• Las hojas se almacenan de manera
secuencial
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
‰ Árboles B+ en DBMS Reales
•
•
•
•
•
•
•
•
™ IBM DB2, Informix, Microsoft SQL Server,
Oracle 8 y Sybase ASE, entre otros, soportan la
creación de árboles B+ para el manejo de
índices.
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+
en Prá
Práctica
™ La diferencia entre los mismos radica en la
manera de manejar las eliminaciones y los
duplicados.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
ESTRUCTURA DINÁMICA:
ÁRBOLES B+
ARBOLES
‰ Árboles B+ en DBMS Reales
•
•
•
•
•
•
•
•
™ Por ejemplo, en Oracle 8 las eliminaciones se
realizan marcando la fila como borrada, para
reutilizar el espacio liberado se pueden
reconstruir los índices.
Idea Intuitiva
Método ISAM
Árboles B+
Búsqueda
Inserción
Eliminación
Duplicados
Árboles B+
en Prá
Práctica
DB2 y SQL Server eliminan los registros y
reubican los índices restantes cuando se
desbalancea el árbol.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
HASHING
•
•
•
•
Estático
Extensible
Lineal
Extensible vs.
Lineal
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Hashing
HASHING
•
•
•
•
Está
Estático
Extensible
Lineal
Extensible vs.
Lineal
• Los índices tipo Hash son mejores para búsquedas por
igualdad y no soportan búsquedas por rango.
• Existen técnicas hash estáticas y dinámicas como en
los árboles ISAM y B+.
• El hashing se puede usar no solo para la organización de
archivos, sino también para la creación de la estructura de
índices.
• Un índice hash organiza claves de búsqueda, con sus punteros
a registros asociados, dentro de una estructura de archivo de
hash.
•Las inserciones y borrados requieren más de una operación.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
HASHING
•
•
•
•
h(k) mod M = cubo al que pertenece una entrada
de dato con llave k. (M= # de cubos)
Está
Estático
Extensible
Lineal
Extensible vs.
Lineal
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
• Los cubos contienen entradas de datos.
HASHING
•
•
•
•
•La función hash se aplica al valor de la llave de búsqueda del
campo de un registro r.
Está
Estático
• Muchas páginas overflow encadenadas pueden degradar el
Extensible
rendimiento. Para corregir este problema se usa el hashing
Lineal
Extensible vs. extensible y el hashing lineal.
Lineal
• La función de hash es utilizada para localizar registros para su
acceso, inserción y borrado.
• Registros con diferentes valores de claves de búsqueda
pueden ser mapeados al mismo cajón, de esta forma una vez
accedido el cajón se debe hacer una búsqueda secuencial
para encontrar el registro.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Deficiencias
HASHING
•
•
•
•
• En el hashing estático, la función h mapea los valores de clave
de búsqueda a un conjunto fijo B de cajones.
• Las bases de datos crecen con el tiempo. Si el número inicial
Está
Estático
de cajones es demasiado chico, la performance se degradará
Extensible
porque abra demasiados cajones de desbordamiento.
Lineal
Extensible vs.
• Si el tamaño del archivo va ser grande en un futuro, se pueden
Lineal
tener un gran numero de cajones, pero así se estará
desperdiciando espacio al principio.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Deficiencias
HASHING
•
•
•
•
Está
Estático
Extensible
Lineal
Extensible vs.
Lineal
• Si la base de datos se achica, nuevamente se estará
gastando espacio.
• Una opción es reorganizar periódicamente el archivo con
una nueva función de hash, pero esto es muy caro.
• Este problema puede ser evitado utilizando técnicas que
permitan que el numero de cajones sean modificados
dinámicamente.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Hashing Extensible
HASHING
•
•
•
•
• Técnica de indexación que evita los recorridos secuenciales
y las áreas de saturación separadas.
• Utiliza un directorio de punteros a los buckets y aumenta el
Estático
tamaño del bucket a través de doblar el directorio y dividiendo
Extensible
solamente el bucket al que se le presenta el overflow
Lineal
Extensible vs.
• Una entrada de datos se puede localizar al computar su valor
Lineal
de hash tomando los ultimos D bits y buscando el bucket al q
pertenece .
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Hashing Extensible
HASHING
•
•
•
•
• El bucket se divide si es necesario tener mas espacio para
insertar data.
Estático
• El valor D depende del tamaño del directorio , ese numero
Extensible
D es llamado “la profundidad global del archivo hasheado”.
Lineal
Extensible vs. •D es mantenido como la parte de la cabecera del archivo y
es usado siempre que tenemos que localizar una entrada
Lineal
de datos.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Hashing Lineal
HASHING
•
•
•
•
Estático
Extensible
Lineal
Extensible vs.
Lineal
• Esquema de índices asociativos dinámicos inventado por
Witold Litwin y publicado en una convención mundial de bases
de datos en 1980.
• Este representa una alternativa mejor al hash extensible.
• De hecho no existe un algoritmo que supere su desempeño.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Elementos del Hashing Lineal
HASHING
• M es el número de buckets primarios en el archivo.
•
•
•
•
•Split pointer (n) controla cuál bucket es el siguiente en
desdoblarse.
Estático
Extensible
Lineal
Extensible vs.
Lineal
•Política de desdoblamiento que especifica la condición
que dispara el desdoblamiento del bucket señalado por el
split pointer (generalmente un porcentaje de carga de los
buckets).
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Elementos del Hashing Lineal
HASHING
•
•
•
•
Estático
Extensible
Lineal
Extensible vs.
Lineal
• Cada vez que el archivo que almacena la tabla de hash
duplica su tamaño se dice que ocurre una expansión
completa, en cuyo caso el split pointer se retorna
a su condición inicial (0).
•También se debe definir una política de resolución de
colisiones (CHP), que puede ser de encadenamiento
(trabajando con overflows), o no permitir el
encadenamiento y aumentar el directorio cada vez que
ocurre una colisión
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Características del Hashing Lineal
HASHING
•
•
•
•
• Éste enfoque maneja el problema de muchas páginas
de overflow encadenadas sin usar un directorio.
Estático
• Maneja bien valores duplicados.
Extensible
Lineal
• En éste modelo el espacio de direcciones crece y decrece
Extensible vs. dinámicamente según sea necesario.
Lineal
• Puede soportar cualquier número de inserciones y eliminaciones
sin sufrir deterioro en su desempeño de acceso o espacio en
memoria.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Características del Hashing Lineal
HASHING
•
•
•
•
Estático
Extensible
Lineal
Extensible vs.
Lineal
• En general, un registro puede ser encontrado con un solo
acceso con una política de carga >0.9. para una política
>0.8 la media es de 1.7 accesos.
• Debe haber un equilibrio entre la cantidad de accesos y la
política de carga porque una política muy estricta con una
función hash regular puede producir un exceso de
overflows y aumentar la cantidad de accesos para
encontrar un registro.
ESTRUCTURAS DE ARBOLES
Y HASHING
Hashing Extensible Vs Hashing Lineal
HASHING
•
•
•
•
Estático
Extensible
Lineal
Extensible
vs. Lineal
• La idea del hashing lineal es q se pueda evitar el uso de un
directorio por medio de una opción inteligente para la división del
bucket. Pero por otro lado, para siempre dividir el bucket
apropiado el Hashing extensible puede generar un numero de
divisiones reducido y una ocupación de bucket mas alta.
•El Hashing lineal trabaja naturalmente con colisiones y ofrece
mucha flexibilidad con respecto a la división de los bucket.
•Si la distribución de la data esta muy sesgada las cadenas de
overflow puede causar q la performance del hashing lineal sea
peor que la del hashing extensible.
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