


Wie kann ich den Hamming-Abstand zwischen Binärzeichenfolgen in SQL effizient berechnen?
Hamming-Distanzberechnung für Binärzeichenfolgen in SQL
Problemstellung:
Datenbanktabellen speichern SHA256-Hashes häufig als Binärwerte. Die Hamming-Distanz, die die Anzahl der bitweisen Unterschiede zwischen zwei Hashes darstellt, ist eine entscheidende Metrik für die Ähnlichkeitsanalyse. Ziel dieses Artikels ist es, eine SQL-Lösung zur Berechnung der Hamming-Distanz zwischen einem gegebenen Wert und jedem Hash in einer bestimmten Spalte bereitzustellen.
Bestehender ineffizienter Ansatz:
Binärzeichenfolgen in kleinere Ganzzahlblöcke zerlegen, Das Berechnen der Hamming-Distanz für jeden Block und das anschließende Summieren der Ergebnisse ist eine umständliche und leistungsbeschränkte Methode.
Verbesserter Ansatz:
Das Speichern von Hashes in mehreren BIGINT-Spalten anstelle einer einzelnen BINARY-Spalte führt zu erheblichen Verbesserungen Leistung. Dies ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter Funktionen, mit denen die Hamming-Distanz zwischen mehreren BIGINT-Werten effizient berechnet werden kann.
Hamming-Distanzfunktion für BIGINTs:
Die folgende benutzerdefinierte Funktion kann erstellt werden, um die Hamming-Distanz zwischen mehreren BIGINT-Werten zu berechnen vier BIGINTs:
<code class="sql">CREATE FUNCTION HAMMINGDISTANCE( A0 BIGINT, A1 BIGINT, A2 BIGINT, A3 BIGINT, B0 BIGINT, B1 BIGINT, B2 BIGINT, B3 BIGINT ) RETURNS INT DETERMINISTIC RETURN BIT_COUNT(A0 ^ B0) + BIT_COUNT(A1 ^ B1) + BIT_COUNT(A2 ^ B2) + BIT_COUNT(A3 ^ B3);</code>
Verwendungsbeispiel:
Mit dieser Funktion können Sie Tabelleneinträge nach ihrer Hamming-Distanz zu einem bereitgestellten Wert sortieren, indem Sie die folgende Abfrage verwenden:
<code class="sql">SELECT * FROM table ORDER BY HAMMINGDISTANCE(col0, col1, col2, col3, UNHEX(<insert supplied sha256 hash here>)) ASC LIMIT 10</code>
Fazit:
Das Aufteilen von SHA256-Hashes in vier BIGINT-Spalten und die Verwendung einer benutzerdefinierten Funktion ist ein äußerst effizienter Ansatz zur Berechnung der Hamming-Distanz in SQL. Diese Methode verbessert die Leistung erheblich gegenüber der Speicherung von Hashes als BINÄR-Werte und der Verwendung herkömmlicher ganzzahlbasierter Berechnungen.
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.
