不是hash沖突的解決方式的是哪一種？
不是hash的解決方法的是：分支限界法
哈希的解決方法有：開放定址法；再哈希法；鏈地址法
hash索引和b索引區(qū)別？
Hash索引與B樹索引的區(qū)別
由于Hash索引結(jié)構(gòu)和B樹不同，因此在索引使用上也會(huì)有差別：
（1）Hash索引不能進(jìn)行范圍查詢，而B樹可以。
這是因?yàn)镠ash索引指向的數(shù)據(jù)是無序的，而B樹的葉子節(jié)點(diǎn)是個(gè)有序的鏈表。
（2）Hash索引不支持聯(lián)合索引的最左側(cè)原則（即聯(lián)合索引的部分索引無法使用），而B樹可以。
對(duì)于聯(lián)合索引來說，Hash索引在計(jì)算Hash值的時(shí)候是將索引鍵合并后再一起計(jì)算Hash值，所以不會(huì)針對(duì)每個(gè)索引單獨(dú)計(jì)算Hash值。因此如果用到聯(lián)合索引的一個(gè)或多個(gè)索引時(shí)，聯(lián)合索引無法被利用。
（3）Hash索引不支持OrderBY排序，而B樹支持。
因?yàn)镠ash索引指向的數(shù)據(jù)是無序的，因此無法起到排序優(yōu)化的作用，而B樹索引數(shù)據(jù)是有序的，可以起到對(duì)該字段OrderBy排序優(yōu)化的作用。
（4）Hash索引無法進(jìn)行模糊查詢。而B樹使用LIKE進(jìn)行模糊查詢的時(shí)候，LIKE后面前模糊查詢（比如%開頭）的話可以起到優(yōu)化的作用。
（5）Hash索引在等值查詢上比B樹效率更高。
不過也存在一種情況，就是索引列的重復(fù)值如果很多，效率就會(huì)降低。這是因?yàn)橛龅紿ash時(shí)，需要遍歷桶中的行指針來進(jìn)行比較，找到查詢的關(guān)鍵字非常耗時(shí)。所以Hash索引通常不會(huì)用到重復(fù)值多的列上，比如列為性別，年齡等。
ash算法？
常見hash算法的原理
散列表，它是基于快速存取的角度設(shè)計(jì)的，也是一種典型的“空間換時(shí)間”的做法。顧名思義，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以理解為一個(gè)線性表，但是其中的元素不是緊密排列的，而是可能存在空隙。
散列表（Hashtable，也叫哈希表），是根據(jù)關(guān)鍵碼值（Keyvalue）而直接進(jìn)行訪問的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。也就是說，它通過把關(guān)鍵碼值映射到表中一個(gè)位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個(gè)映射函數(shù)叫做散列函數(shù)，存放記錄的數(shù)組叫做散列表。
比如我們存儲(chǔ)70個(gè)元素，但我們可能為這70個(gè)元素申請(qǐng)了100個(gè)元素的空間。70/1000.7，這個(gè)數(shù)字稱為負(fù)載因子。我們之所以這樣做，也是為了“快速存取”的目的。我們基于一種結(jié)果盡可能隨機(jī)平均分布的固定函數(shù)H為每個(gè)元素安排存儲(chǔ)位置，這樣就可以避免遍歷性質(zhì)的線性搜索，以達(dá)到快速存取。但是由于此隨機(jī)性，也必然導(dǎo)致一個(gè)問題就是。所謂，即兩個(gè)元素通過散列函數(shù)H得到的地址相同，那么這兩個(gè)元素稱為“同義詞”。這類似于70個(gè)人去一個(gè)有100個(gè)椅子的飯店吃飯。散列函數(shù)的計(jì)算結(jié)果是一個(gè)存儲(chǔ)單位地址，每個(gè)存儲(chǔ)單位稱為“桶”。設(shè)一個(gè)散列表有m個(gè)桶，則散列函數(shù)的值域應(yīng)為［0，m-1］。
解決是一個(gè)復(fù)雜問題。
主要取決于：
（1）散列函數(shù)，一個(gè)好的散列函數(shù)的值應(yīng)盡可能平均分布。
?。?）處理方法。
（3）負(fù)載因子的大小。太大不一定就好，而且浪費(fèi)空間嚴(yán)重，負(fù)載因子和散列函數(shù)是聯(lián)動(dòng)的。
解決的辦法：
（1）線性探查法：后，線性向前試探，找到最近的一個(gè)空位置。缺點(diǎn)是會(huì)出現(xiàn)堆積現(xiàn)象。存取時(shí)，可能不是同義詞的詞也位于探查序列，影響效率。
（2）雙散列函數(shù)法：在位置d后，再次使用另一個(gè)散列函數(shù)產(chǎn)生一個(gè)與散列表桶容量m互質(zhì)的數(shù)c，依次試探（dn*c）%m，使探查序列跳躍式分布。