有趣的是,我没有找到关于单个512位哈希(比如Whirlpool)与4个128位哈希(如MD5、SHA1等)串联的碰撞概率进行任何测试或实验的足够信息。
当执行哈希运算的数据相对较小,仅平均100个字符时,4个128位哈希出现相同的可能性似乎比单个512位哈希小得多。
但这只是一个明显的猜测,没有依据,因为我没有进行任何测试。你怎么看?
编辑后,它类似于512位哈希 vs 128位哈希。128位哈希。128位哈希。128位哈希(4个128位哈希串联)。
我想在这里使用哈希:index on url or hashing considering RAM,目的是尽量减少冲突的可能性,因为我想将哈希列设置为唯一而不是url列。
请注意,本问题的目的是找到最小化冲突可能性的方法。话虽如此,为什么我需要更加关注最小化冲突的可能性?这就是我的Edit2描述,导致找到使用更少的RAM的解决方案。所以,兴趣既在于最小化冲突,又在于降低RAM使用率。但本问题的重点是降低冲突可能性。
当执行哈希运算的数据相对较小,仅平均100个字符时,4个128位哈希出现相同的可能性似乎比单个512位哈希小得多。
但这只是一个明显的猜测,没有依据,因为我没有进行任何测试。你怎么看?
编辑后,它类似于512位哈希 vs 128位哈希。128位哈希。128位哈希。128位哈希(4个128位哈希串联)。
我想在这里使用哈希:index on url or hashing considering RAM,目的是尽量减少冲突的可能性,因为我想将哈希列设置为唯一而不是url列。
请注意,本问题的目的是找到最小化冲突可能性的方法。话虽如此,为什么我需要更加关注最小化冲突的可能性?这就是我的Edit2描述,导致找到使用更少的RAM的解决方案。所以,兴趣既在于最小化冲突,又在于降低RAM使用率。但本问题的重点是降低冲突可能性。