DBMS - 해싱: 초보자 가이드

안녕하세요, 미래의 데이터베이스 마법사 여러분! 오늘 우리는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서의 해싱의 마법의 세상으로 뛰어들어 볼 거예요. 코드를 한 줄도 작성해 본 적이 없어도 걱정 마세요 - 이 모험을 함께 안내해 드릴 친절한 안내자가 여러분입니다. 그럼 가상의魔杖( 키보드)를 집어들고 시작해 보세요!

해싱이란?

자, 구체적인 내용으로 들어가기 전에 해싱이 무엇인지 이해해 보겠습니다. 대규모 도서관을 정리하는 상상해 봅시다. 책을 알파벳 순서로 정리하는 대신, 각 책에 고유한 번호를 부여하기로 결정했습니다. 해싱은 데이터베이스에서 이와 같은 작업을 수행합니다 - 데이터를 고정된 크기의 값(해시라고 부릅니다)으로 변환하여 저장과 검색을 쉽게 만듭니다.

간단한 해싱 예제

기본적인 파이썬 예제로 해싱을 설명해 보겠습니다:

def simple_hash(string):
total = 0
for char in string:
total += ord(char)
return total % 10

print(simple_hash("Hello"))  # 출력: 2
print(simple_hash("World"))  # 출력: 7

이 예제에서 우리는 매우 간단한 해시 함수를 만들고 있습니다. 문자열의 각 문자의 ASCII 값을 더하고 나서 모듈로 연산자를 사용하여 0에서 9 사이의 값을 얻습니다. 이것은 매우 기본적인 해싱 형태이지만, 그 작동 원리를 이해하는 데 도움이 됩니다.

해싱 조직

이제 해싱에 대한 기본적인 이해를 가지고 있으므로, 데이터베이스에서 어떻게 조직되는지 살펴보겠습니다.

해시 테이블

해시 테이블은 해시 조직의 핵심입니다. 해시 테이블은 각 요소(자주 '버켓'이라고 부릅니다)가 여러 항목을 저장할 수 있는 고급 배열로 생각할 수 있습니다.

여기서는 파이썬으로 간단한 해시 테이블을 구현해 보겠습니다:

class HashTable:
def __init__(self, size):
self.size = size
self.table = [[] for _ in range(self.size)]

def hash_function(self, key):
return hash(key) % self.size

def insert(self, key, value):
hash_key = self.hash_function(key)
self.table[hash_key].append((key, value))

def get(self, key):
hash_key = self.hash_function(key)
for k, v in self.table[hash_key]:
if k == key:
return v
return None

# 해시 테이블 사용
ht = HashTable(10)
ht.insert("apple", 5)
ht.insert("banana", 7)
print(ht.get("apple"))  # 출력: 5
print(ht.get("grape"))  # 출력: None

이 해시 테이블은 파이썬의 내장 hash() 함수와 모듈로 연산자를 사용하여 각 키-밸류 쌍을 저장할 곳을 결정합니다. 값을检索할 때와 동일한 과정을 사용하여 저장된 위치를 찾습니다.

정적 해싱

정적 해싱은 도서관에 고정된 수의 책장을 가지는 것과 같습니다. 책장의 수를 정확히 알 수 있지만, 특정 주제의 책이 너무 많아지면 문제가 발생할 수 있습니다.

정적 해싱의 장단점

장점	단점
구현이 간단	불균형된 분포로 이어질 수 있음
작은 데이터셋에서 빠름	성장하는 데이터셋에 유연하지 않음
예측 가능한 성능	공간 낭비 가능

버켓 오버플로

때로는 해시 함수가 너무 많은 항목을 같은 버켓으로 보내는 경우가 있습니다. 이를 버켓 오버플로라고 부르며, 한 책장에 너무 많은 책을 꽂으려는 것과 같습니다.

오버플로 처리

오버플로를 처리하는 몇 가지 방법이 있습니다:

1. 체인ning: 각 버켓에 링크드 리스트를 포함합니다.
2. 개방 주소: 버켓이 가득 차면 다음 빈 버켓을 찾습니다.

이전 해시 테이블에 체인ning을 구현해 보겠습니다:

class ChainedHashTable:
def __init__(self, size):
self.size = size
self.table = [[] for _ in range(self.size)]

def hash_function(self, key):
return hash(key) % self.size

def insert(self, key, value):
hash_key = self.hash_function(key)
for item in self.table[hash_key]:
if item[0] == key:
item[1] = value
return
self.table[hash_key].append([key, value])

def get(self, key):
hash_key = self.hash_function(key)
for k, v in self.table[hash_key]:
if k == key:
return v
return None

# 체인된 해시 테이블 사용
cht = ChainedHashTable(10)
cht.insert("apple", 5)
cht.insert("banana", 7)
cht.insert("cherry", 3)
print(cht.get("apple"))  # 출력: 5
print(cht.get("cherry"))  # 출력: 3

이 구현에서 각 버켓은 여러 키-밸류 쌍을 저장할 수 있어 오버플로 문제를 해결합니다.

동적 해싱

동적 해싱은 마법의 도서관처럼 필요에 따라 새로운 책장이 자라나는 것과 같습니다. 정적 해싱보다 유연하고 성장하는 데이터셋에 적응할 수 있습니다.

확장 가능한 해싱

확장 가능한 해싱은 디렉토리 구조를 사용하여 필요에 따라 자라나거나 줄어들 수 있습니다.

여기서는 확장 가능한 해싱의 간단한 구현을 보여드리겠습니다:

class ExtendibleHashTable:
def __init__(self, bucket_size=2):
self.bucket_size = bucket_size
self.global_depth = 1
self.directory = [[] for _ in range(2**self.global_depth)]

def hash_function(self, key):
return hash(key) % (2**self.global_depth)

def insert(self, key, value):
hash_key = self.hash_function(key)
if len(self.directory[hash_key]) < self.bucket_size:
self.directory[hash_key].append((key, value))
else:
self._split(hash_key)
self.insert(key, value)

def _split(self, index):
self.global_depth += 1
new_directory = [[] for _ in range(2**self.global_depth)]
for i, bucket in enumerate(self.directory):
new_index = i if i < index else i + 2**(self.global_depth-1)
new_directory[new_index] = bucket
self.directory = new_directory

def get(self, key):
hash_key = self.hash_function(key)
for k, v in self.directory[hash_key]:
if k == key:
return v
return None

# 확장 가능한 해시 테이블 사용
eht = ExtendibleHashTable()
eht.insert("apple", 5)
eht.insert("banana", 7)
eht.insert("cherry", 3)
eht.insert("date", 9)
print(eht.get("apple"))  # 출력: 5
print(eht.get("date"))   # 출력: 9

이 구현은 해시 테이블이 더 많은 항목이 추가될 때 자동으로 확장할 수 있도록 합니다.

조직과 연산

이제 해싱의 기본과 몇 가지 구현을 다루었으므로, 주요 연산과 그 복잡성을 요약해 보겠습니다:

연산	평균 시간 복잡성	최악 시간 복잡성
삽입	O(1)	O(n)
삭제	O(1)	O(n)
검색	O(1)	O(n)

평균 경우는 일반적으로 매우 빠르지만, 모든 항목이 같은 버켓에 해시되는 최악의 경우에는 링크드 리스트의 성능과 동일할 수 있습니다.

결론

축하합니다! 데이터베이스 관리 시스템에서의 해싱의 세상으로的第一步을 내디디셨습니다. 해싱은 속도와 공간 간의 균형을 찾는 것입니다. 올바르게 사용하면 데이터베이스 연산을 크게 가속할 수 있는 강력한 도구입니다.

컴퓨터 과학의 여정을 계속하면서, 비밀번호 저장에서 캐싱 시스템에 이르기까지 해싱을 다양한 문맥에서 만날 것입니다. 파이썬의 딕셔너리나 자바스크립트의 오브젝트를 사용할 때마다 해싱의 마법을 누리고 있습니다!

계속 연습하고, 호기심을 가지고, 행복하게 코딩하세요!

Credits: Image by storyset