什么是哈希值 哈希值怎么用

释义：通过一定的哈希算法（典型的有MD5，SHA-1等），将一段较长的数据映射为较短小的数据，这段小数据就是大数据的哈希值。他有这样一个特点，他是唯一的，一旦大数据发生了变化，哪怕是一个微小的变化，他的哈希值也会发生变化。

另外一方面，既然是DNA，那就保证了没有两个数据的哈希值是完全相同的。

哈希值的作用：哈希值，即HASH值，是通过对文件内容进行加密运算得到的一组二进制值，主要用途是用于文件校验或签名。正是因为这样的特点，它常常用来判断两个文件是否相同。

比如，从网络上下载某个文件，只要把这个文件原来的哈希值同下载后得到的文件的哈希值进行对比，如果相同，则表示两个文件完全一致，下载过程没有损坏文件。而如果不一致，则表明下载得到的文件跟原来的文件不同，文件在下载过程中受到了损坏。

扩展资料：

哈希值，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。哈希值把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指纹。

散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。好的哈希值在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。

典型的哈希值都有非常大的定义域，比如SHA-2最高接受(2-1)/8长度的字节字符串。同时哈希值一定有着有限的值域，比如固定长度的比特串。在某些情况下，哈希值可以设计成具有相同大小的定义域和值域间的单射。哈希值必须具有不可逆性。

参考资料来源：百度百科-哈希值

一、各种查重算法结构不同

首先，我们要了解各个不同的论文检测系统，所使用的查重算法不一样的。不同的算法，他们对文字、句段、句义的比对颗粒度是不一样的，根据论文专业、相似比例不一样，查重幅度和效果也不一样，有严格的也就会有宽松的，有的算法在数据库调取数据使用顺序查找法，按顺序来比对关键词；也有的使用有序数组的算法；另外的使用哈希列表，通过散列函数或者定位数据元素来实现。目前哈希算法是很优秀的查重算法。

二、比对数据库不同

数据库是论文查重是否准确的又一重要因素，在算法技术优秀的前提下，必须有一定量级的数据库，专业齐全，专业中的文献积累全。比如会议论文、学术论文、期刊以及国内外著名学者的研究成果；另外还能体现一个查重系统数据库是否强大的是，查重系统能查重各种小语种的文章。不同的论文查重系统数据库更新数据的时间的也不一致，也会影响论文的查重结果，目前有很多重要的职位对于学术道德抓的很紧很严格。

所以选取一个好的查重系统对自己是一个负责任的态度，以上所述的算法和数据库是判断论文查重是否准确的重要因素，PaperTime的数据库范围包括学术期刊，学位论文，会议论文，互联网，英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据）等，检测范围涵盖所有中英文类别，包括哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等。不仅如此，PaperTime也是绝对的正规运营的论文查重机构，绝对保证论文安全问题。

创建数据库的五个属性：比如学生表存学号，姓名、年龄、性别、班级等。

选择开始菜单中→程序→Management SQL Server 2008→SQL Server Management Studio命令，打开SQL Server Management Studio窗口，并使用Windows或 SQL Server身份验证建立连接。

在对象资源管理器窗口中展开服务器，然后选择数据库节点，右键单击数据库节点，从d出来的快捷菜单中选择新建数据库命令。

非关系型数据库：

随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求。

百度百科-数据库

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