Hashtabelle

In der Informatik bezeichnet man eine spezielle Indexstruktur als Hashtabelle (englisch hash table oder hash map) bzw. Streuwerttabelle. Hashtabellen eignen sich vor allem dazu, Datenelemente in einer großen Datenmenge aufzufinden. Hashtabellen stehen dabei in Konkurrenz zu Baumstrukturen (wie etwa ein B+-Baum) und der Skip-List, die ebenfalls als Indexstruktur dienen können. Beim Einsatz einer Hashtabelle zur Suche in Datenmengen spricht man auch von einem Hashverfahren oder Streuspeicherverfahren.

Hashverfahren

Das Hashverfahren ist ein Algorithmus zum Suchen von Datenobjekten in großen Datenmengen. Es basiert auf der Idee, dass eine mathematische Funktion die Position eines Objektes in einer Tabelle berechnet. Dadurch erübrigt sich das Durchsuchen vieler Datenobjekte, bis das Zielobjekt gefunden wurde.

Der Algorithmus

Beim Hashverfahren werden die Zieldaten in einer Hashtabelle gespeichert. Eine Hashfunktion berechnet zu jedem Datenobjekt einen Hashwert, der als Index in der Tabelle verwendet wird. Zum Berechnen dieses Hashwertes wird ein Schlüssel benötigt, der dieses Objekt eindeutig identifiziert. Dieser Schlüssel wird von der Hashfunktion zum Berechnen des Hashwertes verwendet. Das Datenobjekt wird an einer durch den Hashwert festgelegten Stelle (Bucket genannt) in der Tabelle gespeichert. Im Idealfall bekommt jedes Objekt einen eigenen Bucket. Hashfunktionen müssen jedoch nicht eindeutig sein, so dass zwei verschiedene Objekte denselben Hashwert haben können. Diesen Fall nennt man Kollision, er benötigt eine spezielle Behandlung durch das Verfahren.

Bei einer Suche in der Hashtabelle wird nun ähnlich vorgegangen. Zunächst wird aus einem Suchschlüssel wieder ein Hashwert berechnet, der den Bucket des gesuchten Datenobjektes bestimmt. Falls es zu einer Kollision gekommen ist, muss jetzt nur noch durch direkten Vergleich des Suchschlüssels mit den Objekten das gesuchte Ziel bestimmt werden.

In der Praxis wird die Tabelle als ein Array implementiert. Wegen der möglichen Kollisionen werden die Daten aber nicht direkt im Array gespeichert, sondern lediglich die Verweise auf den zugehörigen Bucket. Buckets können nun selbst wiederum so organisiert sein, um eine schnelle Suche der im Bucket enthaltenen Objekte zu ermöglichen.

Ist die Hashtabelle ausgewogen, gab es nur wenige Kollisionen und der letzte Schritt hat einen geringen Aufwand. Schlimmstenfalls können Kollisionen zu einer Entartung der Hashtabelle führen, wenn wenige Hashwerte sehr vielen Objekten zugewiesen wurden, während andere Hashwerte unbenutzt bleiben.

Hashtabellen ermöglichen so eine sehr schnelle Suche in großen Datenmengen, da mit der Berechnung des Hashwertes in einem einzigen Schritt die Anzahl der möglichen Zielobjekte eingeschränkt wird. Damit gehören Hashtabellen zu den effizientesten Indexstrukturen. Ein großer Nachteil ist jedoch die Gefahr der Entartung durch Kollisionen, die bei einem stetigen Wachstum der Datenmenge unausweichlich sind. Siehe dazu Kollision. Daher werden in Datenbanksystemen häufig Hashtabellen zu Gunsten von B+-Bäumen vermieden.

Die meisten Hashfunktionen erlauben nicht die Bewegung zum nächsten oder vorherigen Datensatz gemäß einer Ordnungsrelation, da sie gezielt die Daten „mischen“, um sie gleichmäßig im Werteraum zu verteilen. Nur spezielle „ordnungserhaltende“ Hashfunktionen erlauben eine derartige Iteration gemäß ihrer Ordnungsrelation und damit die Abfrage mit Ungleichheitsverknüpfungen („größer als“, „kleiner als“) oder den sortierten Zugriff auf alle Werte.^[1] Um solche Verfahren effizient einsetzen zu können, ist meist eine vorherige Analyse der Datenverteilung notwendig. Sie finden daher meist nur in Datenbanksystemen Anwendung, die eine solche Analyse auch beispielsweise zur Anfrageoptimierung durchführen.

Kollisionen

Da Hash-Funktionen im Allgemeinen nicht injektiv sind, können zwei unterschiedliche Schlüssel zum selben Hash-Wert, also zum selben Feld in der Tabelle führen. Dieses Ereignis wird als Kollision bezeichnet. In diesem Fall muss die Hashtabelle mehrere Werte an derselben Stelle aufnehmen. Um dieses Problem zu handhaben, gibt es diverse Kollisionsauflösungsstrategien.

Eine Möglichkeit wird offenes Hashing genannt. Wenn dabei ein Eintrag an eine schon belegte Stelle in der Tabelle abgelegt werden soll, wird stattdessen eine andere freie Stelle genommen. Es wird häufig zwischen drei Varianten unterschieden:

1. lineares Sondieren – es wird um ein konstantes Intervall verschoben nach einer freien Stelle gesucht. Meistens wird die Intervallgröße auf 1 festgelegt.
2. quadratisches Sondieren – Nach jedem erfolglosen Suchschritt wird das Intervall quadriert.
3. doppeltes Hashen – eine weitere Hash-Funktion liefert das Intervall.

Eine weitere Möglichkeit ist Kollisionsauflösung durch Verkettung. Anstelle der gesuchten Daten enthält die Hashtabelle hier Behälter (Buckets), die alle Daten mit gleichem Hash-Wert aufnehmen. Bei einer Suche wird also zunächst der richtige Zielbehälter berechnet. Damit wird die Menge der möglichen Ziele erheblich eingeschränkt. Dennoch müssen abschließend die verbliebenen Elemente im Behälter durchsucht werden. Im schlimmsten Fall kann es passieren, dass alle Elemente gleiche Hash-Werte haben und damit im selben Bucket abgelegt werden. In der Praxis kann das aber durch die Wahl einer geeigneten Größe für die Hashtabelle sowie einer geeigneten Hash-Funktion vermieden werden. Oft wird die Verkettung durch eine lineare Liste pro Behälter realisiert.

Vorteile

Trotz der Schwierigkeiten, die sich beispielsweise aus der Kollisionsbehandlung ergeben, bieten Hashtabellen wegen der Vorzüge beim sofortigen Zugriff durch den Hash-Wert auf die Inhalte in einer Tabelle im Vergleich zu der Suche nach dem Schlüssel und wegen der im Idealfall fehlenden Beziehung zweier Hash-Werte, die aus ähnlichen Schlüsseln berechnet wurden, oft Vorteile sowohl in der Zugriffszeit als auch im benötigten Speicherplatz gegenüber gewöhnlichen Arrays.

Nachteile

Hat die Tabelle einen gewissen Füllgrad überschritten, wird sie zwangsläufig entarten. Dann kann nur eine Vergrößerung der Tabelle mit nachfolgender Restrukturierung wieder zu akzeptablem Laufzeitverhalten führen.

Um den Nachteil der Nicht-Injektivität zu umgehen, bietet es sich an, die Funktion für den Schlüsselgenerator ein weiteres Mal aufzurufen. Schlüsselgeneratorfunktionen müssen höchst performant sein.

Komplexität

Wurden Hash-Funktion und Größe der Hashtabelle geeignet gewählt, ist der Aufwand für die Suche in der Tabelle (Look-Up) O(1). Wegen der möglichen Kollisionen hat eine Hashtabelle allerdings im so genannten Worst-Case ein sehr viel schlechteres Verhalten. Dieser wird mit O(n) abgeschätzt, wobei das n der Anzahl der in der Hashtabelle gespeicherten Einträge entspricht. Es werden dabei also alle Einträge in der Tabelle durchsucht.

Varianten des Hashverfahrens

Es gibt mehrere Varianten des Hashverfahrens, die sich für bestimmte Daten besser eignen. Ein wichtiger Faktor hierbei ist die Dynamik, mit der sich die Anzahl der Elemente ändert. Das offene Hashing löst dieses Problem, nimmt aber Einbußen bei den Zugriffszeiten in Kauf. Das geschlossene Hashing ist hingegen auf explizite Strategien zur Kollisionsbehandlung angewiesen. Vorsicht: Die Bezeichnungen „offenes“ bzw. „geschlossenes Hashing“ werden auch in genau umgekehrter Bedeutung verwendet.

Hashing mit Verkettung

Beim Hashing mit Verkettung (engl. Separate Chaining) ist die Hash-Tabelle so strukturiert, dass jeder Behälter eine dynamische Datenstruktur aufnehmen kann – beispielsweise eine Liste oder einen Baum. Jeder Schlüssel wird dann in dieser Datenstruktur eingetragen oder gesucht. So ist es problemlos möglich, mehrere Schlüssel in einem Behälter abzulegen, was allerdings zu mehr oder weniger verlängerten Zugriffszeiten führt. Die Effizienz des Zugriffs wird dabei davon bestimmt, wie schnell Datensätze in die gewählte Datenstruktur eingefügt und darin wiedergefunden werden können. Hashing mit Verkettung ist bei Datenbanken eine sehr gängige Indizierungsvariante, wobei sehr große Datenmengen mittels Hashtabellen indiziert werden. Die Größe der Buckets ist in Datenbanksystemen ein Vielfaches der Sektorengröße des Speichermediums. Der Grund dafür ist, dass die Datenmenge nicht mehr im Hauptspeicher gehalten werden kann. Bei einer Suchanfrage muss das Datenbanksystem die Buckets sektorenweise einlesen.

Hashing mit offener Adressierung

Dieses Verfahren wird abgekürzt auch offenes Hashing, bezogen auf die offene Adressierung, aber auch geschlossenes Hashing, bezogen auf die begrenzte Anzahl möglicher Schlüssel im Behälter, genannt.

Beim Hashing mit offener Adressierung kann jedem Behälter nur eine feste Anzahl von Schlüsseln zugewiesen werden. Häufig wählt man einfach einen einzigen möglichen Schlüssel pro Behälter. Im Kollisionsfall muss dann nach einem alternativen Behälter gesucht werden. Dabei geht man so vor, dass man für m Behälter eine ganze Folge von m Hash-Funktionen definiert. Führt die Anwendung der ersten Hash-Funktion, nennen wir sie h₀, zu einer Kollision, so wendet man h₁ an. Führt diese ebenfalls zu einer Kollision (d. h. der entsprechende Behälter ist bereits belegt), so wendet man h₂ an, und so weiter bis h_{m − 1}. Die Bezeichnung „offene Adressierung“ ergibt sich aus der Eigenschaft, dass durch Kollisionen gleiche Schlüssel unterschiedliche Adressen zugewiesen bekommen können.

Cuckoo Hashing

Cuckoo Hashing ist ein weiteres Verfahren, Kollisionen in einer Tabelle zu vermeiden. Das Prinzip ist, zwei Hash-Funktionen einzusetzen. Das ergibt zwei mögliche Speicherorte in einer Hashtabelle, was immer eine konstante Zugriffszeit garantiert. Ein neuer Schlüssel wird an einem der zwei möglichen Orte gespeichert. Sollte die erste Zielposition besetzt sein, wird der bereits vorhandene Schlüssel auf seine alternative Position versetzt und an seiner Stelle der neue Schlüssel gespeichert. Sollte die alternative Position besetzt sein, so wird wiederum der Schlüssel auf dieser Position auf seine alternative Position transferiert, und so fort. Wenn diese Prozedur zu einer unendlichen Schleife führt (üblicherweise bricht man nach log n Schritten ab), wird die Hashtabelle mit zwei neuen Hash-Funktionen neu aufgebaut. Die Wahrscheinlichkeit für ein solches Rehashing liegt in der Größenordnung von O(1 / n) für jedes Einfügen.
Anm.: Der Name leitet sich vom Verhalten des Kuckucks ab, Eier aus einem Nest zu entfernen, um ein eigenes Ei hineinzulegen.

Algorithmen

Lineares Sondieren

Die einfachste Möglichkeit zur Definition einer solchen Folge besteht darin, so lange den jeweils nächsten Behälter zu prüfen, bis man auf einen freien Behälter trifft. Die Definition der Folge von Hash-Funktionen sieht dann so aus:

h_i(x) = (h(x) + i)mod m

Die Anwendung des Modulo hat mit der begrenzten Zahl von Behältern zu tun: Wurde der letzte Behälter geprüft, so beginnt man wieder beim ersten Behälter. Das Problem dieser Methode ist, dass sich so schnell Ketten oder Cluster bilden und die Zugriffszeiten im Bereich solcher Ketten schnell ansteigen. Das lineare Sondieren ist daher wenig effizient. Sein Vorteil ist jedoch, dass - im Gegensatz zu anderen Sondierungsverfahren - alle Behälter der Tabelle benutzt werden.

Quadratisches Sondieren

Wie beim linearen Sondieren wird nach einem neuen freien Speicher gesucht, allerdings nicht sequenziell, sondern mit stetig quadratisch wachsendem Abstand zur ursprünglichen Position und in beide Richtungen. Verursacht h(k) eine Kollision, so werden nacheinander h(k) + 1,h(k) − 1,h(k) + 4,h(k) − 4,h(k) + 9 usw. probiert. In Formeln ausgedrückt: $h_i(x) = \left(h(x) + (-1)^{i+1} \cdot \left\lceil\frac{i}{2}\right\rceil^2\right) \bmod~m$

Den ständigen Wechsel des Vorzeichens bei dieser Kollisionsstrategie nennt man auch „alternierendes quadratisches Sondieren“ oder „quadratisches Sondieren mit Verfeinerung“. Wählt man die Anzahl der Behälter geschickt (nämlich $m = 4 \cdot j + 3$, m ist Primzahl), so erzeugt jede Sondierungsfolge h₀(x) bis h_{m − 1}(x) eine Permutation der Zahlen 0 bis m − 1; so wird also sichergestellt, dass jeder Behälter getroffen wird.

Quadratisches Sondieren ergibt keine Verbesserung für die Wahrscheinlichkeit eine Sondierung durchführen zu müssen (h₀(x) = h₀(y)), kann aber die Wahrscheinlichkeit von Kollisionen während der Sondierung (h₀(x) = h_k(y)) herabsetzen, d. h. Clusterbildung wird vermieden.

Doppel-Hashing

Beim Doppel-Hashing werden zwei unabhängige Hash-Funktionen h und h' angewandt. Diese heißen unabhängig, wenn die Wahrscheinlichkeit für eine sogenannte Doppelkollision, d. h. $h(x)=h(y) \and h'(x)=h'(y)$ gleich 1 / m² und damit minimal ist. Die Folge von Hash-Funktionen, die nun mittels h und h' gebildet werden, sieht so aus:

$h_i(x) = (h(x)+h'(x)\cdot i) ~ \bmod ~ m$

Die Kosten für diese Methode sind nahe den Kosten für ein ideales Hashing.

Brent-Hashing

Beim Brent-Hashing wird geprüft, ob der Platz an dem das Element eingefügt werden soll, frei ist. Ist das der Fall, dann wird das Element dort eingefügt. Ist der Platz jedoch belegt, dann wird anhand des gerade berechneten Platzes jeweils für das einzufügende Element und für das Element das an dem Platz schon ist, ein neuer Platz in der Tabelle berechnet. Sind die beiden neu berechneten Plätze auch belegt, wiederholt sich die Prozedur für den neu berechneten belegten Platz des einzufügenden Elementes. Wird jedoch für das einzufügende Element ein Platz berechet der frei ist, wird das Element dort eingefügt. Ist der Platz jedoch belegt und der berechnete Platz frei für das Element, dass im vorherigen Durchlauf den Platz für das einzufügende Element belegt hat, dann werden die beiden Plätze der Elemente vertauscht und damit konnte das einzufügende Element in der Tabelle untergebracht werden.

Dynamisches Hashing

Bei steigendem Füllgrad der Tabelle steigt die Wahrscheinlichkeit von Kollisionen deutlich an. Spätestens wenn die Anzahl der indizierten Datensätze größer ist, als die Kapazität der Tabelle, werden Kollisionen unvermeidbar. Das bedeutet, dass das Verfahren einen zunehmenden Aufwand zur Kollisionslösung aufwenden muss. Um dies zu vermeiden, wird beim Dynamischen Hashing die Hashtabelle bei Bedarf vergrößert. Dies hat jedoch zwangsläufig Auswirkungen auf den Wertebereich der Hash-Funktion, der nun ebenfalls erweitert werden muss. Eine Änderung der Hash-Funktion wiederum hat jedoch den nachteiligen Effekt, dass sich ebenfalls die Hash-Werte für bereits gespeicherte Daten ändern. Für das dynamische Hashing wurde dafür eigens eine Klasse von Hash-Funktionen entwickelt, deren Wertebereich vergrößert werden kann, ohne die bereits gespeicherten Hash-Werte zu verändern.

Vorteile

• Es gibt keine obere Grenze für das Datenvolumen
• Einträge können ohne Probleme gelöscht werden
• Adresskollisionen führen nicht zur Clusterbildung.

Nachteile

Falls nicht eine ordnungserhaltende Hashfunktion zum Einsatz kam:

• kein effizientes Durchlaufen der Einträge nach einer Ordnung
• keine effiziente Suche nach dem Eintrag mit dem kleinsten oder größten Schlüssel

Anwendung

Ein Anwendungsfall ist das Assoziative Array (auch Map, Lookup Table, Dictionary oder Wörterbuch). Das Nachschlagen der mit einem Schlüssel assoziierten Daten kann mittels einer Hashtabelle schnell und elegant implementiert werden.

Wichtig sind Hashtabellen auch für Datenbanken. Hier werden sie als Index für Tabellen verwendet. Ein sogenannter Hashindex kann unter günstigen Bedingungen zu idealen Zugriffszeiten führen.

Des Weiteren finden Hashtabellen Einsatz in praktisch jeder modernen Applikation. Hier werden sie zur Implementierung von Mengen (Sets) oder eines Caches verwendet. Symboltabellen, die bei Compilern oder Interpretern Verwendung finden, werden meistens auch als Hashtabelle realisiert.

Siehe auch

• Bloomfilter
• B+-Baum – Schnelles und sehr robustes Indexverfahren bei Datenbanken.
• R*-Baum – Effektives Indexverfahren für mehrdimensionale Daten.
• Verteilte Hashtabelle

Einzelnachweise

1. ↑ Davi de Castro Reis, Djamel Belazzougui, Fabiano Cupertino Botelho: Minimal Perfect Hash Functions - Introduction (Englisch). SourceForge. Abgerufen am 8. November 2010.

Weblinks

• Umfangreiche Hashbibliothek mit weitreichender Analysefunktionalität
• Cuckoo Hashing (PDF-Datei; 169 kB)

Literatur

• Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest: Introduction to Algorithms. 1184 Seiten; The MIT Press 2001, ISBN 0-262-53196-8.
• Alfons Kemper, André Eickler: Datenbanksysteme – Eine Einführung. 7. Auflage, Oldenbourg Verlag 2009, ISBN 3-486-57690-9. Seite 220f
• Christian Ullenboom: Java ist auch eine Insel, 1444 Seiten; Galileo Press 2007, ISBN 3-89842-838-9; online als Openbook verfügbar.