Самый быстрый хэш для некритичного использования?

Я по существу готовлю фразы, которые нужно поместить в базу данных, они могут быть искажены, поэтому я хочу вместо них сохранить короткий хэш (я буду просто сравнивать, если они существуют или нет, поэтому хэш идеален).

Я предполагаю, что MD5 довольно медленный на 100 000 + запросов, поэтому я хотел знать, что было бы лучшим методом для хэш-фраз, возможно, выкатывание моей собственной хеш-функции или использование hash('md4', '...' было бы быстрее в конце?

Я знаю, что у MySQL есть MD5(), поэтому это будет дополнять бит скорости в конце запроса, но, возможно, там еще более быстрая хэш-функция в MySQL, о которой я не знаю, будет работать с PHP.

Ответ 1

CRC32 довольно быстр, и для него есть функция: http://www.php.net/manual/en/function.crc32.php

Но вы должны знать, что CRC32 будет иметь больше коллизий, чем MD5 или даже SHA-1 хэшей, просто из-за уменьшенной длины (32 бит по сравнению с 128 бит соответственно 160 бит). Но если вы просто хотите проверить, повреждена ли сохраненная строка, с CRC32 все будет в порядке.

Ответ 2

fcn     time  generated hash
crc32:  0.03163  798740135
md5:    0.0731   0dbab6d0c841278d33be207f14eeab8b
sha1:   0.07331  417a9e5c9ac7c52e32727cfd25da99eca9339a80
xor:    0.65218  119
xor2:   0.29301  134217728
add:    0.57841  1105

И код, используемый для его создания, следующий:

 $loops = 100000;
 $str = "ana are mere";

 echo "<pre>";

 $tss = microtime(true);
 for($i=0; $i<$loops; $i++){
  $x = crc32($str);
 }
 $tse = microtime(true);
 echo "\ncrc32: \t" . round($tse-$tss, 5) . " \t" . $x;

 $tss = microtime(true);
 for($i=0; $i<$loops; $i++){
  $x = md5($str);
 }
 $tse = microtime(true);
 echo "\nmd5: \t".round($tse-$tss, 5) . " \t" . $x;

 $tss = microtime(true);
 for($i=0; $i<$loops; $i++){
  $x = sha1($str);
 }
 $tse = microtime(true);
 echo "\nsha1: \t".round($tse-$tss, 5) . " \t" . $x;

 $tss = microtime(true);
 for($i=0; $i<$loops; $i++){
  $l = strlen($str);
  $x = 0x77;
  for($j=0;$j<$l;$j++){
   $x = $x xor ord($str[$j]);
  }
 }
 $tse = microtime(true);
 echo "\nxor: \t".round($tse-$tss, 5) . " \t" . $x;

 $tss = microtime(true);
 for($i=0; $i<$loops; $i++){
  $l = strlen($str);
  $x = 0x08;
  for($j=0;$j<$l;$j++){
   $x = ($x<<2) xor $str[$j];
  }
 }
 $tse = microtime(true);
 echo "\nxor2: \t".round($tse-$tss, 5) . " \t" . $x;

 $tss = microtime(true);
 for($i=0; $i<$loops; $i++){
  $l = strlen($str);
  $x = 0;
  for($j=0;$j<$l;$j++){
   $x = $x + ord($str[$j]);
  }
 }
 $tse = microtime(true);
 echo "\nadd: \t".round($tse-$tss, 5) . " \t" . $x;

Ответ 3

Ранжированный список, в котором каждый цикл использует одно и то же свойство для склеивания, как и все остальные.

<?php

set_time_limit(720);

$begin = startTime();
$scores = array();


foreach(hash_algos() as $algo) {
    $scores[$algo] = 0;
}

for($i=0;$i<10000;$i++) {
    $number = rand()*100000000000000;
    $string = randomString(500);

    foreach(hash_algos() as $algo) {
        $start = startTime();

        hash($algo, $number); //Number
        hash($algo, $string); //String

        $end = endTime($start);

        $scores[$algo] += $end;
    }   
}


asort($scores);

$i=1;
foreach($scores as $alg => $time) {
    print $i.' - '.$alg.' '.$time.'<br />';
    $i++;
}

echo "Entire page took ".endTime($begin).' seconds<br />';

echo "<br /><br /><h2>Hashes Compared</h2>";

foreach($scores as $alg => $time) {
    print $i.' - '.$alg.' '.hash($alg,$string).'<br />';
    $i++;
}

function startTime() {
   $mtime = microtime(); 
   $mtime = explode(" ",$mtime); 
   $mtime = $mtime[1] + $mtime[0]; 
   return $mtime;   
}

function endTime($starttime) {
   $mtime = microtime(); 
   $mtime = explode(" ",$mtime); 
   $mtime = $mtime[1] + $mtime[0]; 
   $endtime = $mtime; 
   return $totaltime = ($endtime - $starttime); 
}

function randomString($length) {
    $characters = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz';
    $string = '';    
    for ($p = 0; $p < $length; $p++) {
        $string .= $characters[mt_rand(0, strlen($characters) - 1)];
    }
    return $string;
}

?>

И вывод

1 - crc32b 0.111036300659
2 - crc32 0.112048864365
3 - md4 0.120795726776
4 - md5 0.138875722885
5 - sha1 0.146368741989
6 - adler32 0.15501332283
7 - tiger192,3 0.177447080612
8 - tiger160,3 0.179498195648
9 - tiger128,3 0.184012889862
10 - ripemd128 0.184052705765
11 - ripemd256 0.185411214828
12 - salsa20 0.198500156403
13 - salsa10 0.204956293106
14 - haval160,3 0.206098556519
15 - haval256,3 0.206891775131
16 - haval224,3 0.206954240799
17 - ripemd160 0.207638263702
18 - tiger192,4 0.208125829697
19 - tiger160,4 0.208438634872
20 - tiger128,4 0.209359407425
21 - haval128,3 0.210256814957
22 - sha256 0.212738037109
23 - ripemd320 0.215386390686
24 - haval192,3 0.215610980988
25 - sha224 0.218329429626
26 - haval192,4 0.256464719772
27 - haval160,4 0.256565093994
28 - haval128,4 0.257113456726
29 - haval224,4 0.258928537369
30 - haval256,4 0.259262084961
31 - haval192,5 0.288433790207
32 - haval160,5 0.290239810944
33 - haval256,5 0.291721343994
34 - haval224,5 0.294484138489
35 - haval128,5 0.300224781036
36 - sha384 0.352449893951
37 - sha512 0.354603528976
38 - gost 0.392376661301
39 - whirlpool 0.629067659378
40 - snefru256 0.829529047012
41 - snefru 0.833986997604
42 - md2 1.80192279816
Entire page took 22.755341053 seconds


Hashes Compared

1 - crc32b 761331d7
2 - crc32 7e8c6d34
3 - md4 1bc8785de173e77ef28a24bd525beb68
4 - md5 9f9cfa3b5b339773b8d6dd77bbe931dd
5 - sha1 ca2bd798e47eab85655f0ce03fa46b2e6e20a31f
6 - adler32 f5f2aefc
7 - tiger192,3 d11b7615af06779259b29446948389c31d896dee25edfc50
8 - tiger160,3 d11b7615af06779259b29446948389c31d896dee
9 - tiger128,3 d11b7615af06779259b29446948389c3
10 - ripemd128 5f221a4574a072bc71518d150ae907c8
11 - ripemd256 bc89cd79f4e70b73fbb4faaf47a3caf263baa07e72dd435a0f62afe840f5c71c
12 - salsa20 91d9b963e172988a8fc2c5ff1a8d67073b2c5a09573cb03e901615dc1ea5162640f607e0d7134c981eedb761934cd8200fe90642a4608eacb82143e6e7b822c4
13 - salsa10 320b8cb8498d590ca2ec552008f1e55486116257a1e933d10d35c85a967f4a89c52158f755f775cd0b147ec64cde8934bae1e13bea81b8a4a55ac2c08efff4ce
14 - haval160,3 27ad6dd290161b883e614015b574b109233c7c0e
15 - haval256,3 03706dd2be7b1888bf9f3b151145b009859a720e3fe921a575e11be801c54c9a
16 - haval224,3 16706dd2c77b1888c29f3b151745b009879a720e4fe921a576e11be8
17 - ripemd160 f419c7c997a10aaf2d83a5fa03c58350d9f9d2e4
18 - tiger192,4 112f486d3a9000f822c050a204d284d52473f267b1247dbd
19 - tiger160,4 112f486d3a9000f822c050a204d284d52473f267
20 - tiger128,4 112f486d3a9000f822c050a204d284d5
21 - haval128,3 9d9155d430218e4dcdde1c62962ecca3
22 - sha256 6027f87b4dd4c732758aa52049257f9e9db7244f78c132d36d47f9033b5c3b09
23 - ripemd320 9ac00db553b51662826267daced37abfccca6433844f67d8f8cfd243cf78bbbf86839daf0961b61d
24 - haval192,3 7d706dd2d37c1888eaa53b154948b009e09c720effed21a5
25 - sha224 b6395266d8c7e40edde77969359e6a5d725f322e2ea4bd73d3d25768
26 - haval192,4 d87cd76e4c8006d401d7068dce5dec3d02dfa037d196ea14
27 - haval160,4 f2ddd76e156d0cd40eec0b8d09c8f23d0f47a437
28 - haval128,4 f066e6312b91e7ef69f26b2adbeba875
29 - haval224,4 1b7cd76ea97c06d439d6068d7d56ec3d73dba0373895ea14e465bc0e
30 - haval256,4 157cd76e8b7c06d432d6068d7556ec3d66dba0371c95ea14e165bc0ec31b9d37
31 - haval192,5 05f9ea219ae1b98ba33bac6b37ccfe2f248511046c80c2f0
32 - haval160,5 e054ec218637bc8b4bf1b26b2fb40230e0161904
33 - haval256,5 48f6ea210ee1b98be835ac6b7dc4fe2f39841104a37cc2f06ceb2bf58ab4fe78
34 - haval224,5 57f6ea2111e1b98bf735ac6b92c4fe2f43841104ab7cc2f076eb2bf5
35 - haval128,5 ccb8e0ac1fd12640ecd8976ab6402aa8
36 - sha384 bcf0eeaa1479bf6bef7ece0f5d7111c3aeee177aa7990926c633891464534cd8a6c69d905c36e882b3350ef40816ed02
37 - sha512 8def9a1e6e31423ef73c94251d7553f6fe3ed262c44e852bdb43e3e2a2b76254b4da5ef25aefb32aae260bb386cd133045adfa2024b067c2990b60d6f014e039
38 - gost ef6cb990b754b1d6a428f6bb5c113ee22cc9533558d203161441933d86e3b6f8
39 - whirlpool 54eb1d0667b6fdf97c01e005ac1febfacf8704da55c70f10f812b34cd9d45528b60d20f08765ced0ab3086d2bde312259aebf15d105318ae76995c4cf9a1e981
40 - snefru256 20849cbeda5ddec5043c09d36b2de4ba0ea9296b6c9efaa7c7257f30f351aea4
41 - snefru 20849cbeda5ddec5043c09d36b2de4ba0ea9296b6c9efaa7c7257f30f351aea4
42 - md2 d4864c8c95786480d1cf821f690753dc

Ответ 4

Есть сравнение скорости на сайте xxhash. Скопируйте его здесь:

 Name            Speed       Q.Score   Author
 xxHash          5.4 GB/s     10
 MumurHash 3a    2.7 GB/s     10       Austin Appleby
 SpookyHash      2.0 GB/s     10       Bob Jenkins
 SBox            1.4 GB/s      9       Bret Mulvey
 Lookup3         1.2 GB/s      9       Bob Jenkins
 CityHash64      1.05 GB/s    10       Pike & Alakuijala
 FNV             0.55 GB/s     5       Fowler, Noll, Vo
 CRC32           0.43 GB/s     9
 MD5-32          0.33 GB/s    10       Ronald L. Rivest
 SHA1-32         0.28 GB/s    10

Итак, кажется, что xxHash на сегодняшний день самый быстрый, в то время как многие другие избили старые хеши, такие как CRC32, MD5 и SHA.

https://code.google.com/p/xxhash/

Обратите внимание, что это упорядочение по 32-разрядной компиляции. В 64-битной компиляции порядок производительности, вероятно, очень отличается. Некоторые хэши в значительной степени основаны на 64-битных умножениях и выборках.

Ответ 5

+-------------------+---------+------+--------------+
|       NAME        |  LOOPS  | TIME |     OP/S     |
+-------------------+---------+------+--------------+
| sha1ShortString   | 1638400 | 2.85 | 574,877.19   |
| md5ShortString    | 2777680 | 4.11 | 675,834.55   |
| crc32ShortString  | 3847980 | 3.61 | 1,065,922.44 |
| sha1MediumString  | 602620  | 4.75 | 126,867.37   |
| md5MediumString   | 884860  | 4.69 | 188,669.51   |
| crc32MediumString | 819200  | 4.85 | 168,907.22   |
| sha1LongString    | 181800  | 4.95 | 36,727.27    |
| md5LongString     | 281680  | 4.93 | 57,135.90    |
| crc32LongString   | 226220  | 4.95 | 45,701.01    |
+-------------------+---------+------+--------------+

Кажется, что crc32 быстрее для небольших сообщений (в данном случае 26 символов), в то время как md5 для более длинных сообщений (в данном случае > 852 символа).

Ответ 6

Вместо того, чтобы предполагать, что MD5 "довольно медленный", попробуйте. Простая C-реализация MD5 на простом ПК (мой, 2,4 ГГц Core2, с использованием одного ядра) может хэш 6 миллионов небольших сообщений в секунду. Небольшое сообщение содержит всего 55 байтов. Для более длинных сообщений скорость хеширования MD5 является линейной с размером сообщения, т.е. Сжимает данные со скоростью около 400 мегабайт в секунду. Вы можете заметить, что это в четыре раза максимальная скорость хорошего жесткого диска или сетевой карты Gigabit Ethernet.

Поскольку мой компьютер имеет четыре ядра, это означает, что хеширование данных так же быстро, как мой жесткий диск, может обеспечить или получить использование не более 6% доступной вычислительной мощности. Для хеширования требуется особая ситуация, чтобы стать узким местом или даже вызвать заметную стоимость на ПК.

На гораздо меньших архитектурах, где скорость хеширования может стать несколько актуальной, вы можете использовать MD4. MD4 отлично подходит для не криптографических целей (и для криптографических целей вы не должны использовать MD5 в любом случае). Сообщалось, что MD4 даже быстрее, чем CRC32 на платформах на базе ARM.

Ответ 7

Обновление 2019 года: этот ответ является наиболее актуальным. Библиотеки для поддержки ропота в основном доступны для всех языков.

В настоящее время рекомендуется использовать семейство Murmur Hash (см., В частности, варианты murmur2 или murmur3).

Хэши Murmur были разработаны для быстрого хеширования с минимальными коллизиями (намного быстрее, чем CRC, MDx и SHAx). Он идеально подходит для поиска дубликатов и очень подходит для индексов HashTable.

Фактически он используется многими современными базами данных (Redis, ElastisSearch, Cassandra) для вычисления всевозможных хэшей для различных целей. Этот конкретный алгоритм стал основным источником многих улучшений производительности в текущем десятилетии.

Он также используется в реализациях Bloom Filters. Вы должны знать, что если вы ищете "быстрые хэши", вы, вероятно, сталкиваетесь с типичной проблемой, которая решается фильтрами Блума. ;-)

Примечание: шум - это хэш общего назначения, означающий НЕ криптографический. Это не мешает найти исходный "текст", сгенерировавший хеш. НЕ подходит для хэширования паролей.

Еще несколько деталей: MurmurHash - что это?

Ответ 8

Я предлагаю urlencode() или base64_encode() по следующим причинам:

  • Вам не нужна криптография
  • Вы хотите скорость
  • Вы хотите, чтобы идентифицировать уникальные строки при очистке строк "неправильных".

Адаптируя тестовый код в другом месте этих ответов, я продемонстрировал, что любой из этих способов быстрее, чем любой алгоритм хеширования. В зависимости от вашего приложения вы можете использовать urlencode() или base64_encode() для очистки любых "искаженных" строк, которые вы хотите сохранить.

Ответ 9

Adler32 лучше всего работает на моей машине. И md5() оказался быстрее, чем crc32().

Ответ 10

Если вы ищете быстрый и уникальный, я рекомендую xxHash или что-то, что использует новую встроенную команду cpu crc32c, см. fooobar.com/questions/60763/.... Это также связывает там, возможно, даже более быстрые хэши, если вы не заботитесь о возможности столкновения.

Ответ 11

Шаг первый: установите libsodium (или убедитесь, что вы используете PHP 7. 2+)

Шаг второй: используйте одно из следующего:

  1. sodium_crypto_generichash(), который является BLAKE2b, хеш-функция более безопасна, чем MD5, но быстрее, чем SHA256. (Ссылка имеет ориентиры и т.д.)
  2. sodium_crypto_shorthash(), то есть SipHash-2-4, который подходит для хеш-таблиц, но не следует полагаться на устойчивость к столкновениям.

_shorthash примерно в 3 раза быстрее _generichash, но вам нужен ключ, и у вас небольшой, но реалистичный риск столкновения. С _generichash вам, вероятно, не нужно беспокоиться о столкновениях, и вам не нужно использовать ключ (но может понадобиться в любом случае).

Ответ 12

CRC32 работает быстрее, но менее безопасен, чем MD5 и SHA1. Между MD5 и SHA1 не так много разницы в скорости.

Ответ 13

Реализация для внутреннего хеша md5 немного быстрее, чем md5(). Таким образом, это может быть вариант или какой-либо другой, пожалуйста, попробуйте:

echo '<pre>';

$run = array();

function test($algo)
{
  #static $c = 0;
  #if($c>10) return;
  #$c++;

 $tss = microtime(true);
 for($i=0; $i<100000; $i++){
  $x = hash($algo, "ana are mere");
 }
 $tse = microtime(true);

 $GLOBALS['run'][(string)round($tse-$tss, 5)] = "\nhash({$algo}): \t".round($tse-$tss, 5) . " \t" . $x;
 #echo "\n$i nhash({$algo}): \t".round($tse-$tss, 5) . " \t" . $x;
}
array_map('test', hash_algos());
ksort($run);
print_r($run);
echo '</pre>';

Вы можете увидеть http://www.dozent.net/Tipps-Tricks/PHP/hash-performance