Estima el riesgo de colisión de identificadores tipo Nano ID a partir del tamaño del alfabeto, la longitud del ID y la cantidad prevista de identificadores. Usa el modelo del problema del cumpleaños y trabaja en escala logarítmica para evitar desbordamientos con espacios de claves muy grandes.
Calcula A^L como espacio teórico, L·log2(A) como entropía ideal y aproxima la probabilidad de una o más colisiones con 1 − exp(−n(n−1)/(2N)).
Una probabilidad minúscula no elimina la necesidad de una restricción UNIQUE cuando la aplicación exige unicidad efectiva.
{"length":21,"alphabetSize":64,"generatedIds":1000000000}Entropía ideal: 126.00 bits log10(espacio): 37.9298 Probabilidad aprox.: ~5.88e-21
Para espacios enormes se conserva log(N) en lugar de materializar A^L. Cuando n²/(2N) es muy pequeño, la probabilidad se aproxima por ese término para mantener precisión numérica.
No modela fallos del RNG, sesgos, particiones con prefijos fijos ni reintentos de la aplicación. Es una estimación matemática bajo aleatoriedad uniforme.
Indica longitud 21, el tamaño del alfabeto que utilices y el número total de IDs. La herramienta aplica la aproximación del cumpleaños sobre ese espacio.
Sí. Con la misma longitud, un alfabeto menor reduce el espacio A^L y por tanto aumenta la probabilidad de coincidencias.
Bajo selección uniforme, la entropía ideal es longitud multiplicada por log2 del tamaño del alfabeto.
No necesariamente. Si una colisión es inaceptable, una restricción de base de datos sigue siendo una defensa práctica incluso con IDs muy grandes.
Solo si length y alphabetSize representan la parte realmente aleatoria. Los prefijos constantes no aportan entropía al espacio de colisión.
| Módulo | Función |
|---|---|
| Espacio A^L | Calcula el dominio teórico en escala logarítmica. |
| Entropía ideal | Convierte el dominio a bits. |
| Modelo cumpleaños | Aproxima al menos una colisión para n IDs. |
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