Для создания уникального ключа из текстовых данных в вашем случае, особенно учитывая возможность хранения до 350 миллиардов записей, важно учитывать как вероятность коллизий, так и производительность.
### MD5
MD5 имеет размер хэша 128 бит и, несмотря на свою скорость, считается устаревшим и ненадежным с точки зрения криптостойкости. Учитывая, что вы планируете хранить миллиарды записей, вероятность коллизий (два разных текста, дающие один и тот же хэш) будет довольно высокой. Для 350 миллиардов записей теоретически можно ожидать, что коллизии могут возникнуть, что делает MD5 плохим выбором для вашего сценария.
### SHA-1 и SHA-2
SHA-1 имеет размер хэша 160 бит и немного лучше с точки зрения коллизий, но тоже уже считается устаревшим для задач, требующих высокой устойчивости к коллизиям.
SHA-256 из семейства SHA-2 имеет хэш размером 256 бит и хорошую стойкость к коллизиям, что делает его более подходящим выбором. Шансы на коллизии при 350 миллиардах записей с использованием SHA-256 все еще останутся крайне низкими.
SHA-512, хотя и имеет больший размер (512 бит), будет генерировать больше данных, что может увеличить размер индекса в вашей базе данных. При этом многие библиотеки SHA-256 выполняют расчеты на достаточно высокой скорости и весьма эффективны.
### Альтернативы
Если вам нужна высокая скорость с меньшей вероятность коллизий, вы можете рассмотреть хэш-функции, такие как CityHash или MurmurHash, которые более оптимизированы для производительности, особенно при работе с текстовыми данными. Однако стоит отметить, что их стойкость к коллизиям может быть ниже, чем у SHA-256.
### Рекомендуемое решение
Для вашего сценария я бы рекомендовал использовать SHA-256. Он обеспечивает хороший компромисс между скоростью и устойчивостью к коллизиям, и вероятность коллизий будет крайне низкой даже при большом количестве записей. Если вы хотите еще больше увеличить устойчивость, SHA-512 — это выбор, но повышение размера индекса стоит учитывать.
Кроме того, если вы беспокоитесь о скорости, можно кэшировать результаты хэширования для часто используемых текстов или использовать подход с блокчейном (например, Merkle Tree) для дополнительных проверок целостности.