MySQL에서 Levenshtein Distance를 사용하여 효율적인 퍼지 검색을 수행하려면 어떻게 해야 합니까?

Levenshtein 거리를 사용한 MySQL 퍼지 검색

데이터베이스 시스템에서는 특정 임계값 내에서 유사한 문자열을 검색하는 것이 요구되는 경우가 많습니다. Levenshtein 거리 측정법은 한 문자열을 다른 문자열로 변환하는 데 필요한 최소 편집(삽입, 삭제 또는 대체) 횟수를 계산하므로 퍼지 문자열 일치에 이상적입니다.

MySQL이 Levenshtein 거리 검색을 구현할 수 있습니까?

유용성에도 불구하고 MySQL은 효율성을 높이기 위해 기본적으로 Levenshtein 거리 인덱싱을 지원하지 않습니다. 퍼지 검색. Levenshtein 거리를 활용하려면 MySQL에는 없는 bk-tree와 같은 특수 인덱스가 필요합니다.

Levenshtein 거리 인덱싱 구현 시 어려움

MySQL이 bk-트리 인덱스를 사용하면 전체 텍스트 검색에 대한 추가 문제에 직면하게 됩니다. 전체 텍스트 검색에는 문서 내의 여러 용어를 색인화하는 작업이 포함되며, 이를 위해서는 각 용어에 대한 Levenshtein 거리 계산을 지원하기 위해 bk-tree를 복잡하게 수정해야 합니다.

제한 사항 및 잠재적 솔루션

제한 사항을 고려할 때 MySQL에서 효율적인 Levenshtein 거리 검색을 구현하는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. 가능한 해결 방법 중 하나는 외부 Levenshtein 거리 계산기를 사용하고 계산된 거리를 기준으로 검색 결과를 수동으로 필터링하는 것입니다. 그러나 이 방법은 비효율적이며 대규모 데이터 세트에는 적합하지 않습니다.

위 내용은 MySQL에서 Levenshtein Distance를 사용하여 효율적인 퍼지 검색을 수행하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!