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

MySQL에서 퍼지 검색을 위한 Levenshtein 거리 활용

최대 1의 분산으로 MySQL 테이블에서 퍼지 검색을 수행하는 방법을 찾고 있습니다. 사용자는 기본 알고리즘으로 Levenshtein 거리를 사용하려고 합니다. Levenshtein 거리는 한 문자열을 다른 문자열로 변환하는 데 필요한 최소 편집 작업(삽입, 삭제, 대체) 수를 계산합니다.

데이터베이스 고려 사항

MySQL, 많은 데이터베이스 시스템과 마찬가지로 , Levenshtein 거리 인덱싱에 대한 기본 지원을 제공하지 않습니다. 이는 퍼지 검색을 효율적으로 구현하는 데 어려움을 겪습니다.

레벤슈타인 거리 검색 구현

이러한 한계를 극복하기 위해 균형 k-d 트리(bk-trees)와 같은 특화된 데이터 구조가 필요합니다. 활용될 수 있습니다. Bk-트리는 Levenshtein 거리 비교에 중요한 가장 가까운 이웃 검색 작업을 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 그러나 MySQL 내에서 bk-tree 인덱스를 구현하는 것은 간단한 작업이 아닙니다.

전체 텍스트 검색의 과제

사용자가 전체 텍스트 검색에 대한 요구 사항을 언급합니다. , 이는 구현을 더욱 복잡하게 만듭니다. 기존의 전체 텍스트 색인은 용어 빈도 및 역문서 빈도(TF-IDF) 가중치를 사용하므로 Levenshtein 거리와 호환되지 않습니다.

결론

Levenshtein을 구현하는 동안 MySQL의 거리 검색은 기술적으로 가능하며 시스템에 내장되지 않은 고급 인덱싱 기술이 필요합니다. 또한 Levenshtein 거리를 사용하여 전체 텍스트 검색을 구현하면 추가적인 문제가 발생합니다. 따라서 이 사용 사례에는 대체 접근 방식이나 외부 도구를 고려해야 할 수도 있습니다.

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