MySQL에서 Levenshtein Distance를 사용하여 퍼지 문자열 검색을 어떻게 구현할 수 있습니까?

MySQL을 위한 Levenshtein Distance: 퍼지 문자열 검색 구현

문자열 유사성은 맞춤법 검사, 데이터 정리, 그리고 패턴 인식. Levenshtein 거리는 두 문자열 사이의 유사성을 측정하는 잘 알려진 측정법으로, 거리가 낮을수록 더 가까운 일치를 나타냅니다.

MySQL은 기본적으로 Levenshtein 거리 계산을 지원하지 않지만 외부를 사용하여 이를 구현할 수 있습니다. 도구나 기법.

구현 방법:

하나 MySQL에서 Levenshtein 거리를 구현하는 방법은 bk-tree와 같은 특수 인덱스를 사용하는 것입니다. 그러나 MySQL을 포함한 대부분의 데이터베이스 시스템은 bk-tree 인덱스를 구현하지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

대체 솔루션:

빌드 부족으로 인해 -bk-tree 지원에서는 대체 솔루션을 모색해야 합니다.

• 음성 인코딩: Soundex 또는 Metaphone과 같은 방법을 사용하여 문자열을 발음 기호로 변환하면 철자가 아닌 소리를 기반으로 유사성 비교를 수행할 수 있습니다.
• 트라이그램 분석: 여기에는 문자열 분할이 포함됩니다. 트라이그램이라고 하는 겹치는 3자 하위 문자열로 변환됩니다. 이러한 트라이그램을 색인화함으로써 최대 1개의 문자 변형이 있는 문자열을 효율적으로 검색할 수 있습니다.
• 대략적인 문자열 일치 라이브러리: PHP 또는 Python과 같은 프로그래밍 언어로 작성된 외부 라이브러리를 사용하여 계산할 수 있습니다. Levenshtein 거리를 측정하고 이를 MySQL 쿼리에 통합합니다.

이러한 대체 솔루션은 정확하거나 포괄적이지 않을 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 특수한 bk-tree 인덱스로 사용됩니다. 그럼에도 불구하고 MySQL에서 퍼지 문자열 검색을 구현하기 위한 실행 가능한 옵션을 제공합니다.

위 내용은 MySQL에서 Levenshtein Distance를 사용하여 퍼지 문자열 검색을 어떻게 구현할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!