MySQL 模糊搜尋與 Levenshtein 距離
在資料庫系統中，搜尋特定閾值內的相似字串通常是一個要求。 Levenshtein 距離度量計算將一個字串轉換為另一個字串所需的最小編輯次數（插入、刪除或替換），使其非常適合模糊字串匹配。
MySQL 可以實作 Levenshtein 距離搜尋嗎？
儘管很有用，但 MySQL 本身並不支援 Levenshtein 距離索引以實現高效模糊搜尋。利用 Levenshtein 距離需要專門的索引，例如 bk-tree，這是 MySQL 所缺乏的。
實現 Levenshtein 距離索引的挑戰
即使 MySQL 要實現bk-tree索引，它將面臨全文搜尋的額外挑戰。全文搜尋涉及對文件中的多個術語建立索引，這需要對 bk 樹進行複雜的修改以支援每個術語的編輯距離計算。
限制和潛在解決方案
鑑於這些限制，在 MySQL 中實現高效的 Levenshtein 距離搜尋仍然是一個困難的前景。一種可能的解決方法是使用外部 Levenshtein 距離計算器並根據計算的距離手動過濾搜尋結果。然而，這種方法效率低下，不適合大型資料集。
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