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Wie optimiert man die Hamming-Distanzberechnung für Binärzeichenfolgen in SQL?

Linda Hamilton
Linda HamiltonOriginal
2024-10-25 05:41:02679Durchsuche

How to Optimize Hamming Distance Calculation on Binary Strings in SQL?

Hamming-Distanzberechnung für Binärzeichenfolgen in SQL

Die Berechnung der Hamming-Distanz zwischen zwei Binärzeichenfolgen ist ein entscheidender Vorgang in verschiedenen Anwendungen, einschließlich Fehlern Erkennung und Clustering. Allerdings kann es ineffizient sein, diese Berechnung direkt für BINARY-Daten in MySQL durchzuführen. In diesem Artikel wird ein alternativer Ansatz unter Verwendung von BIGINT-Spalten untersucht, um eine optimale Leistung zu erzielen.

Der Hamming-Abstand zwischen zwei binären Zeichenfolgen ist definiert als die Anzahl der Bits, die sich an entsprechenden Positionen unterscheiden. Eine übliche Methode zur Berechnung dieses Abstands besteht darin, die Binärzeichenfolgen in Teilzeichenfolgen zu zerlegen, sie in Ganzzahlen umzuwandeln und die XOR-Operation für jedes Teilzeichenfolgenpaar durchzuführen. Die einzelnen Hamming-Abstände werden dann summiert, um den Gesamtabstand zu erhalten.

Obwohl dieser Ansatz effizient erscheinen mag, kann er beim Umgang mit BINÄREN Spalten rechenintensiv sein. Um die Leistung zu optimieren, wird empfohlen, die BINARY-Spalte in mehrere BIGINT-Spalten aufzuteilen, die jeweils eine 8-Byte-Teilzeichenfolge der Originaldaten enthalten. Dadurch können Sie eine benutzerdefinierte Funktion wie die zuvor bereitgestellte HAMMINGDISTANCE-Funktion verwenden, die direkt auf die BIGINT-Spalten einwirkt.

Die HAMMINGDISTANCE-Funktion verwendet die BIT_COUNT-Funktion, um den Hamming-Abstand zwischen den in gespeicherten Teilzeichenfolgen effizient zu berechnen BIGINT-Spalten. Dieser Ansatz führt zu einer deutlich verbesserten Leistung im Vergleich zur Verwendung des BINARY-Ansatzes.

In MySQL 5.1 beispielsweise erforderte das Testen, dass die Verwendung der BIGINT-Funktion mehr als 100 Prozent der Anzahl der BINARY-Erweiterungen betrug. Als Ergebnis, für viele Tabellen, die mehrere Schritte und mehrere BINARY(32)-Stützpunkte enthalten, kann diese Optimierung zu einer angemessenen Zeitspanne führen отки.

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