MySQL でレーベンシュタイン距離を使用したあいまい文字列検索を実装するにはどうすればよいですか?

MySQL のレーベンシュタイン距離: ファジー文字列検索の実装

文字列の類似性は、スペル チェック、データ クレンジング、そしてパターン認識。レーベンシュタイン距離は、2 つの文字列間の類似性を測定するためのよく知られたメトリックであり、距離が小さいほど一致が近いことを示します。

MySQL はネイティブでレーベンシュタイン距離の計算をサポートしていませんが、外部を使用してそれらを実装することは可能です。ツールまたはテクニック。

実装メソッド:

MySQL でレーベンシュタイン距離を実装する 1 つのアプローチは、bk ツリーなどの特殊なインデックスを使用することです。ただし、MySQL を含むほとんどのデータベース システムは bk-tree インデックスを実装していないことに注意することが重要です。

代替ソリューション:

構築されたインデックスがないため- bk-tree サポートでは、代替ソリューションを検討する必要があります。

• ふりがなエンコード: Soundex や Metaphone などの方法を使用して文字列を発音に変換することで、スペルではなく音声に基づいて類似性比較を実行できます。
• トリグラム分析: これには文字列の分割が含まれます。トリグラムと呼ばれる重複する 3 文字の部分文字列に変換します。これらのトライグラムにインデックスを付けることで、最大 1 つの文字バリエーションを持つ文字列を効率的に検索できます。
• 近似文字列一致ライブラリ: PHP や Python などのプログラミング言語で書かれた外部ライブラリを使用して計算できます。レーベンシュタイン距離を測定し、それらを MySQL クエリに統合します。

これらの代替ソリューションは次のことに注意することが重要です。特殊な bk-tree インデックスほど正確または包括的ではない可能性があります。それにもかかわらず、これらは MySQL でファジー文字列検索を実装するための実行可能なオプションを提供します。

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