自動補完のための PHP を使用した MySQL でのファジー会社名マッチング
概要
検索会社名のあいまい一致は、オートコンプリート システムの一般的なタスクです。このタスクは、一致する可能性のある企業が多数あり、効率的な検索アルゴリズムが必要であるため、困難になる可能性があります。
Soundex インデックス作成
ファジー マッチングの 1 つのアプローチは、Soundex を使用することです。インデックス作成。 Soundex は、発音に基づいて単語をエンコードする音声アルゴリズムです。これにより、スペルが異なる場合でも、単語をほぼ一致させることができます。ただし、Soundex のインデックス作成には、長い文字列を区別できないことや、最初の文字が同じである必要があることなどの制限があります。
レーベンシュタイン距離
より高度なアプローチファジーマッチングにはレーベンシュタイン距離が使用されます。レーベンシュタイン距離は、ある文字列を別の文字列に変換するために必要な挿入、削除、または置換の数を測定します。 Soundex とは異なり、この方法には前述の欠点がありません。
PHP でのレーベンシュタイン距離の使用
codejanitor.com の Web サイトでは、MySQL ストアド関数の例が提供されています。レーベンシュタイン距離を計算します。この関数を使用すると、次のように会社名に対してあいまい一致を実行できます:
// Load MySQL stored function (if not already loaded) if (!function_exists('Levenshtein')) { $sql = "CREATE FUNCTION Levenshtein(s1 VARCHAR(255), s2 VARCHAR(255)) RETURNS INT BEGIN DECLARE lv_s1, lv_s2 VARCHAR(255); DECLARE lv_len1, lv_len2, lv_i, lv_j, lv_c, lv_cost INT; DECLARE lv_arr1[255] INT; SET lv_s1 = LOWER(s1); SET lv_s2 = LOWER(s2); SET lv_len1 = LENGTH(lv_s1); SET lv_len2 = LENGTH(lv_s2); -- Initialize the array SET lv_arr1[1] = 0; FOR lv_i = 1 TO lv_len1 DO SET lv_arr1[lv_i + 1] = lv_i; END FOR; -- Step 2 FOR lv_j = 1 TO lv_len2 DO SET lv_c = lv_j; FOR lv_i = 1 TO lv_len1 DO IF SUBSTRING(lv_s1, lv_i, 1) = SUBSTRING(lv_s2, lv_j, 1) THEN SET lv_cost = 0; ELSE SET lv_cost = 1; END IF; SET lv_c = LEAST(lv_c + 1, lv_arr1[lv_i] + lv_cost, lv_arr1[lv_i - 1] + 1); SET lv_arr1[lv_i] = lv_c; END FOR; END FOR; RETURN lv_c; END;"; $result = $mysqli->query($sql); } // Execute fuzzy matching query $numWords = 0; $userInput = "Microsift"; $query = "SELECT company_name, Levenshtein('$userInput', company_name) AS distance FROM companies ORDER BY distance ASC"; $result = $mysqli->query($query); // Display results while ($row = $result->fetch_assoc()) { $numWords++; echo $row['company_name'] . " (" . $row['distance'] . ")\n"; } if ($numWords == 0) { echo "No matches found.\n"; }
以上がオートコンプリートのために PHP を使用して MySQL にあいまいな会社名一致を実装するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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