SQL의 이진 문자열에 대한 해밍 거리 계산을 최적화하는 방법은 무엇입니까?

SQL의 이진 문자열에 대한 해밍 거리 계산

두 이진 문자열 사이의 해밍 거리를 계산하는 것은 오류를 포함한 다양한 응용 프로그램에서 중요한 작업입니다. 탐지 및 클러스터링. 그러나 MySQL의 BINARY 데이터에 대해 직접 이 계산을 수행하는 것은 비효율적일 수 있습니다. 이 기사에서는 최적의 성능을 달성하기 위해 BIGINT 열을 사용하는 대체 접근 방식을 살펴봅니다.

두 이진 문자열 사이의 해밍 거리는 해당 위치에서 다른 비트 수로 정의됩니다. 이 거리를 계산하는 일반적인 방법은 이진 문자열을 부분 문자열로 분해하고 이를 정수로 변환한 다음 각 부분 문자열 쌍에 대해 XOR 연산을 수행하는 것입니다. 그런 다음 개별 해밍 거리를 합산하여 전체 거리를 구합니다.

이 접근 방식은 효율적으로 보일 수 있지만 BINARY 열을 처리할 때는 계산 집약적일 수 있습니다. 성능을 최적화하려면 BINARY 열을 각각 원본 데이터의 8바이트 하위 문자열을 포함하는 여러 BIGINT 열로 분할하는 것이 좋습니다. 이를 통해 앞에서 제공한 HAMMINGDISTANCE 함수와 같이 BIGINT 열에 직접 작동하는 사용자 지정 함수를 활용할 수 있습니다.

HAMMINGDISTANCE 함수는 BIT_COUNT 함수를 사용하여 열에 저장된 하위 문자열 간의 해밍 거리를 효율적으로 계산합니다. BIGINT 열. 이 접근 방식은 BINARY 접근 방식을 사용할 때보다 성능이 크게 향상됩니다.

예를 들어 MySQL 5.1에서 показало, что использование BIGINT-подхода был более чем в 100 раз быстрее, ем использ 테스트 ование BINARY-подхода. Таким образом, для больших tableаблиц, содержачих много строк и много столбцов BINARY(32), эта оптимизация может привести к сусес твенному сокравотки.

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