SQL에서 이진 문자열의 해밍 거리를 효율적으로 계산하는 방법은 무엇입니까?

SQL의 이진 문자열에 대한 해밍 거리

배경 및 문제 설명

컴퓨터 과학의 기본 개념인 해밍 거리는 두 문자열 사이의 차이를 측정합니다. 서로 다른 비트 수를 세어 두 개의 이진 문자열을 만듭니다. SQL에서는 유사하거나 가장 가까운 이웃 데이터 지점을 찾는 등 다양한 목적으로 해밍 거리를 계산해야 합니다.

과제

개발자가 해밍 거리를 계산하려고 시도하는 동안 장애물에 직면합니다. 테이블의 바이너리 열에 있는 항목과 제공된 값 사이. 문제는 바이너리 문자열과 호환되지 않는 SQL의 정수 기반 연산자 및 함수의 본질적인 한계에 있습니다.

탐색된 솔루션

1. 하위 문자열 및 정수 연산 접근 방식

개발자는 이진 문자열을 하위 문자열로 수동으로 분해하고, 각각을 정수로 변환하고, 하위 문자열별로 해밍 거리를 계산하는 것을 고려합니다. 그러나 이 접근 방식은 복잡하고 비효율적이며 우아하지 않습니다.

2. 여러 BIGINT 열에 해시 저장

추가 연구에 따르면 각각 8바이트 하위 문자열을 나타내는 4개의 BIGINT 열에 해시를 저장하면 해밍 거리 계산이 크게 가속화되는 것으로 나타났습니다. 개발자는 각 하위 문자열의 해밍 거리를 결합하는 사용자 정의 함수를 만듭니다.

함수 구현

<code class="sql">CREATE FUNCTION HAMMINGDISTANCE(
  A0 BIGINT, A1 BIGINT, A2 BIGINT, A3 BIGINT, 
  B0 BIGINT, B1 BIGINT, B2 BIGINT, B3 BIGINT
)
RETURNS INT DETERMINISTIC
RETURN 
  BIT_COUNT(A0 ^ B0) +
  BIT_COUNT(A1 ^ B1) +
  BIT_COUNT(A2 ^ B2) +
  BIT_COUNT(A3 ^ B3);</code>

이 접근 방식은 이진 열 기반에 비해 테스트 성능이 100배 이상 향상되었음을 보여줍니다. 계산.

문자열 변환을 통한 대체 접근 방식

대안 접근 방식에서 개발자는 이진 하위 문자열을 16진수 값으로 변환하고 이를 십진수로 추가로 변환한 다음 비트별 XOR 및 BIT_COUNT. 그러나 이 접근 방식에는 여러 변환 단계가 포함되므로 BIGINT 열 기반 방법보다 효율성이 떨어집니다.

결론

여러 BIGINT 열의 사용자 정의 및 사용은 다음을 위한 빠르고 효율적인 솔루션을 제공합니다. SQL에서 이진 문자열에 대한 해밍 거리를 계산합니다. 이 접근 방식은 성능이 중요한 대규모 데이터 세트를 처리할 때 특히 유리합니다.

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