


Memanfaatkan Jarak Levenshtein untuk Carian Kabur dalam MySQL
Mencari kaedah untuk menjalankan carian kabur dalam jadual MySQL dengan varians sehingga 1, pengguna berusaha untuk menggunakan jarak Levenshtein sebagai algoritma asas. Jarak Levenshtein mengira bilangan minimum operasi edit (sisipan, pemadaman, penggantian) yang diperlukan untuk menukar satu rentetan kepada rentetan yang lain.
Pertimbangan Pangkalan Data
MySQL, seperti kebanyakan sistem pangkalan data , tidak menawarkan sokongan terbina dalam untuk pengindeksan jarak Levenshtein. Ini memberikan cabaran dalam melaksanakan carian kabur dengan cekap.
Melaksanakan Carian Jarak Levenshtein
Untuk mengatasi had ini, struktur data khusus seperti pepohon k-d seimbang (bk-pokok) boleh dimanfaatkan. Bk-pokok direka khusus untuk menyokong operasi carian jiran terdekat, yang penting untuk perbandingan jarak Levenshtein. Walau bagaimanapun, melaksanakan indeks bk-tree dalam MySQL bukanlah tugas yang remeh.
Cabaran dengan Carian Teks Penuh
Pengguna menyebut keperluan untuk carian teks penuh , yang merumitkan lagi pelaksanaan. Indeks teks penuh tradisional bergantung pada kekerapan istilah dan pemberat kekerapan dokumen songsang (TF-IDF), yang tidak serasi dengan jarak Levenshtein.
Kesimpulan
Semasa melaksanakan Levenshtein carian jarak jauh dalam MySQL boleh dilaksanakan secara teknikal, ia memerlukan teknik pengindeksan lanjutan yang tidak dibina ke dalam sistem. Tambahan pula, melaksanakan carian teks penuh menggunakan jarak Levenshtein menimbulkan cabaran tambahan. Oleh itu, pendekatan alternatif atau alat luaran mungkin perlu dipertimbangkan untuk kes penggunaan ini.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Melaksanakan Carian Fuzzy dengan Cekap dengan Jarak Levenshtein dalam MySQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

Toaddusersinmysqleffectivelyandsecurely, ikutiTheSesteps: 1) usethecreateUserStatementToadDanewuser, spesifyingthehostandastrongpassword.2) GrantnessaryPrivileGeSingSupingTheGrantement, ADHERINGTOTHEPRINCIPREFLEFLEASE.3)

TOADDANEWUSERWITHCEPLEXPELPISIONSIONSIONMYSQL, FOLLONGHESESTEPS: 1) COTETETHEUSERWITHCEATEUSER'NEWUSER '@' LOCSOUSTHOST'IDENTIFIFYBY'PA ssword ';. 2) grantrearaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost' ;. 3) GrantWriteAccessto '

Jenis data rentetan di MySQL termasuk char, varchar, binari, varbinary, gumpalan, dan teks. Kolaborasi menentukan perbandingan dan menyusun rentetan. 1.BARI sesuai untuk rentetan panjang tetap, Varchar sesuai untuk rentetan panjang berubah-ubah. 2.Binary dan Varbinary digunakan untuk data binari, dan gumpalan dan teks digunakan untuk data objek besar. 3. Peraturan menyusun seperti UTF8MB4_UNICODE_CI mengabaikan kes atas dan bawah dan sesuai untuk nama pengguna; UTF8MB4_BIN adalah sensitif kes dan sesuai untuk bidang yang memerlukan perbandingan yang tepat.

Pemilihan panjang lajur MySqlvarchar terbaik harus berdasarkan analisis data, pertimbangkan pertumbuhan masa depan, menilai kesan prestasi, dan keperluan set aksara. 1) menganalisis data untuk menentukan panjang biasa; 2) Rizab ruang pengembangan masa depan; 3) memberi perhatian kepada kesan panjang besar pada prestasi; 4) Pertimbangkan kesan set aksara pada penyimpanan. Melalui langkah -langkah ini, kecekapan dan skalabiliti pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySqlblobShavelimits: TinyBlob (255bytes), Blob (65,535bytes), MediumBlob (16,777,215bytes), andlongblob (4,294,967,295bytes) Obsefectively: 1) PertimbangkanPerformanceImpactsandstorelargeblobsexternally; 2) ManageBackupSandReplicationCarefly; 3) UsePathsinst

Alat dan teknologi terbaik untuk mengautomasikan penciptaan pengguna di MySQL termasuk: 1. MySqlworkbench, sesuai untuk persekitaran kecil dan sederhana, mudah digunakan tetapi penggunaan sumber yang tinggi; 2. Ansible, sesuai untuk persekitaran pelbagai pelayan, lengkung pembelajaran yang mudah tetapi curam; 3. Skrip python adat, fleksibel tetapi perlu memastikan keselamatan skrip; 4 Boneka dan chef, sesuai untuk persekitaran berskala besar, kompleks tetapi berskala. Skala, keluk pembelajaran dan keperluan integrasi harus dipertimbangkan ketika memilih.

Ya, yoursearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1) converttheblobtoautf-8stringwithconvertfunctionandsearchusing.2) forcompressedblobs, usedcompressbeforeconversion.3) overperformanceimpacsanddata


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
