如何使用編輯距離在 MySQL 資料庫中尋找近似匹配？

使用編輯距離搜尋資料庫內容以獲得近似匹配

在搜尋資料庫時獲得接近的匹配可能具有挑戰性，尤其是在處理拼字錯誤或錯誤的情況時搜尋字詞不完整。編輯距離度量量化了兩個字串之間的相似性，使其成為近似字串匹配的寶貴工具。

了解編輯距離

編輯距離測量插入次數將一個字串轉換為另一個字串所需的刪除或替換。距離越小表示匹配越接近。例如，「smith」和「smithe」之間的編輯距離為1，因為只需要替換一個字元。

MySQL 中的實作

而MySQL 缺少對編輯距離的原生支持，有多種方法可以透過使用者定義的函數整合此功能(UDF):

• Lua UDF: 建立一個計算Levenshtein距離並將其與全文搜尋查詢整合的 Lua UDF。這種方法需要修改查詢引擎以啟用 Lua UDF。
• C/C UDF: 開發一個實作 Levenshtein 距離演算法的 C/C UDF。此方法提供了比 Lua UDF 更好的性能，但引入了額外的編碼複雜性。
• Python UDF： 使用第三方 Levenshtein 距離函式庫編寫 Python UDF。與 C/C 相比，這種方法實現起來更簡單，但效能可能會稍低。

與搜尋查詢整合

編輯距離UDF 為實作後，可以使用下列語法合併至MySQL 搜尋查詢：

SELECT * FROM table
WHERE LEVENSHTEIN_DISTANCE(column_name, 'search_term') <p>此查詢搜尋表中的所有行，其中column_name 欄位中的值與search_term的距離在 1（或另一個指定的閾值）內。 </p><p><strong>限制和替代方案</strong></p><p>而Levenshtein distance 是一個用於查找相似字符串的多功能工具，但由於缺乏本機支持，使用MySQL 實現它可能具有挑戰性且受到限制。替代方法包括使用第三方函式庫或採用語音哈希技術。 </p>

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