如何优化SQL中二进制字符串的汉明距离计算？

SQL 中二进制字符串的汉明距离计算

计算两个二进制字符串之间的汉明距离是各种应用中至关重要的操作，包括误差检测和聚类。然而，直接对 MySQL 中的 BINARY 数据执行此计算可能效率很低。本文探讨了一种使用 BIGINT 列来实现最佳性能的替代方法。

两个二进制字符串之间的汉明距离定义为相应位置不同的位数。计算此距离的常用方法是将二进制字符串分解为子字符串，将其转换为整数，并对每个子字符串对执行 XOR 运算。然后将各个汉明距离相加以获得总距离。

虽然这种方法可能看起来很有效，但在处理 BINARY 列时可能会需要大量计算。为了优化性能，建议将 BINARY 列拆分为多个 BIGINT 列，每个列包含原始数据的 8 字节子字符串。这允许您利用自定义函数，例如前面提供的 HAMMINGDISTANCE 函数，它直接对 BIGINT 列进行操作。

HAMMINGDISTANCE 函数使用 BIT_COUNT 函数来高效计算存储在 BIGINT 列中的子字符串之间的汉明距离BIGINT 列。与使用 BINARY 方法相比，此方法可显着提高性能。

例如，在 MySQL 5.1 中，测试 показало, что использование BIGINT-подхода был более чем в 100 раз быстрее, чем исполз ование BINARY-подхода。 Таким образом、для больших таблиц、содержащих много строк 和 много столбцов BINARY(32)、эта оптимизация привести к существенному сокращению времени обработки。

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