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如何在MySQL中实现编辑距离模糊字符串搜索?

Patricia Arquette
Patricia Arquette原创
2024-12-09 16:28:11519浏览

How Can I Implement Fuzzy String Searching with Levenshtein Distance in MySQL?

MySQL 的编辑距离:实现模糊字符串搜索

字符串相似性对于各种应用程序至关重要,包括拼写检查、数据清理、和模式识别。 Levenshtein 距离是衡量两个字符串之间相似度的众所周知的指标,距离越小表示匹配越接近。

虽然 MySQL 本身不支持 Levenshtein 距离计算,但可以使用外部实现它们工具或技术。

实施方法:

一种实施方法MySQL中的Levenshtein距离是使用专门的索引,例如bk-tree。不过需要注意的是,大多数数据库系统,包括MySQL,都没有实现bk-tree索引。

替代解决方案:

由于缺乏内置的-在bk-tree支持下,必须探索替代解决方案。

  • 语音编码:通过使用 Soundex 或 Metaphone 等方法将字符串转换为对应的语音等价物,我们可以根据声音而不是拼写进行相似性比较。
  • 三元组分析:这涉及到分割字符串成重叠的 3 字符子串,称为三元组。通过对这些三元组进行索引,我们可以有效地搜索最多具有一个字符变体的字符串。
  • 近似字符串匹配库:用 PHP 或 Python 等编程语言编写的外部库可用于计算编辑距离并将其集成到 MySQL 查询中。

需要注意的是,这些替代解决方案可能不如其他解决方案准确或全面专门的 bk-tree 索引。尽管如此,它们提供了在 MySQL 中实现模糊字符串搜索的可行选项。

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