如何使用编辑距离在 MySQL 数据库中查找近似匹配？

使用编辑距离搜索数据库内容以获取近似匹配

在搜索数据库时获得接近的匹配可能具有挑战性，尤其是在处理拼写错误或错误的情况时搜索词不完整。编辑距离度量量化了两个字符串之间的相似性，使其成为近似字符串匹配的宝贵工具。

了解编辑距离

编辑距离测量插入次数将一个字符串转换为另一个字符串所需的删除或替换。距离越小表示匹配越接近。例如，“smith”和“smithe”之间的编辑距离为1，因为只需要替换一个字符。

MySQL 中的实现

而 MySQL 缺少对编辑距离的原生支持，有多种方法可以通过用户定义的函数集成此功能(UDF):

• Lua UDF: 创建一个计算 Levenshtein 距离并将其与全文搜索查询集成的 Lua UDF。这种方法需要修改查询引擎以启用 Lua UDF。
• C/C UDF: 开发一个实现 Levenshtein 距离算法的 C/C UDF。此方法提供了比 Lua UDF 更好的性能，但引入了额外的编码复杂性。
• Python UDF： 使用第三方 Levenshtein 距离库编写 Python UDF。与 C/C 相比，这种方法实现起来更简单，但性能可能会稍低。

与搜索查询集成

编辑距离 UDF 为实现后，可以使用以下语法将其合并到 MySQL 搜索查询中：

SELECT * FROM table
WHERE LEVENSHTEIN_DISTANCE(column_name, 'search_term') <= 1

此查询搜索表中的所有行，其中 column_name 字段中的值与 search_term 的距离在 1（或另一个指定的阈值）内。

限制和替代方案

而 Levenshtein distance 是一个用于查找相似字符串的多功能工具，但由于缺乏本机支持，使用 MySQL 实现它可能具有挑战性且受到限制。替代方法包括使用第三方库或采用语音哈希技术。

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