Wie kann ich mithilfe der Levenshtein-Distanz in MySQL effiziente Fuzzy-Suchen durchführen?

MySQL-Fuzzy-Suche mit Levenshtein-Distanz

In Datenbanksystemen ist die Suche nach ähnlichen Zeichenfolgen innerhalb eines bestimmten Schwellenwerts häufig erforderlich. Die Levenshtein-Distanzmetrik berechnet die Mindestanzahl an Bearbeitungen (Einfügungen, Löschungen oder Ersetzungen), die erforderlich sind, um eine Zeichenfolge in eine andere umzuwandeln, was sie ideal für den Fuzzy-String-Abgleich macht.

Kann MySQL die Levenshtein-Distanzsuche implementieren?

Trotz seiner Nützlichkeit unterstützt MySQL die Levenshtein-Distanzindizierung aus Effizienzgründen nicht nativ unscharfe Suche. Die Verwendung der Levenshtein-Distanz erfordert einen speziellen Index, wie z. B. einen BK-Baum, der MySQL fehlt.

Herausforderungen bei der Implementierung der Levenshtein-Distanzindizierung

Selbst wenn MySQL a implementieren würde BK-Tree-Index würde es zusätzliche Herausforderungen für die Volltextsuche geben. Bei der Volltextsuche werden mehrere Begriffe innerhalb eines Dokuments indiziert, was komplexe Änderungen am BK-Baum erfordern würde, um Levenshtein-Abstandsberechnungen für jeden Begriff zu unterstützen.

Einschränkungen und mögliche Lösungen

Angesichts der Einschränkungen bleibt die Implementierung einer effizienten Levenshtein-Distanzsuche in MySQL eine schwierige Aufgabe. Eine mögliche Problemumgehung besteht darin, einen externen Levenshtein-Entfernungsrechner zu verwenden und die Suchergebnisse basierend auf den berechneten Entfernungen manuell zu filtern. Diese Methode wäre jedoch ineffizient und für große Datensätze nicht geeignet.

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