Wie kann ich Fuzzy-Suchen mit der Levenshtein-Distanz in MySQL effizient durchführen?

Nutzung der Levenshtein-Distanz für Fuzzy-Suchen in MySQL

Suche nach einer Methode zur Durchführung von Fuzzy-Suchen in MySQL-Tabellen mit einer Varianz von bis zu 1, Der Benutzer möchte die Levenshtein-Distanz als zugrunde liegenden Algorithmus verwenden. Die Levenshtein-Distanz berechnet die Mindestanzahl an Bearbeitungsvorgängen (Einfügen, Löschen, Ersetzen), die erforderlich sind, um eine Zeichenfolge in eine andere umzuwandeln.

Überlegungen zur Datenbank

MySQL, wie viele Datenbanksysteme , bietet keine integrierte Unterstützung für die Levenshtein-Distanzindizierung. Dies stellt eine Herausforderung bei der effizienten Implementierung der Fuzzy-Suche dar.

Implementierung der Levenshtein-Entfernungssuche

Um diese Einschränkung zu überwinden, werden spezielle Datenstrukturen wie ausgeglichene k-d-Bäume (bk-Bäume) benötigt. genutzt werden kann. Bk-Bäume wurden speziell zur Unterstützung der Suche nach nächsten Nachbarn entwickelt, die für Levenshtein-Entfernungsvergleiche von entscheidender Bedeutung sind. Allerdings ist die Implementierung eines BK-Tree-Index in MySQL keine triviale Aufgabe.

Herausforderungen bei der Volltextsuche

Der Benutzer erwähnt eine Anforderung für die Volltextsuche , was die Umsetzung zusätzlich erschwert. Herkömmliche Volltextindizes basieren auf der Gewichtung der Begriffshäufigkeit und der inversen Dokumenthäufigkeit (TF-IDF), die nicht mit der Levenshtein-Distanz kompatibel ist.

Schlussfolgerung

Bei der Implementierung von Levenshtein Die Distanzsuche in MySQL ist technisch machbar, sie erfordert jedoch fortgeschrittene Indizierungstechniken, die nicht in das System integriert sind. Darüber hinaus bringt die Implementierung der Volltextsuche mithilfe der Levenshtein-Distanz zusätzliche Herausforderungen mit sich. Daher müssen für diesen Anwendungsfall möglicherweise alternative Ansätze oder externe Tools in Betracht gezogen werden.

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