Wie kann ich die Fuzzy-String-Suche mit Levenshtein Distance in MySQL implementieren?

Levenshtein-Distanz für MySQL: Implementierung der Fuzzy-String-Suche

String-Ähnlichkeit ist für eine Vielzahl von Anwendungen von entscheidender Bedeutung, einschließlich Rechtschreibprüfung, Datenbereinigung, und Mustererkennung. Der Levenshtein-Abstand ist eine bekannte Metrik zum Messen der Ähnlichkeit zwischen zwei Zeichenfolgen, wobei ein geringerer Abstand auf eine engere Übereinstimmung hinweist.

Während MySQL Levenshtein-Abstandsberechnungen nicht nativ unterstützt, ist es möglich, sie mithilfe externer Methoden zu implementieren Werkzeuge oder Techniken.

Implementierungsmethode:

Ein Ansatz zur Implementierung Der Levenshtein-Abstand in MySQL besteht darin, einen speziellen Index zu verwenden, beispielsweise einen BK-Baum. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die meisten Datenbanksysteme, einschließlich MySQL, keine BK-Tree-Indizes implementieren.

Alternative Lösungen:

Aufgrund des Mangels an Builds -Bei der BK-Tree-Unterstützung müssen alternative Lösungen untersucht werden.

• Phonetische Kodierung: Von Indem wir Zeichenfolgen mithilfe von Methoden wie Soundex oder Metaphone in ihre phonetischen Äquivalente umwandeln, können wir Ähnlichkeitsvergleiche basierend auf dem Klang und nicht auf der Rechtschreibung durchführen.
• Trigrammanalyse: Dabei werden Zeichenfolgen in überlappende 3-stellige Teilzeichenfolgen unterteilt sogenannte Trigramme. Durch die Indizierung dieser Trigramme können wir effizient nach Zeichenfolgen mit höchstens einer Zeichenvariation suchen.
• Ungefähre Zeichenfolgen-Matching-Bibliotheken: Für die Berechnung können externe Bibliotheken verwendet werden, die in Programmiersprachen wie PHP oder Python geschrieben sind Levenshtein-Entfernungen und integrieren Sie sie in MySQL-Abfragen.

Es ist wichtig zu beachten, dass diese alternativen Lösungen möglicherweise nicht so genau oder umfassend sind wie spezialisierte BK-Tree-Index. Dennoch bieten sie praktikable Optionen für die Implementierung der Fuzzy-String-Suche in MySQL.

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