Calcul de la distance de Hamming sur des chaînes binaires en SQL
Le calcul de la distance de Hamming entre deux chaînes binaires est une opération cruciale dans diverses applications, y compris les erreurs détection et regroupement. Cependant, effectuer ce calcul directement sur des données BINARY dans MySQL peut s'avérer inefficace. Cet article explore une approche alternative utilisant les colonnes BIGINT pour obtenir des performances optimales.
La distance de Hamming entre deux chaînes binaires est définie comme le nombre de bits qui diffèrent aux positions correspondantes. Une méthode courante pour calculer cette distance consiste à décomposer les chaînes binaires en sous-chaînes, à les convertir en nombres entiers et à effectuer l'opération XOR sur chaque paire de sous-chaînes. Les distances de Hamming individuelles sont ensuite additionnées pour obtenir la distance globale.
Bien que cette approche puisse sembler efficace, elle peut nécessiter beaucoup de calculs lorsqu'il s'agit de colonnes BINAIRES. Pour optimiser les performances, il est recommandé de diviser la colonne BINARY en plusieurs colonnes BIGINT, chacune contenant une sous-chaîne de 8 octets des données d'origine. Cela vous permet d'utiliser une fonction personnalisée, telle que la fonction HAMMINGDISTANCE fournie précédemment, qui opère directement sur les colonnes BIGINT.
La fonction HAMMINGDISTANCE utilise la fonction BIT_COUNT pour calculer efficacement la distance de Hamming entre les sous-chaînes stockées dans le Colonnes BIGINT. Cette approche se traduit par des performances considérablement améliorées par rapport à l'utilisation de l'approche BINAIRE.
Par exemple, dans MySQL 5.1, les tests ont révélé que l'utilisation de BIGINT était plus longue que 100 fois. oh. Ainsi, pour de grands tableaux, il y a plusieurs mouvements et plusieurs fonctions BINARY(32), cette optimisation peut être effectuée avec le nombre de fois disponible окращению времени обработки.
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