Comment calculer efficacement la distance de Hamming sur les chaînes binaires en SQL ?

Distance de Hamming sur les chaînes binaires en SQL

Contexte et énoncé du problème

La distance de Hamming, un concept fondamental en informatique, mesure la dissemblance entre deux chaînes binaires en comptant le nombre de bits différents. En SQL, il devient nécessaire de calculer les distances de Hamming à diverses fins, par exemple pour trouver des points de données similaires ou voisins les plus proches.

Le défi

Un développeur rencontre un obstacle en tentant de calculer la distance de Hamming. entre les entrées de la colonne binaire d'une table et une valeur fournie. Le problème réside dans les limitations inhérentes aux opérateurs et fonctions SQL basés sur les entiers, qui sont incompatibles avec les chaînes binaires.

Solutions explorées

1. Approche opérationnelle des sous-chaînes et des entiers

Le développeur envisage de décomposer manuellement les chaînes binaires en sous-chaînes, de les convertir en entiers et de calculer la distance de Hamming par sous-chaîne. Cependant, cette approche est complexe, inefficace et peu élégante.

2. Stockage du hachage dans plusieurs colonnes BIGINT

Des recherches ultérieures révèlent que le stockage du hachage dans quatre colonnes BIGINT, chacune représentant une sous-chaîne de 8 octets, accélère considérablement le calcul de la distance de Hamming. Le développeur crée une fonction personnalisée qui combine les distances de Hamming de chaque sous-chaîne.

Implémentation de la fonction

<code class="sql">CREATE FUNCTION HAMMINGDISTANCE(
  A0 BIGINT, A1 BIGINT, A2 BIGINT, A3 BIGINT, 
  B0 BIGINT, B1 BIGINT, B2 BIGINT, B3 BIGINT
)
RETURNS INT DETERMINISTIC
RETURN 
  BIT_COUNT(A0 ^ B0) +
  BIT_COUNT(A1 ^ B1) +
  BIT_COUNT(A2 ^ B2) +
  BIT_COUNT(A3 ^ B3);</code>

Cette approche démontre des améliorations de performances 100 fois supérieures dans les tests par rapport à la méthode binaire basée sur les colonnes. calcul.

Approche alternative avec conversion de chaîne

Dans une approche alternative, le développeur convertit les sous-chaînes binaires en valeurs hexadécimales, les convertit ensuite en décimales, puis calcule la distance de Hamming en utilisant XOR au niveau du bit et BIT_COUNT. Cette approche implique cependant plusieurs étapes de conversion, ce qui la rend moins efficace que la méthode basée sur les colonnes BIGINT.

Conclusion

La personnalisation et l'utilisation de plusieurs colonnes BIGINT offrent une solution rapide et efficace pour calculer les distances de Hamming sur des chaînes binaires en SQL. Cette approche est particulièrement avantageuse lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données, où les performances deviennent critiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!