レーベンシュタイン距離を使用して MySQL データベース内でおおよその一致を見つけるにはどうすればよいですか?

レーベンシュタイン距離を使用した近似一致のデータベース コンテンツの検索

データベースを検索するときに、特にスペルミスや誤字脱字に対処する場合、近似一致を取得するのは困難な場合があります。不完全な検索語。レーベンシュタイン距離メトリックは 2 つの文字列間の類似性を定量化し、文字列の近似一致に役立つツールとなります。

レーベンシュタイン距離について理解する

レーベンシュタイン距離は挿入数を測定します。 、ある文字列を別の文字列に変換するには、削除、または置換が必要です。距離が小さいほど、一致が近いことを示します。たとえば、置換する必要があるのは 1 文字だけであるため、「smith」と「smithe」の間のレーベンシュタイン距離は 1 です。

MySQL での実装

一方、MySQL には次のような機能がありません。レーベンシュタイン距離のネイティブ サポート。ユーザー定義関数を通じてこの機能を統合する方法がいくつかあります。 (UDFs):

• Lua UDF: レーベンシュタイン距離を計算する Lua UDF を作成し、それを全文検索クエリと統合します。このアプローチでは、クエリ エンジンを変更して Lua UDF を有効にする必要があります。
• C/C UDF: レーベンシュタイン距離アルゴリズムを実装する C/C UDF を開発します。この方法は Lua UDF よりも優れたパフォーマンスを提供しますが、コーディングがさらに複雑になります。
• Python UDF: サードパーティのレーベンシュタイン距離ライブラリを使用して Python UDF を作成します。このアプローチは C/C に比べて実装が簡単ですが、パフォーマンスが若干低下する可能性があります。

検索クエリとの統合

レーベンシュタイン距離 UDF が設定されると、実装されている場合は、以下を使用して MySQL 検索クエリに組み込むことができます。構文:

SELECT * FROM table
WHERE LEVENSHTEIN_DISTANCE(column_name, 'search_term') <= 1

このクエリは、column_name フィールドの値が search_term から 1 (または別の指定されたしきい値) 以内にあるすべての行をテーブルで検索します。

制限と代替手段

レーベンシュタイン距離は類似のものを見つけるための多用途ツールです文字列を使用する場合、ネイティブ サポートがないため、MySQL での実装は困難で制限される可能性があります。代替アプローチには、サードパーティのライブラリを使用するか、音声ハッシュ技術を採用することが含まれます。

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