MySQL에서 Levenshtein Distance를 사용하여 전체 텍스트 검색을 어떻게 구현할 수 있습니까?

Levenshtein 거리를 사용한 전체 텍스트 검색: 자세한 분석

퍼지 검색을 통해 사용자는 철자 오류나 변형이 있는 데이터를 검색할 수 있습니다. Levenshtein 거리는 퍼지 검색에 일반적으로 사용되지만 MySQL에서 구현하는 데는 문제가 있습니다.

Levenshtein 거리 이해

Levenshtein 거리는 최소 삽입, 삭제 횟수를 기준으로 두 문자열 간의 유사성을 측정합니다. 한 문자열을 다른 문자열로 변환하는 데 필요한 대체가 필요합니다. 문자열 유사성에 대한 정량적 측정법을 제공합니다.

MySQL 구현의 과제

안타깝게도 최신 MySQL 버전은 기본적으로 Levenshtein 거리를 지원하지 않으므로 퍼지 검색을 직접 구현하기가 어렵습니다. 효율적인 Levenshtein 거리 기반 검색을 위해서는 bk-tree와 같은 특수 인덱스가 필요합니다. 그러나 현재 MySQL에서는 이러한 인덱스에 대한 지원이 부족합니다.

전체 텍스트 인덱스 제한

MySQL은 전체 텍스트 인덱싱을 제공하지만 Levenshtein 거리 기반 검색은 허용하지 않습니다. 전체 텍스트 인덱스는 반전된 목록을 사용하여 단어를 문서에 매핑하고 유사성 정보를 저장하지 않습니다. 결과적으로 퍼지 검색 작업은 직접 지원되지 않습니다.

해결 방법 및 대안

이러한 제한 사항을 고려할 때 MySQL에서 Levenshtein 거리를 사용하여 전체 텍스트 검색을 구현하는 명확한 경로는 없습니다. 가능한 대안은 다음과 같습니다:

1. 타사 솔루션: MySQL용 Levenshtein distance를 구현하는 상용 데이터베이스 확장 또는 사용자 정의 코드 라이브러리 검색.
2. 외부 처리: 외부 도구 또는 서비스를 사용하여 데이터 전처리, Levenshtein 거리 계산 및 저장 MySQL이 이해할 수 있는 형태로 결과를 출력합니다.
3. 미리 계산된 Levenshtein 거리 조회: 가능한 모든 문자열 변형에 대해 Levenshtein 거리를 미리 계산하여 별도의 조회 테이블에 저장합니다.

결론

레벤슈타인 거리(Levenshtein distance)는 중요한 지표이지만 퍼지 검색의 경우 MySQL에서 직접 구현하는 것은 특수 인덱스에 대한 지원 부족으로 인해 어려움에 직면합니다. 근거리 Levenshtein 거리 기반 검색 기능을 달성하려면 대체 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

위 내용은 MySQL에서 Levenshtein Distance를 사용하여 전체 텍스트 검색을 어떻게 구현할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!