Levenshtein Distance를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 대략적인 일치 항목을 어떻게 찾을 수 있습니까?

대략적인 일치를 위해 Levenshtein 거리를 사용하여 데이터베이스 콘텐츠 검색

데이터베이스를 검색할 때 가까운 일치 항목을 찾는 것이 어려울 수 있으며, 특히 철자가 틀린 항목을 처리할 때 더욱 그렇습니다. 불완전한 검색어. Levenshtein 거리 측정법은 두 문자열 간의 유사성을 수량화하여 대략적인 문자열 일치를 위한 유용한 도구입니다.

Levenshtein 거리 이해

Levenshtein 거리는 삽입 횟수를 측정합니다. 한 문자열을 다른 문자열로 변환하려면 , 삭제 또는 대체가 필요합니다. 거리가 낮을수록 더 가까운 일치를 나타냅니다. 예를 들어, "smith"와 "smithe" 사이의 Levenshtein 거리는 1입니다. 한 문자만 바꾸면 되기 때문입니다.

MySQL에서 구현

MySQL에는 부족하지만 Levenshtein 거리에 대한 기본 지원, 사용자 정의 함수를 통해 이 기능을 통합하는 여러 가지 방법이 있습니다. (UDF):

• Lua UDF: Levenshtein 거리를 계산하는 Lua UDF를 생성하고 이를 전체 텍스트 검색 쿼리와 통합합니다. 이 접근 방식을 사용하려면 Lua UDF를 활성화하도록 쿼리 엔진을 수정해야 합니다.
• C/C UDF: Levenshtein 거리 알고리즘을 구현하는 C/C UDF를 개발합니다. 이 방법은 Lua UDF보다 더 나은 성능을 제공하지만 코딩이 더 복잡해집니다.
• Python UDF: 타사 Levenshtein 거리 라이브러리를 사용하여 Python UDF를 작성합니다. 이 접근 방식은 C/C에 비해 구현하기가 더 간단하지만 성능이 약간 낮을 수 있습니다.

검색어와의 통합

일단 Levenshtein 거리 UDF는 다음과 같습니다. 구현되면 다음 구문을 사용하여 MySQL 검색 쿼리에 통합할 수 있습니다.

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

이 쿼리는 검색 column_name 필드의 값이 search_term에서 1(또는 다른 지정된 임계값) 거리 내에 있는 모든 행에 대한 테이블.

제한 사항 및 대안

Levenshtein distance는 유사한 문자열을 찾기 위한 다목적 도구입니다. MySQL로 이를 구현하는 것은 기본 지원이 부족하기 때문에 어렵고 제한적일 수 있습니다. 대체 접근 방식에는 타사 라이브러리를 사용하거나 음성 해싱 기술을 사용하는 것이 포함됩니다.

위 내용은 Levenshtein Distance를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 대략적인 일치 항목을 어떻게 찾을 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!