


Bagaimanakah MySQL dan PHP Boleh Digunakan untuk Pemadanan Fuzzy yang Cekap bagi Nama Syarikat?
Memanfaatkan MySQL dan PHP untuk Pemadanan Fuzzy Cekap Nama Syarikat
Untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam fungsi autolengkap, adalah penting untuk mencari kaedah yang cekap untuk padanan kabur set besar nama syarikat. Dalam kes ini, mempertimbangkan kedua-dua kelajuan dan ketepatan adalah yang terpenting.
Menilai Pengindeksan Soundex
Walaupun pengindeksan Soundex mungkin memberikan penyelesaian yang cepat, ia mempunyai had untuk menangkap nuansa dalam nama , terutamanya rentetan yang lebih panjang dengan variasi ke arah akhir. Selain itu, ia boleh menjadi kurang berkesan apabila nama dimasukkan dengan salah, kerana ia sangat bergantung pada aksara pertama.
Meneroka Jarak Levenshtein
Pendekatan alternatif yang menawarkan lebih banyak fleksibiliti ialah jarak Levenshtein. Ia membandingkan persamaan antara dua rentetan dengan mengira bilangan minimum suntingan (sisipan, pemadaman atau penggantian) yang diperlukan untuk mengubah satu kepada yang lain.
Walau bagaimanapun, kelemahan jarak Levenshtein ialah overhed pengiraannya, kerana ia memerlukan kedua-dua rentetan untuk mengira jarak. Ini boleh memberi kesan kepada prestasi apabila berurusan dengan set data yang besar.
Menggabungkan Jarak Soundex dan Levenshtein
Untuk mencapai kedua-dua kelajuan dan ketepatan, pendekatan hibrid boleh dilaksanakan. Padanan awal boleh ditapis menggunakan Soundex untuk mengecilkan carian. Ini amat berguna apabila mengendalikan set data yang luas. Untuk memperhalusi keputusan, jarak Levenshtein boleh digunakan pada set calon yang dikurangkan, memberikan padanan yang lebih tepat.
Contoh Penggunaan
Dalam PHP, anda boleh gunakan fungsi soundex() untuk pengindeksan Soundex dan fungsi levenshtein() untuk jarak Levenshtein. Di bawah ialah contoh coretan kod:
$input = 'Microsoft Corporation'; // Perform Soundex indexing $soundex = soundex($input); // Query the database for matches using Soundex $sql = "SELECT company_id FROM companies WHERE soundex = '$soundex'"; // Retrieve the matching company IDs $company_ids = $mysqli->query($sql)->fetch_all(); // Filter matches further using Levenshtein distance foreach ($company_ids as $id) { $distance = levenshtein($input, $companyName); if ($distance < 3) { // Add company name to the result set here } }
Pendekatan ini menggabungkan kelajuan pengindeksan Soundex dengan ketepatan jarak Levenshtein, memberikan padanan kabur yang cekap dan boleh dipercayai bagi nama syarikat.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah MySQL dan PHP Boleh Digunakan untuk Pemadanan Fuzzy yang Cekap bagi Nama Syarikat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.
