如何在 SQL 中高效計算二進位字串的漢明距離？

SQL 中二進位字串的漢明距離

背景和問題陳述

漢明距離是電腦科學中的一個基本概念，用問題陳述

漢明距離是電腦科學中的一個基本概念，用問題陳述

漢明距離是電腦科學中的一個基本概念，用於衡量之間的差異透過計算不同位元的數量來計算兩個二進位字串。在 SQL 中，出於各種目的需要計算漢明距離，例如尋找相似或最近的鄰居資料點。

挑戰

開發人員在嘗試計算漢明距離時遇到障礙表的二進位列中的條目和提供的值之間。問題在於 SQL 基於整數的運算子和函數的固有限制，它們與二進位字串不相容。 探索的解

1.子字串和整數運算方法

開發者考慮手動將二進位字串每個子字串轉換為整數，並以子字串計算漢明距離。然而，這種方法複雜、低效率、不優雅。

2.在多個BIGINT 欄位中儲存雜湊

<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>

後續研究表明，將雜湊儲存在四個BIGINT 欄位（每個欄位代表一個8 字節子字串）中可以顯著加速漢明距離計算。開發人員創建了一個結合每個子字串的漢明距離的自訂函數。

函數實作

與基於二進位列的方法相比，該方法在測試中的效能提高了100 倍以上

字串轉換的替代方法

在另一種方法中，開發人員將二進位子字串轉換為十六進位值，進一步將它們轉換為十進制，然後使用按位異或和計算漢明距離BIT_COUNT。然而，這種方法涉及多個轉換步驟，使其效率低於基於 BIGINT 列的方法。

結論多個 BIGINT 列的自訂和使用提供了快速且有效率的解決方案在 SQL 中計算二進位字串的漢明距離。在處理效能至關重要的大型資料集時，這種方法特別有利。

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