场景是我有一个庞大的数据库,其中包含大约 500,000 条记录,其中包含 address 和 city 字段,其中没有插入值的标准方法,因此多个用户,例如,一些将其城市值插入为 bangalore,另一个将其 city 值插入为 begaluru 或 benglore(拼写错误)
此外,在 address 字段的情况下,具有多个记录的同一用户已插入其地址值,但值并不完全相同,例如 Mountville park Thomas gate 和 Montlee park thonas gte.
我需要获取所有那些具有相同和几乎相似的值(不知何故拼写错误)的address 和city 的记录。
有什么办法可以得到那些值几乎相似但不匹配的记录?
谢谢。
最佳答案
这将是一个昂贵的查询,但由于这有望成为一次性操作,您可以考虑查看 Levenshtein distance公式。
为了避免需要为您的表格的笛卡尔积计算距离,您可以首先缩小要比较的城市和地址的范围,以便进行更快的健全性检查...例如它们以相同的字母开头,并且具有相似的长度。
然后您可以通过仅返回具有非常小的Levenshtein 距离 的记录开始,然后逐渐增加距离,直到您开始获得太多误报。
Here's an implementation directly in MySql :
CREATE FUNCTION levenshtein( s1 VARCHAR(255), s2 VARCHAR(255) )
RETURNS INT
DETERMINISTIC
BEGIN
DECLARE s1_len, s2_len, i, j, c, c_temp, cost INT;
DECLARE s1_char CHAR;
-- max strlen=255
DECLARE cv0, cv1 VARBINARY(256);
SET s1_len = CHAR_LENGTH(s1), s2_len = CHAR_LENGTH(s2), cv1 = 0x00, j = 1, i = 1, c = 0;
IF s1 = s2 THEN
RETURN 0;
ELSEIF s1_len = 0 THEN
RETURN s2_len;
ELSEIF s2_len = 0 THEN
RETURN s1_len;
ELSE
WHILE j <= s2_len DO
SET cv1 = CONCAT(cv1, UNHEX(HEX(j))), j = j + 1;
END WHILE;
WHILE i <= s1_len DO
SET s1_char = SUBSTRING(s1, i, 1), c = i, cv0 = UNHEX(HEX(i)), j = 1;
WHILE j <= s2_len DO
SET c = c + 1;
IF s1_char = SUBSTRING(s2, j, 1) THEN
SET cost = 0; ELSE SET cost = 1;
END IF;
SET c_temp = CONV(HEX(SUBSTRING(cv1, j, 1)), 16, 10) + cost;
IF c > c_temp THEN SET c = c_temp; END IF;
SET c_temp = CONV(HEX(SUBSTRING(cv1, j+1, 1)), 16, 10) + 1;
IF c > c_temp THEN
SET c = c_temp;
END IF;
SET cv0 = CONCAT(cv0, UNHEX(HEX(c))), j = j + 1;
END WHILE;
SET cv1 = cv0, i = i + 1;
END WHILE;
END IF;
RETURN c;
END;
然后可以在辅助函数中使用此函数,如下所示:
CREATE FUNCTION levenshtein_ratio( s1 VARCHAR(255), s2 VARCHAR(255) )
RETURNS INT
DETERMINISTIC
BEGIN
DECLARE s1_len, s2_len, max_len INT;
SET s1_len = LENGTH(s1), s2_len = LENGTH(s2);
IF s1_len > s2_len THEN
SET max_len = s1_len;
ELSE
SET max_len = s2_len;
END IF;
RETURN ROUND((1 - LEVENSHTEIN(s1, s2) / max_len) * 100);
END;
您还可以通过传入您当前的最大距离来优化 levenshtein 函数...如果该函数超过该距离,则退出而不计算准确的距离。
关于java - 查询数据库记录中几乎相似的匹配字符串值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9396161/
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