MySQL中如何计算两个字符串的相似度

计算字符串相似度是一种非常常见的需求，它可以用于多个场景，比如近似匹配、字符串搜索、数据清洗等。在MySQL中，我们可以通过几个函数来计算字符串相似度。

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SOUNDEX函数

SOUNDEX函数可以将一个字符串转换成一个音标码，从而方便比较两个字符串的发音是否相似。使用方法如下：

SELECT SOUNDEX('John'), SOUNDEX('Jane');
-- 返回S525和J500，因为它们的发音相似

Levenshtein距离

Levenshtein距离是一种常见的字符串相似度度量方法，它计算将一个字符串转换成另一个字符串所需要的最少编辑次数。在MySQL中，我们可以定义一个自定义函数来计算Levenshtein距离：

DELIMITER 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;
    DECLARE cv0, cv1 VARCHAR(255);
    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
DELIMITER ;

使用该函数可以计算Str1和Str2之间的Levenshtein距离：

SELECT LEVENSHTEIN('kitten', 'sitting');
-- 返回3，因为将'kitten'转换成'sitting'需要3次编辑

Jaro-Winkler距离

Jaro-Winkler距离是另一种衡量字符串相似度的方法，它基于Jaro距离，并根据起始匹配的前缀长度计算加权距离。在MySQL中，我们可以使用JARO_WINKLER_SIMILARITY函数来计算Jaro-Winkler距离：

SELECT JARO_WINKLER_SIMILARITY('MARTHA', 'MARHTA');
-- 返回0.961111，因为两个字符串很相似，并且完全匹配的前缀长度为4

总结

在MySQL中，我们可以使用SOUNDEX函数、Levenshtein距离和Jaro-Winkler距离来计算字符串相似度。这些函数可以帮助我们完成多个任务，比如数据清洗、字符串匹配等。选择哪种方法要根据具体场景来决定，需要权衡计算时间、准确度等因素，以得到最合适的结果。

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