mysql文本相似检索

基础概念

MySQL文本相似检索是指在MySQL数据库中进行文本数据的相似性匹配。这种检索通常用于查找与给定文本相似的其他文本数据。MySQL提供了多种方法来实现这一功能，如全文索引、LIKE语句、Levenshtein距离等。

类型

全文索引：MySQL的全文索引可以用于快速查找包含特定关键词的文本。
LIKE语句：通过通配符（%）进行模糊匹配。
Levenshtein距离：计算两个字符串之间的编辑距离，用于判断文本的相似度。
余弦相似度：通过计算向量之间的余弦值来判断文本的相似度。

应用场景

搜索引擎：用于实现关键词搜索和推荐。
推荐系统：根据用户的历史行为推荐相似的内容。
数据清洗：查找和合并重复的数据。
文本分析：用于情感分析、主题模型等。

常见问题及解决方法

问题1：全文索引无法正常工作

原因：可能是由于MySQL版本不支持全文索引，或者配置不正确。

解决方法：

确保MySQL版本支持全文索引（MySQL 5.6及以上版本）。
检查表结构是否正确创建了全文索引。

ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT(column_name);

问题2：LIKE语句性能低下

原因：LIKE语句在处理大量数据时性能较差，尤其是使用通配符在前面的情况。

解决方法：

尽量避免在LIKE语句中使用通配符在前面的情况。
使用全文索引替代LIKE语句。

SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(column_name) AGAINST('keyword');

问题3：Levenshtein距离计算复杂

原因：Levenshtein距离计算复杂度较高，尤其是在大数据集上。

解决方法：

使用MySQL的UDF（用户自定义函数）来实现Levenshtein距离计算。
考虑使用其他更高效的相似度计算方法，如余弦相似度。

DELIMITER $$
CREATE FUNCTION Levenshtein(s1 VARCHAR(255), s2 VARCHAR(255)) RETURNS INT DETERMINISTIC
BEGIN
  DECLARE s1_len, s2_len, i, j, c, c_temp, cost INT;
  DECLARE s1_char CHAR(1);
  DECLARE cv0, cv1 VARBINARY(256);
  SET s1_len = CHAR_LENGTH(s1), s2_len = CHAR_LENGTH(s2), cv1 = 0x00, j = 1, i = 1, c = 0;
  IF s1 = s2 THEN
    RETURN 0;
  ELSEIF s1_len = 0 THEN
    RETURN s2_len;
  ELSEIF s2_len = 0 THEN
    RETURN s1_len;
  ELSE
    WHILE j <= s2_len DO
      SET cv1 = CONCAT(cv1, UNHEX(HEX(j))), j = j + 1;
    END WHILE;
    WHILE i <= s1_len DO
      SET s1_char = SUBSTRING(s1, i, 1), c = i, cv0 = UNHEX(HEX(c)), j = 1;
      WHILE j <= s2_len DO
        SET cost = IF(s1_char = SUBSTRING(s2, j, 1), 0, 1);
        SET c = MIN4(c + 1, (j = j + 1) + c_temp, cv0 + cost);
        SET cv0 = CONCAT(cv0, UNHEX(HEX(c))), j = j + 1;
      END WHILE;
      SET cv1 = CONCAT(cv1, UNHEX(HEX(c))), i = i + 1;
    END WHILE;
  END IF;
  RETURN c;
END$$
DELIMITER ;