MySQL 中模糊公司名稱匹配與 PHP 自動完成
簡介
查找公司名稱的模糊匹配是自動完成系統(tǒng)中的一項常見任務。由于潛在匹配公司數(shù)量眾多且需要高效的搜索算法，此任務可能具有挑戰(zhàn)性。
Soundex 索引
模糊匹配的一種方法是使用 Soundex索引。 Soundex 是一種語音算法，根據(jù)單詞的發(fā)音對單詞進行編碼。這允許單詞的近似匹配，即使它們具有不同的拼寫。但是，Soundex 索引存在局限性，例如無法區(qū)分較長的字符串以及要求第一個字母相同。
Levenshtein Distance
更高級的方法模糊匹配是使用編輯距離。編輯距離衡量將一個字符串轉(zhuǎn)換為另一字符串所需的插入、刪除或替換的次數(shù)。與 Soundex 不同，此方法沒有前面提到的缺點。
在 PHP 中使用 Levenshtein Distance
codejanitor.com 網(wǎng)站提供了一個 MySQL 存儲函數(shù)的示例，計算編輯距離。您可以使用此功能對公司名稱進行模糊匹配，如下所示：
// Load MySQL stored function (if not already loaded)
if (!function_exists('Levenshtein')) {
$sql = "CREATE FUNCTION Levenshtein(s1 VARCHAR(255), s2 VARCHAR(255)) RETURNS INT
BEGIN
DECLARE lv_s1, lv_s2 VARCHAR(255);
DECLARE lv_len1, lv_len2, lv_i, lv_j, lv_c, lv_cost INT;
DECLARE lv_arr1[255] INT;
SET lv_s1 = LOWER(s1);
SET lv_s2 = LOWER(s2);
SET lv_len1 = LENGTH(lv_s1);
SET lv_len2 = LENGTH(lv_s2);
-- Initialize the array
SET lv_arr1[1] = 0;
FOR lv_i = 1 TO lv_len1 DO
SET lv_arr1[lv_i + 1] = lv_i;
END FOR;
-- Step 2
FOR lv_j = 1 TO lv_len2 DO
SET lv_c = lv_j;
FOR lv_i = 1 TO lv_len1 DO
IF SUBSTRING(lv_s1, lv_i, 1) = SUBSTRING(lv_s2, lv_j, 1) THEN
SET lv_cost = 0;
ELSE
SET lv_cost = 1;
END IF;
SET lv_c = LEAST(lv_c + 1, lv_arr1[lv_i] + lv_cost, lv_arr1[lv_i - 1] + 1);
SET lv_arr1[lv_i] = lv_c;
END FOR;
END FOR;
RETURN lv_c;
END;";
$result = $mysqli->query($sql);
}
// Execute fuzzy matching query
$numWords = 0;
$userInput = "Microsift";
$query = "SELECT company_name, Levenshtein('$userInput', company_name) AS distance
FROM companies
ORDER BY distance ASC";
$result = $mysqli->query($query);
// Display results
while ($row = $result->fetch_assoc()) {
$numWords++;
echo $row['company_name'] . " (" . $row['distance'] . ")\n";
}
if ($numWords == 0) {
echo "No matches found.\n";
}以上是如何在 MySQL 中使用 PHP 實現(xiàn)模糊公司名稱匹配并自動完成？的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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