mysql查询字符串相似度

在MySQL中，可以使用Levenshtein Distance算法来计算字符串的相似度。Levenshtein Distance是一种用于测量两个字符串之间的编辑距离的算法，即通过插入、删除和替换操作将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小次数。

要在MySQL中计算字符串的相似度，可以使用以下查询语句：

SELECT LEVENSHTEIN('string1', 'string2') AS similarity;

其中，'string1'和'string2'是要比较的两个字符串。LEVENSHTEIN函数将返回两个字符串之间的编辑距离，即相似度。

例如，如果要比较字符串"test"和"tset"的相似度，可以使用以下查询语句：

SELECT LEVENSHTEIN('test', 'tset') AS similarity;

这将返回编辑距离为2，表示这两个字符串的相似度较高。

请注意，Levenshtein Distance算法在计算字符串相似度时只考虑了插入、删除和替换操作，而没有考虑其他操作，如交换操作。因此，它可能无法准确地反映字符串的相似度。如果需要更精确的相似度计算，可以考虑使用其他算法，如Jaro-Winkler Distance或Cosine Similarity。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [LD算法获取字符串相似度](https://blog.csdn.net/weixin_36193418/article/details/113949305)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [对比俩个字符串的相似度](https://blog.csdn.net/weixin_35881820/article/details/113607236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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