目录
- 1: 如何计算两字段中字符串的相似程度？
-
- 涉及函数（11gR2）
- UTL_MATCH函数简介
-
- Edit Distance 概念
- Jaro-Winkler 概念
- 应用举例
-
- UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE
-
- 英文处理
- 中文处理(支持不好)
- UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY
-
- 英文处理
- 中文处理(支持不好)
- UTL_MATCH.JARO_WINKLER
-
- 英文处理
- 中文处理(支持不好)
- UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY
-
- 英文处理
- 中文处理(支持不好)
1: 如何计算两字段中字符串的相似程度？
有时候我们需要对比两个字段相似程度，Oracle提供一个函数用于使用。
涉及函数（11gR2）
UTL_MATCH 的4个子程序来进行处理(subprogram)
| Subprogram | Description |
|---|---|
| EDIT_DISTANCE | Calculates the number of changes required to transform string-1 into string-2 计算字符串string-1 转成string-2需要做几次改变 |
| EDIT_DISTANCE_SIMILARITY | Calculates the number of changes required to transform string-1 into string-2, returning a value between 0 (no match) and 100 (perfect match) 计算字符串string-1 转成string-2需要做改变的次数，剩下的值，0代表没有一个字符匹配，100代表完全匹配 |
| JARO_WINKLER | Calculates the measure of agreement between string-1 and string-2 计算字符串1和字符串2之间的一致程度 |
| JARO_WINKLER_SIMILARITY | Calculates the measure of agreement between string-1 and string-2, returning a value between 0 (no match) and 100 (perfect match)计算字符串1和字符串2之间的一致程度，返回0（不匹配）和100（完全匹配）之间的值 |
UTL_MATCH函数简介
The UTL_MATCH package facilitates matching two records. This is typically used to match names, such as two First Names or two Last Names.
译文：UTL_MATCH包有助于匹配两个记录。 这通常用于匹配名称，例如两个名或两个姓。
Edit Distance 概念
“Edit Distance”也称为“ Levenshtein距离”&