Anteckning
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Gäller för: SQL Server 2025 (17.x) Förhandsversion
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Förhandsversion av SQL-databas för Microsoft Fabric
Använd fuzzy, eller ungefärlig, strängmatchning för att kontrollera om två strängar är liknande och beräkna skillnaden mellan två strängar. Använd den här funktionen för att identifiera strängar som kan vara olika på grund av teckenskada. Korruptionsorsaker kan vara stavfel, transponerade tecken, saknade tecken eller förkortningar. Fuzzy-strängmatchning använder algoritmer för att identifiera liknande ljudsträngar.
Note
- Fuzzy-strängmatchning är för närvarande i förhandsversion.
- SQL Server-stöd för fuzzy-strängmatchning som introducerades i SQL Server 2025 (17.x) Preview.
- Fuzzy-strängmatchning är tillgängligt i Azure SQL Managed Instance med SQL Server 2025- eller alltid uppdaterad uppdateringsprincipen.
Fuzzy-funktioner
| Function | Description |
|---|---|
| EDIT_DISTANCE | Beräknar antalet infogningar, borttagningar, ersättningar och införlivanden som krävs för att transformera en sträng till en annan. |
| EDIT_DISTANCE_SIMILARITY | Beräknar ett likhetsvärde som sträcker sig från 0 (anger ingen matchning) till 100 (som anger fullständig matchning). |
| JARO_WINKLER_DISTANCE | Beräknar redigeringsavståndet mellan två strängar som ger företräde åt strängar som matchar från början för en angivet prefixlängd. |
| JARO_WINKLER_SIMILARITY | Beräknar ett likhetsvärde som sträcker sig från 0 (anger ingen matchning) till 100 (som anger fullständig matchning). |
Note
För närvarande följer inte funktionerna jämförelsesemantiken som definieras av sorteringsinställningar, till exempel skiftlägeskänslighet och andra sorteringsspecifika regler. När stödet för sorteringsregler har implementerats återspeglar funktionernas utdata dessa semantik och kan ändras i enlighet med detta.
Examples
I följande exempel visas matchningsfunktionerna för fuzzy-strängar.
Exempeltabell
Innan du kan köra exempelfrågor skapar och fyller du i en exempeltabell.
Om du vill skapa och fylla i exempeltabellen ansluter du till en icke-produktionsanvändardatabas och kör följande skript:
-- Step 1: Create the table
CREATE TABLE WordPairs (
WordID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, -- Auto-incrementing ID
WordUK NVARCHAR(50), -- UK English word
WordUS NVARCHAR(50) -- US English word
);
-- Step 2: Insert the data
INSERT INTO WordPairs (WordUK, WordUS) VALUES
('Colour', 'Color'),
('Flavour', 'Flavor'),
('Centre', 'Center'),
('Theatre', 'Theater'),
('Organise', 'Organize'),
('Analyse', 'Analyze'),
('Catalogue', 'Catalog'),
('Programme', 'Program'),
('Metre', 'Meter'),
('Honour', 'Honor'),
('Neighbour', 'Neighbor'),
('Travelling', 'Traveling'),
('Grey', 'Gray'),
('Defence', 'Defense'),
('Practise', 'Practice'), -- Verb form in UK
('Practice', 'Practice'), -- Noun form in both
('Aluminium', 'Aluminum'),
('Cheque', 'Check'); -- Bank cheque vs. check
Exempel EDIT_DISTANCE
SELECT WordUK, WordUS, EDIT_DISTANCE(WordUK, WordUS) AS Distance
FROM WordPairs
WHERE EDIT_DISTANCE(WordUK, WordUS) <= 2
ORDER BY Distance ASC;
Returns:
WordUK WordUS Distance
------------------------------ ------------------------------ -----------
Practice Practice 0
Aluminium Aluminum 1
Honour Honor 1
Neighbour Neighbor 1
Travelling Traveling 1
Grey Gray 1
Defence Defense 1
Practise Practice 1
Colour Color 1
Flavour Flavor 1
Organise Organize 1
Analyse Analyze 1
Catalogue Catalog 2
Programme Program 2
Metre Meter 2
Centre Center 2
Theatre Theater 2
Exempel EDIT_DISTANCE_SIMILARITY
SELECT WordUK, WordUS, EDIT_DISTANCE_SIMILARITY(WordUK, WordUS) AS Similarity
FROM WordPairs
WHERE EDIT_DISTANCE_SIMILARITY(WordUK, WordUS) >=75
ORDER BY Similarity DESC;
Returns:
WordUK WordUS Similarity
------------------------------ ------------------------------ -----------
Practice Practice 100
Travelling Traveling 90
Aluminium Aluminum 89
Neighbour Neighbor 89
Organise Organize 88
Practise Practice 88
Defence Defense 86
Analyse Analyze 86
Flavour Flavor 86
Colour Color 83
Honour Honor 83
Catalogue Catalog 78
Programme Program 78
Grey Gray 75
Exempel JARO_WINKLER_DISTANCE
SELECT WordUK, WordUS, JARO_WINKLER_DISTANCE(WordUK, WordUS) AS Distance
FROM WordPairs
WHERE JARO_WINKLER_DISTANCE(WordUK, WordUS) <= .05
ORDER BY Distance ASC;
Returns:
WordUK WordUS Distance
------------------------------ ------------------------------ -----------
Practice Practice 0
Travelling Traveling 0.02
Neighbour Neighbor 0.0222222222222223
Aluminium Aluminum 0.0222222222222223
Theatre Theater 0.0285714285714286
Flavour Flavor 0.0285714285714286
Centre Center 0.0333333333333333
Colour Color 0.0333333333333333
Honour Honor 0.0333333333333333
Catalogue Catalog 0.0444444444444444
Programme Program 0.0444444444444444
Metre Meter 0.0466666666666667
Exempel JARO_WINKLER_SIMILARITY
SELECT WordUK, WordUS, JARO_WINKLER_SIMILARITY(WordUK, WordUS) AS Similarity
FROM WordPairs
WHERE JARO_WINKLER_SIMILARITY(WordUK, WordUS) > 90
ORDER BY Similarity DESC;
Returns:
WordUK WordUS Similarity
------------------------------ ------------------------------ -----------
Practice Practice 100
Aluminium Aluminum 98
Neighbour Neighbor 98
Travelling Traveling 98
Colour Color 97
Flavour Flavor 97
Centre Center 97
Theatre Theater 97
Honour Honor 97
Catalogue Catalog 96
Programme Program 96
Metre Meter 95
Organise Organize 95
Practise Practice 95
Analyse Analyze 94
Defence Defense 94
Exempelfråga med alla funktioner
Följande fråga visar alla funktioner för reguljära uttryck som för närvarande är tillgängliga.
SELECT T.source_string,
T.target_string,
EDIT_DISTANCE(T.source_string, T.target_string) as ED_Distance,
JARO_WINKLER_DISTANCE(T.source_string, T.target_string) as JW_Distance,
EDIT_DISTANCE_SIMILARITY(T.source_string, T.target_string) as ED_Similarity,
JARO_WINKLER_SIMILARITY(T.source_string, T.target_string) as JW_Similarity
FROM (VALUES('Black', 'Red'),
('Colour', 'Yellow'),
('Colour', 'Color'),
('Microsoft', 'Msft'),
('Regex', 'Regex')) as T(source_string, target_string);
Returns:
source_string target_string ED_Distance JW_Distance ED_Similarity JW_Similarity
-------------- -------------- -------------- --------------------- -------------- --------------
Black Red 5 1 0 0
Colour Yellow 5 0.444444444444445 17 55
Colour Color 1 0.0333333333333333 83 96
Microsoft Msft 5 0.491666666666667 44 50
Regex Regex 0 0 100 100
Städa upp
När du har använt exempeldata tar du bort exempeltabellen.
IF OBJECT_ID('dbo.WordPairs', 'U') IS NOT NULL
BEGIN
DROP TABLE dbo.WordPairs;
END