Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Применимо к: SQL Server 2025 (17.x) Предварительная версия
базы данных
SQL Azure Управляемого экземпляра
SQL Azureв Microsoft Fabric Preview
Note
В отношении технологии (как предварительной версии функции), описанной в этой статье, действуют дополнительные условия использования предварительных версий Microsoft Azure.
Вычисляет значение сходства от 0 (указывающее отсутствие совпадения) до 100 (указывающее полное совпадение).
Note
-
EDIT_DISTANCE_SIMILARITY
в настоящее время находится в предварительной версии. - Поддержка SQL Server для
EDIT_DISTANCE_SIMILARITY
предварительной версии SQL Server 2025 (17.x). -
EDIT_DISTANCE_SIMILARITY
доступен в Управляемом экземпляре SQL Azure, настроенном с помощью политики обновления Always-up-to-date .
Syntax
EDIT_DISTANCE_SIMILARITY (
character_expression,
character_expression
)
Arguments
character_expression
Буквенно-цифровое выражение символьных данных. character_expression может быть константой, переменной или столбцом. Выражение символа не может быть типом varchar(max) или nvarchar(max).
Return type
int
Remarks
Эта функция реализует алгоритм Damerau-Levenshtein. Если любой из входных данных имеет значение NULL, функция возвращает значение NULL. В противном случае функция возвращает целочисленное значение от 0 до 100. Значение сходства вычисляется как (1 – (edit_distance / greatest(len(string1), len(string2)))) * 100
.
Example
В следующем примере сравниваются два слова и возвращается EDIT_DISTANCE_SIMILARITY()
значение в виде столбца с именем Distance
.
SELECT 'Colour' AS WordUK,
'Color' AS WordUS,
EDIT_DISTANCE_SIMILARITY('Colour', 'Color') AS Distance;
Returns:
WordUK WordUS Distance
------ ------ -----------
Colour Color 83
Дополнительные примеры см. в примере EDIT_DISTANCE_SIMILARITY().