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Gilt für:
SQL Server 2025 (17.x) Azure SQL-DatenbankAzure SQL Managed InstanceSQL SQL Analytics-Endpunkt in Microsoft Fabric und Warehouse in Microsoft FabricSQL-Datenbank in Microsoft Fabric in Microsoft Fabric
Note
Als Previewfunktion unterliegt die in diesem Artikel vorgestellte Technologie den zusätzlichen Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure-Vorschauen.
berechnet einen Ähnlichkeitswert zwischen zwei Strings basierend auf ihrer Bearbeitungsdistanz. Die Punktzahl reicht von 0 (keine Ähnlichkeit) bis 100 (eine exakte Übereinstimmung).
Note
Syntax
EDIT_DISTANCE_SIMILARITY (
character_expression
, character_expression
)
Arguments
character_expression
Ein alphanumerischer Ausdruck von Zeichendaten. character_expression kann eine Konstante, Variable oder Spalte sein. Der Charakterausdruck kann nicht vom Typ varchar(max) oder nvarchar(max) sein.
Rückgabetypen
int
Remarks
Diese Funktion implementiert den Algorithmus Damerau-Levenshtein (Optimal String Alignment). Wenn eine der Eingaben vorhanden ist NULL , gibt die Funktion einen NULL Wert zurück. Andernfalls gibt die Funktion einen ganzzahligen Wert von 0 nach zurück 100. Der Ähnlichkeitswert wird berechnet als (1 - (edit_distance / greatest(len(string1), len(string2)))) * 100.
Examples
A. Berechnen Sie die Ähnlichkeit der Bearbeitungsdistanz zwischen zwei Wörtern
Im folgenden Beispiel werden zwei Wörter verglichen und der EDIT_DISTANCE_SIMILARITY() Wert als Spalte mit dem Namen zurückgegeben Similarity.
SELECT 'Colour' AS WordUK,
'Color' AS WordUS,
EDIT_DISTANCE_SIMILARITY('Colour', 'Color') AS Similarity;
Hier ist das Ergebnis.
WordUK WordUS Similarity
------ ------ -----------
Colour Color 83
Weitere Beispiele finden Sie unter Beispiel EDIT_DISTANCE_SIMILARITY().