EDIT_DISTANCE_SIMILARITY (Transact-SQL) (versión preliminar)

Se aplica a: Sql Server 2025 (17.x) Punto de conexión de análisis sql de Azure SQL Database de Azure SQL DatabasedeAzure SQL Databaseen Microsoft Fabric y Almacenamiento en labase de datos SQL de Microsoft Fabric en Microsoft Fabric

Note

Como característica en versión preliminar, la tecnología que se presenta en este artículo está sujeta a los términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure.

Calcula una puntuación de similitud entre dos cadenas en función de su distancia de edición. La puntuación varía desde 0 (sin similitud) hasta 100 (una coincidencia exacta).

Note

  • EDIT_DISTANCE_SIMILARITY está actualmente en versión preliminar.
  • El soporte EDIT_DISTANCE_SIMILARITY para SQL Server se introdujo en SQL Server 2025 (17.x).
  • EDIT_DISTANCE_SIMILARITYestá disponible en Instancia administrada de Azure SQL con la directiva de actualización de sql Server 2025 o Always-up-to-date.

Syntax

EDIT_DISTANCE_SIMILARITY (
    character_expression
    , character_expression
)

Arguments

character_expression

Expresión alfanumérica de datos de caracteres. character_expression puede ser una constante, una variable o una columna. La expresión del carácter no puede ser del tipo varchar(máx) o nvarchar(máx).

Tipos de retorno

int

Remarks

Esta función implementa el algoritmo Damerau-Levenshtein (Alineación Óptima de Cadenas). Si alguna de las entradas es NULL , la función devuelve un NULL valor. De lo contrario, la función devuelve un valor entero de 0 a 100. El valor de similitud se calcula como (1 - (edit_distance / greatest(len(string1), len(string2)))) * 100.

Examples

A. Calcular la similitud de distancia de edición entre dos palabras

En el ejemplo siguiente se comparan dos palabras y se devuelve el EDIT_DISTANCE_SIMILARITY() valor como una columna denominada Similarity.

SELECT 'Colour' AS WordUK,
       'Color' AS WordUS,
       EDIT_DISTANCE_SIMILARITY('Colour', 'Color') AS Similarity;

Este es el conjunto de resultados.

WordUK WordUS Similarity
------ ------ -----------
Colour Color  83

Para obtener ejemplos adicionales, vea Ejemplo EDIT_DISTANCE_SIMILARITY().

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