在数据处理与分析中，尤其是在文本相似度计算方面，Oracle数据库提供了几个强大的工具函数。UTL_MATCH包中的两个函数——EDIT_DISTANCE_SIMILARITY和JARO_WINKLER_SIMILARITY，便是常用的文本相似度测量工具。

一、EDIT_DISTANCE_SIMILARITY函数

EDIT_DISTANCE_SIMILARITY函数用于计算两个字符串之间的编辑距离相似度。编辑距离是指将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作数，操作包括插入、删除和替换字符。
函数UTL_MATCH.edit_distance_similarity返回一个介于0和100之间的相似度分数，表示两个字符串之间的相似程度，其中0表示完全不相似，100表示完全相似。

-- 0
SELECT UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY('123456', '456789') AS similarity FROM dual;
-- 84
SELECT UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY('123456', '123956') AS similarity FROM dual;
-- 67
SELECT UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY('123456', '123654') AS similarity FROM dual;
-- 90
SELECT UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY('1234567890', '1234567891') AS similarity FROM dual;
-- 100
SELECT UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY('123456', '123456') AS similarity FROM dual;

上面相似度计算得到的值越接近100，说明它们的相似度越高。

二、JARO_WINKLER_SIMILARITY函数

JARO_WINKLER_SIMILARITY函数则基于Jaro-Winkler算法，该算法不仅考虑字符的相对顺序，还对字符串的前缀进行加权，以增加相似字符串的相似度。这使得该函数在处理相似的短字符串时，尤其是名字和地址等信息时，表现出色。Jaro-Winkler相似度的取值范围为0到100，数值越接近100表示字符串越相似。

-- 0
SELECT UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY('123456', '456789') AS similarity FROM dual;
-- 92
SELECT UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY('123456', '123956') AS similarity FROM dual;
-- 96
SELECT UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY('123456', '123654') AS similarity FROM dual;
-- 96
SELECT UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY('1234567890', '1234567891') AS similarity FROM dual;
-- 100
SELECT UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY('123456', '123456') AS similarity FROM dual;

上面相似度计算得到的值越接近100，说明它们的相似度越高。其中有部分字符串比较结果和上面的EDIT_DISTANCE_SIMILARITY函数不同。

三、两者的比较

• 计算原理：

EDIT_DISTANCE_SIMILARITY依赖于编辑距离的概念，适用于需要考虑字符插入、删除和替换的场景。它适合于拼写检查、错别字纠正等任务。编辑距离（Levenshtein 距离）是将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作次数，这些操作包括插入、删除和替换字符。
JARO_WINKLER_SIMILARITY则更加关注字符串的相对顺序和前缀匹配，适合用于姓名、地址等短字符串的比较，能够更好地处理相似性。Jaro-Winkler 是基于匹配字符的相似度计算的算法，首先计算 Jaro 相似度，然后通过对公共前缀的加权来提高相似度值。

• 性能：

EDIT_DISTANCE_SIMILARITY在处理长字符串时，计算复杂度较高，可能会导致性能下降。
JARO_WINKLER_SIMILARITY相对而言在较短字符串的比较中效率更高，且计算量相对较小。