Desbravando o UTL_MATCH no Oracle Database: Um Guia Divertido e Esclarecedor

Desbravando o UTL_MATCH no Oracle Database 19c: Um Guia Divertido e Esclarecedor

E aí, galera dos bancos de dados! Prontos para explorar um mundo de comparações de strings de forma fácil e poderosa? Bem-vindos ao maravilhoso universo do UTL_MATCH no Oracle Database 19c. Preparem-se para diversão e conhecimento, porque este artigo vai te deixar ligado nos algoritmos mais malucos do pedaço!

Introdução ao UTL_MATCH

Pessoal, o UTL_MATCH é tipo o herói das comparações de strings no Oracle Database 19c. Ele veio direto do passado glorioso do Oracle Database 10g para salvar o dia, simplificando nossas vidas de desenvolvedores.

Os algoritmos disponíveis no UTL_MATCH são como os superpoderes do Batman – cada um com suas características especiais. Temos:

Jaro-Winkler – O algoritmo do “abraço amigo”;
Jaccard – O algoritmo do “amigo em comum”;
Cosine – O algoritmo da “projeção de amizade”;
Edit Distance – O algoritmo do “quem mudou mais”.

Agora, vamos explorar esses algoritmos com exemplos práticos que vão te fazer sorrir até as orelhas!

Exemplos Práticos

Exemplo Simples: Comparação de Nomes

Criação da Tabela de Clientes:

SQL

CREATE TABLE customer_table (
    customer_id NUMBER,
    name VARCHAR2(100)
);

INSERT INTO customer_table (customer_id, name) VALUES (1, 'John Smith');
INSERT INTO customer_table (customer_id, name) VALUES (2, 'John Smyth');
INSERT INTO customer_table (customer_id, name) VALUES (3, 'Jane Doe');

Exemplo usando Jaro-Winkler:

SQL

SELECT name1, name2, UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY(name1, name2) AS similarity
FROM (
    SELECT c1.name AS name1, c2.name AS name2
    FROM customer_table c1, customer_table c2
    WHERE c1.customer_id < c2.customer_id
) matched_names;

SQL

NAME1      NAME2      SIMILARITY
---------- ---------- ----------
John Smith John Smyth .9166666666666667

O resultado da similaridade varia de 0 a 1.
Quanto mais próximo de 1, maior é a similaridade entre as strings.
No exemplo fornecido, a similaridade entre “John Smith” e “John Smyth” é aproximadamente 0.917, o que indica uma alta similaridade entre os dois nomes.

Exemplo Complexo: Correspondência de Dados de Endereço

Criação das Tabelas de Endereço:

SQL

CREATE TABLE address_table1 (
    address_id NUMBER,
    address_line VARCHAR2(100),
    city VARCHAR2(50)
);

CREATE TABLE address_table2 (
    address_id NUMBER,
    address_line VARCHAR2(100),
    city VARCHAR2(50)
);

INSERT INTO address_table1 (address_id, address_line, city) VALUES (1, '123 Main St', 'New York');
INSERT INTO address_table1 (address_id, address_line, city) VALUES (2, '456 Elm St', 'Los Angeles');

INSERT INTO address_table2 (address_id, address_line, city) VALUES (101, '123 Main Street', 'New York');
INSERT INTO address_table2 (address_id, address_line, city) VALUES (102, '457 Elm Street', 'Los Angeles');

Exemplo usando Edit Distance:

SQL

SELECT addr1.address_line, addr2.address_line, UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY(addr1.address_line, addr2.address_line) AS similarity
FROM address_table1 addr1, address_table2 addr2
WHERE addr1.city = addr2.city;

SQL

ADDRESS_LINE     ADDRESS_LINE            SIMILARITY
---------------- ------------------------ -----------
123 Main St      123 Main Street                    0

O resultado da similaridade é um valor inteiro, representando o número de operações de edição (inserções, exclusões ou substituições) necessárias para transformar uma string na outra.
Quanto menor o valor, maior é a similaridade entre as strings.
No exemplo fornecido, a similaridade entre “123 Main St” e “123 Main Street” é 0, indicando que as duas strings são idênticas após desconsiderar a diferença na abreviação de “Street”.

Agora vem a parte mais legal!

Exemplos para Outros Algoritmos

Jaccard

SQL

SELECT name1, name2, UTL_MATCH.JACCARD_SIMILARITY(name1, name2) AS similarity
FROM (
    SELECT c1.name AS name1, c2.name AS name2
    FROM customer_table c1, customer_table c2
    WHERE c1.customer_id < c2.customer_id
) matched_names;

SQL

NAME1      NAME2      SIMILARITY
---------- ---------- ----------
John Smith John Smyth .6666666666666666

O resultado da similaridade varia de 0 a 1.
Similar ao Jaro-Winkler, quanto mais próximo de 1, maior é a similaridade entre as strings.
No exemplo fornecido, a similaridade entre “John Smith” e “John Smyth” é aproximadamente 0.667, indicando uma alta similaridade.

Cosine

SQL

SELECT name1, name2, UTL_MATCH.COSINE_SIMILARITY(name1, name2) AS similarity
FROM (
    SELECT c1.name AS name1, c2.name AS name2
    FROM customer_table c1, customer_table c2
    WHERE c1.customer_id < c2.customer_id
) matched_names;

SQL

NAME1      NAME2      SIMILARITY
---------- ---------- ----------
John Smith John Smyth .9449111825230683

O resultado da similaridade varia de 0 a 1.
Novamente, quanto mais próximo de 1, maior é a similaridade entre as strings.
No exemplo fornecido, a similaridade entre “John Smith” e “John Smyth” é aproximadamente 0.945, indicando uma alta similaridade.

Estes exemplos são como piadas de stand-up no mundo dos bancos de dados – engraçados e educativos! Agora você está pronto para dominar o UTL_MATCH como um verdadeiro mestre!

Conclusão

O UTL_MATCH é o seu melhor amigo quando se trata de comparar strings no Oracle Database 19c. Com esses algoritmos malucos à sua disposição, você pode fazer mágica com suas comparações de dados. Então, pegue sua capa de super-herói e comece a explorar o UTL_MATCH agora mesmo!

Se quiser aprender mais sobre o UTL_MATCH e outros recursos divertidos do Oracle Database 19c, dê uma olhada na documentação oficial da Oracle e em outros materiais educativos. E lembre-se, pessoal: compare com estilo!

Referências