SQL Manhattan Distance

在 SQL 中，曼哈顿距离被用于计算两个点之间在 x 轴和 y 轴方向上的绝对差之和。它也被称为城市街区距离或 L1 距离。这种距离度量广泛应用于不同的领域，如数据挖掘、机器学习和计算几何等。

语法

计算两个点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 的曼哈顿距离通常使用以下公式：

| x1 - x2 | + | y1 - y2 |

在 SQL 中，可以使用以下语法计算两个点的曼哈顿距离：

SELECT ABS(x1 - x2) + ABS(y1 - y2) AS manhattan_distance
FROM my_table
WHERE ...

示例

以下是计算两个点之间的曼哈顿距离的一个实际例子：

-- 创建一个包含点坐标的表
CREATE TABLE points (
  id INTEGER,
  x INTEGER,
  y INTEGER
);

-- 插入一些数据
INSERT INTO points VALUES (1, 2, 3);
INSERT INTO points VALUES (2, 5, 7);
INSERT INTO points VALUES (3, 1, 4);

-- 计算每对点之间的曼哈顿距离
SELECT p1.id AS point1_id, p2.id AS point2_id, ABS(p1.x - p2.x) + ABS(p1.y - p2.y) AS manhattan_distance
FROM points p1
JOIN points p2 ON p1.id < p2.id;

输出结果如下：

| point1_id | point2_id | manhattan_distance | | --------- | --------- | ----------------- | | 1 | 2 | 7 | | 1 | 3 | 4 | | 2 | 3 | 7 |

上述代码创建了一个名为 points 的表格，其中包含了 x 和 y 坐标的值。然后，使用 INNER JOIN 子句计算了所有不同的点对之间的曼哈顿距离。最终的结果包括了两个点的 ID 和它们之间的曼哈顿距离。

应用场景

曼哈顿距离常被用于以下数据挖掘和机器学习场景：

• 聚类：曼哈顿距离是一种常用的距离度量，可以用于计算数据点之间的相似性，从而将它们分组成聚类。
• 相似性搜索：曼哈顿距离可以用于计算查询点和数据点之间的相似性，从而实现相似度搜索。
• 特征选择：曼哈顿距离可以用于评估不同特征之间的重要性，以便选择最有价值的特征集。

总结

曼哈顿距离是一种很有用的距离度量方式，在 SQL 中可以很容易地计算它。使用该距离可以在各种数据挖掘和机器学习应用中完成许多任务。