如何用PostgreSQL解决一个人工智能语义去重的小问题
在云栖社区的问答区，有一位网友提到有一个问题：
表里相似数据太多，想删除相似度高的数据，有什么办法能实现吗？ 例如： 银屑病怎么治？ 银屑病怎么治疗？ 银屑病怎么治疗好？ 银屑病怎么能治疗好？ 等等
解这个问题的思路
.1. 首先如何判断内容的相似度，PostgreSQL中提供了中文分词，pg_trgm(将字符串切成多个不重复的token,计算两个字符串的相似度) .
对于本题，我建议采取中文分词的方式，首先将内容拆分成词组。
.2. 在拆分成词组后，首先分组聚合，去除完全重复的数据。
.3. 然后自关联生成笛卡尔(矩阵)，计算出每条记录和其他记录的相似度。相似度的算法很简单，重叠的token数量除以集合的token去重后的数量。
.4. 根据相似度，去除不需要的数据。
这里如果数据量非常庞大，使用专业的分析编程语言会更好例如 PL/R。
实操的例子：
首先要安装PostgreSQL 中文分词插件
(阿里云AliCloudDB PostgreSQL已包含zhparser插件，用法参考阿里云官方手册)
https://yq.aliyun.com/articles/7730
下面是PostgreSQL社区版的用法：
git clone https://github.com/jaiminpan/pg_jieba.git mv pg_jieba $PGSRC/contrib/ export PATH=/home/digoal/pgsql9.5/bin:$PATH cd $PGSRC/contrib/pg_jieba make clean;make;make install git clone https://github.com/jaiminpan/pg_scws.git mv pg_jieba $PGSRC/contrib/ export PATH=/home/digoal/pgsql9.5/bin:$PATH cd $PGSRC/contrib/pg_scws make clean;make;make install
创建插件
psql # create extension pg_jieba; # create extension pg_scws;
创建测试CASE
create table tdup1 (id int primary key, info text); create extension pg_trgm; insert into tdup1 values (1, '银屑病怎么治？'); insert into tdup1 values (2, '银屑病怎么治疗？'); insert into tdup1 values (3, '银屑病怎么治疗好？'); insert into tdup1 values (4, '银屑病怎么能治疗好？');
这两种分词插件，可以任选一种。
postgres=# select to_tsvector('jiebacfg', info),* from tdup1 ;
to_tsvector | id | info
---------------------+----+----------------------
'治':3 '银屑病':1 | 1 | 银屑病怎么治？
'治疗':3 '银屑病':1 | 2 | 银屑病怎么治疗？
'治疗':3 '银屑病':1 | 3 | 银屑病怎么治疗好？
'治疗':4 '银屑病':1 | 4 | 银屑病怎么能治疗好？
(4 rows)
postgres=# select to_tsvector('scwscfg', info),* from tdup1 ;
to_tsvector | id | info
-----------------------------------+----+----------------------
'治':2 '银屑病':1 | 1 | 银屑病怎么治？
'治疗':2 '银屑病':1 | 2 | 银屑病怎么治疗？
'好':3 '治疗':2 '银屑病':1 | 3 | 银屑病怎么治疗好？
'好':4 '治疗':3 '能':2 '银屑病':1 | 4 | 银屑病怎么能治疗好？
(4 rows)
创建三个函数，
计算2个数组的集合（去重后的集合）
postgres=# create or replace function array_union(text[], text[]) returns text[] as $$ select array_agg(c1) from (select c1 from unnest($1||$2) t(c1) group by c1) t; $$ language sql strict; CREATE FUNCTION
数组去重
postgres=# create or replace function array_dist(text[]) returns text[] as
$$
select array_agg(c1) from (select c1 from unnest($1) t(c1) group by c1) t;
$$
language sql strict;
CREATE FUNCTION
计算两个数组的重叠部分（去重后的重叠部分）
postgres=# create or replace function array_share(text[], text[]) returns text[] as $$ select array_agg(unnest) from (select unnest($1) intersect select unnest($2) group by 1) t; $$ language sql strict; CREATE FUNCTION
笛卡尔结果是这样的：
regexp_split_to_array((regexp_replace(to_tsvector('jiebacfg',info)::text,'(:d+)', '', 'g')),' ') 用于将info转换成数组。
postgres=# with t(c1,c2,c3) as
(select id,info,array_dist(regexp_split_to_array((regexp_replace(to_tsvector('jiebacfg',info)::text,'(:\d+)', '', 'g')),' ')) from tdup1)
select * from (select t1.c1 t1c1,t2.c1 t2c1,t1.c2 t1c2,t2.c2 t2c2,t1.c3 t1c3,t2.c3 t2c3,round(array_length(array_share(t1.c3,t2.c3),1)::numeric/array_length(array_union(t1.c3,t2.c3),1),2)
simulate from t t1,t t2) t;
t1c1 | t2c1 | t1c2 | t2c2 | t1c3 | t2c3 | simulate
------+------+----------------------+----------------------+-------------------+-------------------+----------
1 | 1 | 银屑病怎么治？ | 银屑病怎么治？ | {'银屑病','治'} | {'银屑病','治'} | 1.00
1 | 2 | 银屑病怎么治？ | 银屑病怎么治疗？ | {'银屑病','治'} | {'银屑病','治疗'} | 0.33
1 | 3 | 银屑病怎么治？ | 银屑病怎么治疗好？ | {'银屑病','治'} | {'银屑病','治疗'} | 0.33
1 | 4 | 银屑病怎么治？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治'} | {'银屑病','治疗'} | 0.33
2 | 1 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么治？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治'} | 0.33
2 | 2 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么治疗？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
2 | 3 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
2 | 4 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
3 | 1 | 银屑病怎么治疗好？ | 银屑病怎么治？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治'} | 0.33
3 | 2 | 银屑病怎么治疗好？ | 银屑病怎么治疗？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
3 | 3 | 银屑病怎么治疗好？ | 银屑病怎么治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
3 | 4 | 银屑病怎么治疗好？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
4 | 1 | 银屑病怎么能治疗好？ | 银屑病怎么治？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治'} | 0.33
4 | 2 | 银屑病怎么能治疗好？ | 银屑病怎么治疗？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
4 | 3 | 银屑病怎么能治疗好？ | 银屑病怎么治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
4 | 4 | 银屑病怎么能治疗好？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
(16 rows)
以上生成的实际上是一个矩阵,simulate就是矩阵中我们需要计算的相似度： 
我们在去重计算时不需要所有的笛卡尔积，只需要这个矩阵对角线的上部分或下部分数据即可。
所以加个条件就能完成。
postgres=# with t(c1,c2,c3) as
(select id,info,array_dist(regexp_split_to_array((regexp_replace(to_tsvector('jiebacfg',info)::text,'(:\d+)', '', 'g')),' ')) from tdup1)
select * from (select t1.c1 t1c1,t2.c1 t2c1,t1.c2 t1c2,t2.c2 t2c2,t1.c3 t1c3,t2.c3 t2c3,round(array_length(array_share(t1.c3,t2.c3),1)::numeric/array_length(array_union(t1.c3,t2.c3),1),2)
simulate from t t1,t t2 where t1.c1<>t2.c1 and t1.c1<t2.c1) t;
t1c1 | t2c1 | t1c2 | t2c2 | t1c3 | t2c3 | simulate
------+------+--------------------+----------------------+-------------------+-------------------+----------
1 | 2 | 银屑病怎么治？ | 银屑病怎么治疗？ | {'银屑病','治'} | {'银屑病','治疗'} | 0.33
1 | 3 | 银屑病怎么治？ | 银屑病怎么治疗好？ | {'银屑病','治'} | {'银屑病','治疗'} | 0.33
1 | 4 | 银屑病怎么治？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治'} | {'银屑病','治疗'} | 0.33
2 | 3 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
2 | 4 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
3 | 4 | 银屑病怎么治疗好？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
(6 rows)
开始对这些数据去重，去重的第一步，明确simulate, 例如相似度大于0.5的，需要去重。
postgres=# with t(c1,c2,c3) as
(select id,info,array_dist(regexp_split_to_array((regexp_replace(to_tsvector('jiebacfg',info)::text,'(:\d+)', '', 'g')),' ')) from tdup1)
select * from (select t1.c1 t1c1,t2.c1 t2c1,t1.c2 t1c2,t2.c2 t2c2,t1.c3 t1c3,t2.c3 t2c3,round(array_length(array_share(t1.c3,t2.c3),1)::numeric/array_length(array_union(t1.c3,t2.c3),1),2)
simulate from t t1,t t2 where t1.c1<>t2.c1 and t1.c1<t2.c1) t where simulate>0.5;
t1c1 | t2c1 | t1c2 | t2c2 | t1c3 | t2c3 | simulate
------+------+--------------------+----------------------+-------------------+-------------------+----------
2 | 3 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
2 | 4 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
3 | 4 | 银屑病怎么治疗好？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
(3 rows)
去重第二步，将t2c1列的ID对应的记录删掉即可。
delete from tdup1 where id in (with t(c1,c2,c3) as
(select id,info,array_dist(regexp_split_to_array((regexp_replace(to_tsvector('jiebacfg',info)::text,'(:\d+)', '', 'g')),' ')) from tdup1)
select t2c1 from (select t1.c1 t1c1,t2.c1 t2c1,t1.c2 t1c2,t2.c2 t2c2,t1.c3 t1c3,t2.c3 t2c3,round(array_length(array_share(t1.c3,t2.c3),1)::numeric/array_length(array_union(t1.c3,t2.c3),1),2)
simulate from t t1,t t2 where t1.c1<>t2.c1 and t1.c1<t2.c1) t where simulate>0.5);
例如 :
postgres=# insert into tdup1 values (11, '白血病怎么治？');
INSERT 0 1
postgres=# insert into tdup1 values (22, '白血病怎么治疗？');
INSERT 0 1
postgres=# insert into tdup1 values (13, '白血病怎么治疗好？');
INSERT 0 1
postgres=# insert into tdup1 values (24, '白血病怎么能治疗好？');
INSERT 0 1
postgres=#
postgres=# with t(c1,c2,c3) as
(select id,info,array_dist(regexp_split_to_array((regexp_replace(to_tsvector('jiebacfg',info)::text,'(:\d+)', '', 'g')),' ')) from tdup1)
select * from (select t1.c1 t1c1,t2.c1 t2c1,t1.c2 t1c2,t2.c2 t2c2,t1.c3 t1c3,t2.c3 t2c3,round(array_length(array_share(t1.c3,t2.c3),1)::numeric/array_length(array_union(t1.c3,t2.c3),1),2)
simulate from t t1,t t2 where t1.c1<>t2.c1 and t1.c1<t2.c1) t where simulate>0.5;
t1c1 | t2c1 | t1c2 | t2c2 | t1c3 | t2c3 | simulate
------+------+--------------------+----------------------+-------------------+-------------------+----------
2 | 3 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
2 | 4 | 银屑病怎么治疗？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
3 | 4 | 银屑病怎么治疗好？ | 银屑病怎么能治疗好？ | {'银屑病','治疗'} | {'银屑病','治疗'} | 1.00
22 | 24 | 白血病怎么治疗？ | 白血病怎么能治疗好？ | {'治疗','白血病'} | {'治疗','白血病'} | 1.00
13 | 22 | 白血病怎么治疗好？ | 白血病怎么治疗？ | {'治疗','白血病'} | {'治疗','白血病'} | 1.00
13 | 24 | 白血病怎么治疗好？ | 白血病怎么能治疗好？ | {'治疗','白血病'} | {'治疗','白血病'} | 1.00
(6 rows)
postgres=# begin;
BEGIN
postgres=# delete from tdup1 where id in (with t(c1,c2,c3) as
postgres(# (select id,info,array_dist(regexp_split_to_array((regexp_replace(to_tsvector('jiebacfg',info)::text,'(:\d+)', '', 'g')),' ')) from tdup1)
postgres(# select t2c1 from (select t1.c1 t1c1,t2.c1 t2c1,t1.c2 t1c2,t2.c2 t2c2,t1.c3 t1c3,t2.c3 t2c3,round(array_length(array_share(t1.c3,t2.c3),1)::numeric/array_length(array_union(t1.c3,t2.c3),1),2)
postgres(# simulate from t t1,t t2 where t1.c1<>t2.c1 and t1.c1<t2.c1) t where simulate>0.5);
DELETE 4
postgres=# select * from tdup1 ;
id | info
----+--------------------
1 | 银屑病怎么治？
2 | 银屑病怎么治疗？
11 | 白血病怎么治？
13 | 白血病怎么治疗好？
(4 rows)
用数据库解会遇到的问题, 因为我们的JOIN filter是<>和<，用不上hashjoin。
数据量比较大的情况下，耗时会非常的长。
postgres=# explain delete from tdup1 where id in (with t(c1,c2,c3) as
(select id,info,array_dist(regexp_split_to_array((regexp_replace(to_tsvector('jiebacfg',info)::text,'(:\d+)', '', 'g')),' ')) from tdup1)
select t2c1 from (select t1.c1 t1c1,t2.c1 t2c1,t1.c2 t1c2,t2.c2 t2c2,t1.c3 t1c3,t2.c3 t2c3,round(array_length(array_share(t1.c3,t2.c3),1)::numeric/array_length(array_union(t1.c3,t2.c3),1),2)
simulate from t t1,t t2 where t1.c1<>t2.c1 and t1.c1<t2.c1) t where simulate>0.5);
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Delete on tdup1 (cost=10005260133.58..10005260215.84 rows=2555 width=34)
-> Hash Join (cost=10005260133.58..10005260215.84 rows=2555 width=34)
Hash Cond: (tdup1.id = "ANY_subquery".t2c1)
-> Seq Scan on tdup1 (cost=0.00..61.10 rows=5110 width=10)
-> Hash (cost=10005260131.08..10005260131.08 rows=200 width=32)
-> HashAggregate (cost=10005260129.08..10005260131.08 rows=200 width=32)
Group Key: "ANY_subquery".t2c1
-> Subquery Scan on "ANY_subquery" (cost=10000002667.20..10005252911.99 rows=2886838 width=32)
-> Subquery Scan on t (cost=10000002667.20..10005224043.61 rows=2886838 width=4)
Filter: (t.simulate > 0.5)
CTE t
-> Seq Scan on tdup1 tdup1_1 (cost=0.00..2667.20 rows=5110 width=36)
-> Nested Loop (cost=10000000000.00..10005113119.99 rows=8660513 width=68)
Join Filter: ((t1.c1 <> t2.c1) AND (t1.c1 < t2.c1))
-> CTE Scan on t t1 (cost=0.00..102.20 rows=5110 width=36)
-> CTE Scan on t t2 (cost=0.00..102.20 rows=5110 width=36)
(16 rows)
其他更优雅的方法，使用PLR或者R进行矩阵运算，得出结果后再进行筛选。
PLR
R
或者使用MPP数据库例如Greenplum加上R和madlib可以对非常庞大的数据进行处理。
MADLIB
MPP
小结 这里用到了PG的什么特性？ .1. 中文分词 .2. 窗口查询功能 (本例中没有用到，但是如果你的数据没有主键时，则需要用ctid和row_number来定位到一条唯一记录)