PHP - таблица базы данных поиска MySQL возвращает результат с процентным соответствием

Вот как я это делаю. Предположим, что $like1, $like2 и $like3 — это значения вашего текущего пользователя:

SELECT (IF(like1='$like1',1,0) + IF(like2='$like2',1,0) + IF(like3='$like3',1,0))/3*100 match_percent,
COUNT(id)
FROM helloworld
GROUP BY match_percent;

У вас есть отношение «многие к человеку» между пользователем и лайками. Ваша таблица нарушает 1NF — у вас есть «повторяющаяся группа» столбцов like. Вместо этого создайте для этого отдельную таблицу ассоциаций:

create table user_likes (
    user_id int(9) NOT NULL,
    like_name varchar(300) NOT NULL
);

Теперь вы можете использовать более простые запросы, чтобы получить количество совпадений — я оставлю это вам, чтобы решить :)

Подсказка: вы можете использовать битовую маску, чтобы помочь определить совпадения, назначая предопределенную степень числа 2 для каждого отдельного like_name (справка — это таблица like_names).

Вам лучше проверить это на уровне PHP. Учитывая интересы каждого пользователя, вы можете получить оценку, используя count() по результату array_intersect(), чтобы сравнить интересы посетителя и других пользователей (http://www.php.net/manual/en/function.array-intersect. php). Если вы разрешите 5 интересов, это будет (5 * count(array_intersect({params})))%. За отсутствие совпадения 0%, за 4 совпадения 80%.

Во-первых, я думаю, вам нужна другая схема. Тот, который у вас есть, сильно усложнит вашу задачу, потому что он недостаточно гибкий. Я рекомендую что-то вроде этого:

CREATE TABLE `users` (
    `id`        INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `name`      VARCHAR(300) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);

CREATE TABLE `likes` (
    `user`      INT NOT NULL,
    `interest`  VARCHAR NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`user`,`interest`)
);

(Извините, я не помню, как настроить связь FK в MySQL, но я уверен, что вы легко это поймете.)

Затем, чтобы определить количество лайков для каждого пользователя:

SELECT COUNT(*)
FROM users
JOIN likes ON likes.user=users.id
WHERE users.name = 'bob';

Затем, чтобы определить, сколько лайков есть у двух пользователей:

SELECT COUNT(*)
FROM users AS u1
JOIN likes AS l1 ON (l1.user = u1.id)
JOIN likes AS l2 ON (l1.interest = l2.interest)
JOIN users AS u2 ON (l2.user = u2.id)
WHERE u1.name = 'bob'
    AND u2.name = 'alice';

Затем, основываясь на этих трех числах, вы можете рассчитать свои проценты по своему усмотрению - возможно, в своем клиентском коде, но вы можете использовать подзапросы, чтобы сделать все это на стороне SQL, если хотите.

Пример:

USERS:
 id | name
----+-------
  1 | bob
  2 | alice

LIKES:
 user | interest
------+----------
    1 | fish
    1 | baseball
    2 | fish
    2 | cooking
    2 | baseball

Выполнение первого запроса для bob и alice покажет, что у Боба 2 интереса, а у Алисы 3 интереса. Затем выполнение второго запроса покажет, что у Боба и Алисы есть 2 общие интересы.

Затем вы можете показать Бобу, что Алиса разделяет 100 % его интересов (2/2 = 100 %), и вы можете показать Алисе, что Боб разделяет 66 % (2/3 = 66 %) ее интересов.

Это сделает это с вашей текущей схемой:

select
    t2.id,
    t2.name
    sum(
        t1.like1 in (t2.like1, t2.like2, t2.like3, t2.like4, t2.like5) +
        t1.like2 in (t2.like1, t2.like2, t2.like3, t2.like4, t2.like5) +
        t1.like3 in (t2.like1, t2.like2, t2.like3, t2.like4, t2.like5) +
        t1.like4 in (t2.like1, t2.like2, t2.like3, t2.like4, t2.like5) +
        t1.like5 in (t2.like1, t2.like2, t2.like3, t2.like4, t2.like5)
    ) * 20 as percent_match
from helloworld t1
left join helloworld t2 on t1.id != t2.id
group by 1, 2
order by 3 desc;

Это работает, потому что true в mysql равно 1 - суммирование истин даст общее количество совпадений.