uni-app 字符串过长时模糊查询匹配不到结果

在uni-app中处理字符串过长时的模糊查询问题，可以通过多种方式优化查询逻辑，以确保即使字符串很长也能正确匹配到结果。以下是一个使用正则表达式和字符串处理的代码示例，帮助你实现高效的模糊查询。

示例场景

假设你有一个包含长字符串的数组，并且用户输入一个关键词进行模糊查询。

解决方案

1. 正则表达式优化查询： 使用正则表达式进行模糊匹配，同时利用正则表达式的ignoreCase和global标志来提高搜索效率。

2. 字符串预处理： 在查询之前，可以对长字符串进行预处理，比如分词或提取关键词，以减少匹配时的计算量。

代码示例

// 示例数据：长字符串数组
const longStrings = [
  "This is a very long string that contains multiple words and phrases that might be relevant for search.",
  "Another long string with different content, but similar words might appear multiple times.",
  // 更多长字符串...
];

// 用户输入的查询关键词
const searchKeyword = "multiple";

// 模糊查询函数
function fuzzySearch(strings, keyword) {
  // 构建正则表达式，使用全局和忽略大小写的标志
  const regex = new RegExp(keyword, 'gi');
  
  // 过滤匹配到的字符串
  const result = strings.filter(str => regex.test(str));
  
  return result;
}

// 调用模糊查询函数
const matchedStrings = fuzzySearch(longStrings, searchKeyword);

// 输出匹配结果
console.log("Matched Strings:", matchedStrings);

// 如果需要更高效的搜索（特别是在大数据集上），可以考虑使用索引或数据库
// 例如，使用Lucene、Elasticsearch等搜索引擎进行模糊查询

// 另一种优化方法：预处理字符串（例如，分词）
function preprocessString(str) {
  // 简单的分词处理（这里只是分割单词作为示例）
  return str.toLowerCase().split(/\s+/);
}

// 对每个长字符串进行预处理，并存储分词结果（实际应用中可能需要更复杂的分词逻辑）
const processedStrings = longStrings.map(str => preprocessString(str));

// 在分词结果中搜索（这里只是简单示例，实际应用可能需要更复杂的匹配逻辑）
const fastSearch = (processed, keyword) => 
  processed.filter(words => words.includes(keyword.toLowerCase()));

const fastMatchedStrings = fastSearch(processedStrings, searchKeyword);
console.log("Fast Matched Strings:", fastMatchedStrings.map((_, index) => longStrings[index]));

注意事项

• 上述代码中的分词处理只是简单示例，实际应用中可能需要使用更复杂的分词算法或库。
• 对于非常大的数据集，考虑使用专门的搜索引擎或数据库索引来提高查询效率。
• 模糊查询的性能会随数据集大小的增加而下降，因此需要根据具体情况选择合适的优化策略。