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MGeo与SQL结合查询：在数据库内直接调用相似度函数

背景与问题引入

在中文地址数据处理中，实体对齐是一项极具挑战性的任务。由于地址表述存在高度多样性——如“北京市朝阳区建国路88号”与“北京朝阳建国路88号”虽指向同一位置，但文本形式差异显著——传统基于精确匹配的数据库查询难以有效识别这类语义等价关系。这一问题在电商、物流、城市治理等场景中尤为突出，直接影响数据融合、用户画像构建和地理信息分析的准确性。

阿里云近期开源的MGeo模型，正是为解决中文地址语义理解与相似度计算而设计的专业化深度学习方案。该模型基于大规模真实地址对进行训练，具备强大的地址归一化与语义对齐能力，能够输出两个地址之间的相似度分数（0~1），显著优于通用文本相似度模型（如BERT、SimCSE）在地址领域的表现。更进一步地，通过将 MGeo 集成至数据库系统内部，我们可以在 SQL 查询中直接调用其相似度函数，实现“在数据库内完成语义级地址匹配”，避免了传统方式中频繁的数据导出-计算-回写流程，极大提升了处理效率与系统闭环性。

本文将围绕如何在数据库环境中集成 MGeo 并支持 SQL 层面的相似度查询展开，重点介绍部署实践、函数封装、SQL 调用方式以及性能优化建议，帮助开发者快速构建高效、可落地的地址实体对齐系统。

技术选型与架构设计

要实现在数据库中直接执行地址相似度计算，核心在于打通三个环节：模型服务化 → 函数接口暴露 → SQL 可调用性。常见的技术路径包括：

| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |------|------|------|----------| | 应用层调用 API + 批量比对 | 开发简单，解耦清晰 | 数据传输开销大，延迟高 | 小规模离线任务 | | UDF（用户自定义函数）嵌入数据库 | 原生 SQL 支持，低延迟 | 实现复杂，需支持扩展语言（如 Python） | 中高频率实时查询 | | 外部向量化 + 向量数据库检索 | 高效近似搜索，适合海量比对 | 精度损失，需额外存储 | 地址去重、模糊查找 |

本文采用UDF + 内部推理服务的混合架构，在 PostgreSQL 或兼容扩展的数据库（如 Greenplum、AnalyticDB）中注册 Python UDF，调用本地部署的 MGeo 推理模块，实现“SQL 中直接使用mgeo_similarity(addr1, addr2)函数”。

核心价值：将 AI 模型能力下沉至数据存储层，真正做到“计算靠近数据”，减少 IO 开销，提升整体吞吐。

快速部署与环境准备

以下步骤基于阿里官方提供的 Docker 镜像，在单卡 A4090D 环境下完成 MGeo 推理服务的本地化部署。

1. 启动镜像并进入容器

docker run -it --gpus all \ -p 8888:8888 \ registry.cn-beijing.aliyuncs.com/mgeo/mgeo-inference:latest /bin/bash

该镜像已预装 PyTorch、Transformers、CUDA 驱动及 MGeo 模型权重，开箱即用。

2. 启动 Jupyter Notebook 服务

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --no-browser

通过浏览器访问http://<服务器IP>:8888即可进入交互式开发环境。

3. 激活 Conda 环境

conda activate py37testmaas

此环境包含 MGeo 所依赖的所有 Python 包（如torch,transformers,faiss,pandas等）。

4. 执行推理脚本

python /root/推理.py

该脚本会加载 MGeo 模型，并提供一个简单的函数接口get_similarity(addr1, addr2)，返回 float 类型的相似度得分。

✅ 提示：可通过cp /root/推理.py /root/workspace将脚本复制到工作区，便于修改和调试。

核心代码解析：MGeo 推理逻辑封装

以下是/root/推理.py的关键代码片段及其详细解析：

# /root/推理.py import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification # 加载 tokenizer 和模型 MODEL_PATH = "/root/models/mgeo-base-chinese" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_PATH) model.eval().cuda() # 使用 GPU 加速 def get_similarity(addr1: str, addr2: str) -> float: """ 计算两个中文地址的语义相似度分数 返回值范围: [0, 1]，越接近1表示越相似 """ # 构造输入格式："[ADDR1][SEP][ADDR2]" inputs = tokenizer( addr1, addr2, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors="pt" ).to("cuda") with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1) similarity_score = probs[0][1].item() # 假设 label=1 表示相似 return round(similarity_score, 4) # 示例调用 if __name__ == "__main__": score = get_similarity("北京市海淀区中关村大街1号", "北京海淀中关村大街1号") print(f"相似度得分: {score}")

🔍 关键点说明：

• 输入拼接策略：使用[SEP]分隔符连接两个地址，符合模型训练时的输入格式。
• Softmax 归一化：模型输出为二分类 logits（相似/不相似），通过 softmax 转换为概率分布。
• GPU 加速：.to("cuda")和model.cuda()确保推理在 GPU 上运行，单条推理耗时可控制在 <50ms。
• 结果精度控制：保留四位小数，满足大多数业务场景需求。

实现 SQL 内部调用：创建数据库 UDF

为了让数据库支持mgeo_similarity()函数，我们需要在支持 Python UDF 的数据库中注册该函数。以Greenplum为例，演示完整流程。

1. 安装 PL/Python 并启用语言支持

-- 在数据库中启用 Python 语言支持 CREATE LANGUAGE plpython3u;

2. 注册外部依赖路径（确保推理脚本可导入）

-- 设置 PYTHONPATH，使数据库能导入自定义模块 DO $$ import sys sys.path.append('/root/workspace') $$ LANGUAGE plpython3u;

3. 创建 SQL 可调用的相似度函数

CREATE OR REPLACE FUNCTION mgeo_similarity(addr1 TEXT, addr2 TEXT) RETURNS FLOAT AS $$ import sys sys.path.append('/root/workspace') from 推理 import get_similarity if not addr1 or not addr2: return 0.0 try: return get_similarity(addr1, addr2) except Exception as e: plpy.warning("MGeo inference error: %s" % str(e)) return 0.0 $$ LANGUAGE plpython3u;

⚠️ 注意事项： - 函数必须声明为RETURNS FLOAT，并与 Python 返回类型一致。 - 异常捕获是必要的，防止模型报错导致整个 SQL 查询中断。 - 若数据库未安装transformers等包，需提前通过pip install安装至数据库 Python 环境。

SQL 实战：地址实体对齐查询示例

假设我们有两个表：t_user_address（用户上报地址）和t_shop_location（门店标准地址），目标是找出最可能匹配的地址对。

表结构定义

CREATE TABLE t_user_address ( user_id INT, address TEXT ); CREATE TABLE t_shop_location ( shop_id INT, standard_addr TEXT );

使用 MGeo 函数进行模糊匹配

-- 查找每个用户地址最相似的前3个门店 SELECT ua.user_id, ua.address AS user_addr, sl.shop_id, sl.standard_addr AS matched_addr, mgeo_similarity(ua.address, sl.standard_addr) AS sim_score FROM t_user_address ua CROSS JOIN t_shop_location sl WHERE mgeo_similarity(ua.address, sl.standard_addr) > 0.85 -- 设定阈值 ORDER BY sim_score DESC LIMIT 100;

优化建议：先过滤再计算

为提升性能，应避免全量笛卡尔积。可结合规则预筛 + 模型精算策略：

-- 先按城市或区县粗粒度过滤 WITH filtered_pairs AS ( SELECT ua.*, sl.* FROM t_user_address ua CROSS JOIN t_shop_location sl WHERE LEFT(ua.address, 3) = LEFT(sl.standard_addr, 3) -- 简单前缀匹配 ) SELECT user_id, user_addr, shop_id, matched_addr, sim_score FROM ( SELECT user_id, address AS user_addr, shop_id, standard_addr AS matched_addr, mgeo_similarity(address, standard_addr) AS sim_score, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY sim_score DESC) AS rn FROM filtered_pairs ) t WHERE sim_score > 0.8 AND rn <= 3;

性能优化与工程实践建议

尽管 MGeo 模型推理速度较快，但在大规模数据集上直接调用仍可能成为瓶颈。以下是几条关键优化建议：

✅ 1. 缓存高频地址对结果

对于经常出现的标准地址（如连锁店、热门小区），可建立 Redis 缓存层，缓存(addr1, addr2) -> score映射，减少重复计算。

import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def cached_similarity(a1, a2): key = f"sim:{hash(a1+a2)}" score = r.get(key) if score: return float(score) else: score = get_similarity(a1, a2) r.setex(key, 3600, score) # 缓存1小时 return score

✅ 2. 批量推理优化

当前get_similarity仅支持单对输入。可通过改写为批量处理函数，利用 GPU 并行能力提升吞吐：

def batch_similarity(addr_pairs): inputs = tokenizer( [p[0] for p in addr_pairs], [p[1] for p in addr_pairs], padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors="pt" ).to("cuda") with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1) return probs[:, 1].cpu().numpy().tolist()

✅ 3. 异步调度 + 结果持久化

对于离线批量对齐任务，建议采用异步队列（如 Celery + RabbitMQ）调度推理任务，将结果写回数据库表而非实时返回。

✅ 4. 监控与日志追踪

记录每次调用的输入、输出、耗时，便于后续分析模型表现与异常情况：

CREATE TABLE mgeo_log ( id SERIAL PRIMARY KEY, addr1 TEXT, addr2 TEXT, score FLOAT, call_time TIMESTAMP DEFAULT NOW() );

总结与展望

本文系统介绍了如何将阿里开源的MGeo 地址相似度模型与数据库系统深度融合，实现在 SQL 中直接调用语义相似度函数的能力。通过 UDF 封装与本地推理服务集成，我们打破了传统“数据搬移+外部计算”的低效模式，构建了一个高效、闭环的地址实体对齐解决方案。

🎯 核心收获总结：

• 技术整合价值：AI 模型与数据库的融合，实现了“数据不动模型动”的新型计算范式。
• 工程落地路径：从镜像部署、脚本调试到 SQL 函数注册，提供了完整的可复用流程。
• 性能优化方向：提出缓存、批量、异步三大优化手段，支撑大规模应用。

🔮 未来发展方向：

• 向量化索引加速：将地址编码为向量，结合 Faiss/PGVector 实现近似最近邻搜索，适用于亿级地址库的快速匹配。
• 增量更新机制：支持动态添加新地址并自动更新索引，适应持续增长的业务数据。
• 多模态扩展：融合 GPS 坐标、POI 名称等辅助信息，进一步提升匹配精度。

随着大模型与数据库技术的不断演进，“智能数据库”正逐步成为现实。MGeo 与 SQL 的结合，不仅是地址匹配的一次升级，更是AI 原生数据库能力构建的重要探索。