云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版得分distance的标准大概是怎样的呢？

在云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版中，"distance" 得分是用于评估文本相似性的一个度量标准。具体来说，"distance" 得分通常用于计算两个文本字符串之间的差异或相似程度。较低的 "distance" 得分表示两个字符串更相似，而较高的得分则表示两个字符串差异较大。

在AnalyticDB PostgreSQL中，可以使用一些函数和扩展来计算文本之间的 "distance" 得分，例如：

1. Levenshtein Distance（编辑距离）：衡量通过插入、删除和替换字符来转换一个字符串成为另一个字符串所需的最小操作次数。通过使用 levenshtein() 函数来计算编辑距离。

2. Similarity Metrics（相似度度量）：包括 Jaccard 相似系数、Cosine 相似度等。这些度量方法考虑了字符串中共同出现的词汇或字符，并根据它们的重叠程度来计算相似性得分。

3. pg_trgm 扩展：提供了 trigram 模式匹配算法，可以计算字符串之间的相似度得分。该扩展允许使用 % 或 %% 运算符进行模糊匹配，并返回匹配度得分。

具体选择哪种方法取决于您的需求和数据特点。您可以根据具体情况使用适当的函数或扩展来计算文本之间的 "distance" 得分。

AnalyticDB PostgreSQL版中的l2_squared_distance函数用于计算两个点之间的欧式距离的平方。这个函数的返回值是一个浮点数，表示两个点之间的距离的平方。

这个距离的数值范围可以根据两个点的坐标值的大小来确定。例如，如果两个点的坐标值都在0~1之间，那么它们的距离的平方也可能在0~1之间。如果两个点的坐标值都在1~10之间，那么它们的距离的平方也可能在1~100之间。如果两个点的坐标值都在100~1000之间，那么它们的距离的平方也可能在10000~100000之间。

至于你想要比较不错的结果，这个值取多少范围内的比较好，这需要根据你的具体业务需求和数据特性来决定。一般来说，你可以先计算出一些样本数据之间的距离，然后观察这些距离的分布情况，从而确定一个合适的范围。