关于MySQL字符集架构的思考
最近几个月,我每次用MySQL,几乎都会想:MySQL现在如此层次分明的字符集架构作用真的很大吗? MySQL的字符集处理 发送请求 客户端(character_set_client)=》数据库连接(character_set_connection)=》存储(table,column) 返回请求 存储(table,column)=》数
最近几个月,我每次用MySQL,几乎都会想:MySQL现在如此层次分明的字符集架构作用真的很大吗?
MySQL的字符集处理
发送请求
客户端(character_set_client)=》数据库连接(character_set_connection)=》存储(table,column)
返回请求
存储(table,column)=》数据库连接(character_set_connection )=》客户端(character_set_results)
在每一个非初始节点,都会做一次从上一个结点到当前节点的字符集转换操作。举个例子,有如下环境:
◆ character_set_connection utf-8
◆ character_set_results gbk
◆ character_set_client gb2312
◆ 有表A,字段字符集全部为BIG5
发送请求的时候,首先数据从gbk转换为utf-8,再转换为BIG5,然后再存储。
返回请求的时候,首先数据从BIG5转换为utf-8,再转换为gb2312,然后再发送给客户端。
架构的作用
1. 允许不同的客户端具有不同的字符集。典型的例子就是,我有一个utf-8的站点,这个站点就是一个charset client为utf-8的客户端。与此同时,我有可能需要在一个gbk的终端上读写数据库,这又是一个客户端,不过它的字符集是gbk。
2. 通过数据库操作文件系统的时候,需要把文件路径转为文件系统的字符集。例如我的客户端是gbk,而服务器文件系统是utf-8。操作”/A片 /Rina.rmvb”,发送过去的数据里,“片”的数据和服务器是不一样的。这时候就需要有个办法可以把转换GBK的“片”到utf-8。在这里 MySQL引入了一个叫character_filesystem的东西来完成这个事情。
除此之外,我暂时想不到其他的作用了。但是仔细想想,我们真的需要这样的处理吗?很多网站,无非就是希望自己的数据能怎么进去就怎么出来。这里又有两种情况了。
1. 希望可以根据数据进行排序或者做like操作。首先说排序,对于包含中文的字段来说,根据字符集排序的概念如同鸡肋。简体中文排序,一般都是希望按拼音来排序。我没有去真正了解过MySQL里的校验,但是从我接触过的程序来看,需要做此类排序,都是专门建一个存放拼音的字段来排序。而拼音又存在多音字的情况。如果是UTF-8,还存在某个区间的中文同时被中日韩三国共用的情况。实现起来不是这么容易,所以MySQL无论的GBK还是UTF-8的校验集 应该都没有实现拼音。我敢说,现在国内使用MySQL的大多数网站,所用到的校验集,只是一个byte排序而已。而byte排序,根本不需要使用什么字符 集。所以说对于中文站点,MySQL字符校验在排序上没任何意义。
但是在like操作上,倒是有了一点点意义。例如我like ‘%a%’,就有可能匹配到某个中文某个部分含有a。当然这种情况在utf-8下不会遇到,因为utf-8的存储格式导致a只可能是a,不可能是一个多字节字符的一部分。但是在其他字符集可能就会有这个问题了。说到最后,like又变得和order一样使得校验没意义了。晕倒。
2. 如果完全不需要对数据进行排序,like或者全文检索,那么请停止使用char,varchar,text之类的吧。 binary,varbinary,BLOB才是正确的选择。binary之类的在存储,取出的时候都不会进行字符集转换,而在排序时候,只根据二进制内 容排序,所以在效率上高出char,varchar,text很多。
这种情况更不需要字符集了。但是按照目前MySQL的架构,在client和connection之间的字符集操作,是忽略字段类型的,在这两个节点之间,依然会进行字符集转换。
另外提一下PHP里的设置字符集。大家请不要再使用mysql_query(”set names utf8″)这样的语句了。mysql_set_charset()才是最完整的字符集设置方式。后者比前者多一个设置,就是把struct MySQL的charset成员也设置了。这个成员变量在escape的时候起着很重要的作用,特别是对于GBK这种运行把“\”作为字符一部分的编码格式。如果你只使用mysql_query(”set names XXX”),那么在某些字符集,会有重大的安全漏洞,导致mysql_real_escape_string变得和addslashes一样不安全。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Sebab utama mengapa anda tidak boleh log masuk ke MySQL sebagai akar adalah masalah kebenaran, ralat fail konfigurasi, kata laluan tidak konsisten, masalah fail soket, atau pemintasan firewall. Penyelesaiannya termasuk: periksa sama ada parameter pengikat di dalam fail konfigurasi dikonfigurasi dengan betul. Semak sama ada kebenaran pengguna root telah diubahsuai atau dipadam dan ditetapkan semula. Sahkan bahawa kata laluan adalah tepat, termasuk kes dan aksara khas. Semak tetapan dan laluan kebenaran fail soket. Semak bahawa firewall menyekat sambungan ke pelayan MySQL.

Apabila MySQL mengubahsuai struktur jadual, kunci metadata biasanya digunakan, yang boleh menyebabkan jadual dikunci. Untuk mengurangkan kesan kunci, langkah -langkah berikut boleh diambil: 1. Simpan jadual yang tersedia dengan DDL dalam talian; 2. Melakukan pengubahsuaian kompleks dalam kelompok; 3. Beroperasi semasa tempoh kecil atau luar puncak; 4. Gunakan alat PT-OSC untuk mencapai kawalan yang lebih baik.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

MySQL boleh mengendalikan pelbagai sambungan serentak dan menggunakan multi-threading/multi-pemprosesan untuk menetapkan persekitaran pelaksanaan bebas kepada setiap permintaan pelanggan untuk memastikan bahawa mereka tidak terganggu. Walau bagaimanapun, bilangan sambungan serentak dipengaruhi oleh sumber sistem, konfigurasi MySQL, prestasi pertanyaan, enjin penyimpanan dan persekitaran rangkaian. Pengoptimuman memerlukan pertimbangan banyak faktor seperti tahap kod (menulis SQL yang cekap), tahap konfigurasi (menyesuaikan max_connections), tahap perkakasan (meningkatkan konfigurasi pelayan).

MySQL tidak boleh berjalan secara langsung di Android, tetapi ia boleh dilaksanakan secara tidak langsung dengan menggunakan kaedah berikut: menggunakan pangkalan data ringan SQLite, yang dibina di atas sistem Android, tidak memerlukan pelayan yang berasingan, dan mempunyai penggunaan sumber kecil, yang sangat sesuai untuk aplikasi peranti mudah alih. Sambungkan jauh ke pelayan MySQL dan sambungkan ke pangkalan data MySQL pada pelayan jauh melalui rangkaian untuk membaca dan menulis data, tetapi terdapat kelemahan seperti kebergantungan rangkaian yang kuat, isu keselamatan dan kos pelayan.

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.
