如何处理emoji等4字节的Unicode字符 - utf8mb4 vs. utf8 Collations

CentOS 8部署MariaDB实战:避坑指南与等保/RAGFlow适配 MariaDB作为MySQL的高性能分支,是Linux服务器数据库选型的核心选项之一;其在CentOS 8环境中的部署并非简单执行dnf install,而需深入理解模块流(module stream)、AppStream仓库机制及systemd服务生命周期管理。CentOS 8已EOL,当前主流为CentOS Stream 8,二者在mariadb默认版本、启用策略和依赖解析上存在本质差异,直接决定安装成功率。技术价值在于保障服务稳定性、满足等保三级对SSL强制传输、审计日志、密码策略等硬性要求,并支撑R 阅读详情


1. Unicode是什么
Unicode(中文:万国码、国际码、统一码、单一码)是 计算机科学领域里的一项业界标准。它对世界上大部分的文字系统进行了整理、编码,使得电脑可以用更为简单的方式来呈现和处理文字。
简单说来,就是把世界上所有语言的字,加上所有能找到的符号(如高音谱号、麻将、emoji)用同一套编码表示出来。

2. UTF-8是什么
UTF-8(8-bit Unicode Transformation Format)是一种针对Unicode的可变长度字符编码。可变长度的意思在于,如果能使用1字节编码,UTF-8绝对不会使用2字节去表示。举个例子,UTF-8的1字节部分和ASCII码是相同的。所以表示'A'这个字符的时候,UTF-8与ASCII码不仅编码相同,而且都是只使用1字节。

3. Character Set和Collation是什么
Character Set是一套符号以及编码。Collation是character set的排序方法。在 中文版的MySQL中,character set被 翻译为“字符集”,collation被翻译为“整理”。
举个例子,UTF-8是character set,utf8_unicode_ci和utf8mb4_unicode_ci就是collation。
Collation的作用主要有二:字符排序与查找字符。
字符排序的作用是显而易见的,不过还是要用几个例子加以说明。比如要比较a和b的大小,因为在26个英文字母里面,a在b前,所以在编码的时候,也把a放在b前面。这样就产生了第一种排序方式,通过字符编码的大小来排序。而在中文里面,“年”和“日”的排序,除了按照字符编码大小,还可以有另外一些标准。比如可以按照笔画序,“年”的第一笔是丿,“日”的第一笔是丨,而丨是排在丿前的,所以就将“日”排在前面;也可以按拼音序,“年”是n开头,“日”是r开头,于是把“年”排在前面。除此以外,还可以定义部首序、笔画数序等等,而不同的排序方法会有不同的结果。英文也有大小写敏感与不敏感的排序方式。种种不同的排序方式,就形成了不同的collations。
Collation的第二个作用则是查找字符是否在一个字符集里面。既然是一个有序的集合,则可以快速地通过一个编码值确定一个字符是否在集合内。这个特性是我们在不知不觉中使用的。比如使用中文输入法,就是通过输入法找到一个编码,通过collation把它查找出来的。

4. Unicode再深入:Plane和中日韩越统一表意文字

utf8_unicode_ci和utf8mb4_unicode_ci这两个collations都是基于UTF-8编码的,但排序方面或多或少会有差别。可是更大的差别是它查找字符的集合。这需要提到一个Unicode的概念:Plane。


4.1. Plane
Plane 中文译作“Unicode平面字符映射”,不过我们还是叫它plane好啦。目前的Unicode字符分为17个planes,而每个plane拥有65536(即2^16)个代码点。可以认为一个plane就是一个范围的编码。
Plane 0也叫做BMP(Basic Multilingual Plane,基本多文种平面),存放着世界上各种语言与标记中最常用的字符。
Plane 1也叫做SMP(Supplementary Multilingual Plane,多文种补充平面),放着表情符号(emoji)、字母与数学符号、音乐符号、太玄经(太极符号)、装饰符号、扑克牌、麻将符号、箭头扩展和一些世界上各种语言不太常用的文字等等。

Plane 2也叫做SIP(Supplementary Ideographic Plane,表意文字补充平面),用于存放统一汉字(见4.2)的一些罕用字与汉藏语系其他语言的用字(如粤语用字)。


4.2. 统一汉字的分布
对于统一 汉字(中日韩越统一表意文字,CJKV Unified Ideographs)来说,BMP存放着最初的版本(也是最常用字)与扩展A区的汉字。扩展B区到即将到来的扩展E区都放在SIP中。
在这些区中,除了独立字源的字,还有同一个字源或部首不同的变体或写法。比如“户”的第一笔,中国大陆与香港写作“户”,台湾写作“戶”,日本则写作“戸”。这些差异也会在Unicode中用三个不同的编码去表示。所以B区到E区有不少此种字体。
举些B区的例子。网络上之前流行的“不会功夫不要艹我”被写成““xx巭嫑莪”,其中“xx”这个字就是在B区。而粤语“x鸡”(阉鸡)、“x完松”(和一个人发生关系后弃之而去)两个词的首字也是在B区。

5. utf8_unicode_ci和utf8mb4_unicode_ci的异同
这两种collations所对应的字符都是UTF-8编码的一个子集。utf8_unicode_ci最多能找到3个字节的Unicode编码,而utf8mb4_unicode_ci则能找到4个字节的编码。由于调整后的UTF-8编码格式规定最多使用4字节(原来是6字节)编码,所以utf8mb4系列可以说是覆盖了整个Unicode编码。
由于utf8_unicode_ci最多能找到3个字节的编码,意味着它只支持BMP中的字符,对于SMP与SIP以及其他头一字节不为0x00、需要4字节编码的planes来说,utf8_unicode_ci这种collation是无法支持。当使用4字节的字符(如emoji与B区以后的统一 汉字)对使用此种collation的字段进行增删查改时, 数据库会报一个非法字符的异常。而utf8mb4则没有此问题。由此也看出,utf8mb4_unicode_ci是utf8_unicode_ci的超集。

6. utf8mb4_unicode_ci的优缺点
utf8mb4系列的Collation在MySQL 5.5以上开始支持。相比起utf8_unicode_ci,它有如下的特性:
1) 在数据表中,对于BMP中的字符(最多使用3字节的字符,最常用的字符),两种collations具有完全相同的存储特性:相同的码值,相同的编码方式,相同的存储长度。不会增加任何的存储开销。
2) 在数据表中,对于其他plains的字符,utf8系列的collation根本不能存储,而utf8mb4系列的collations则可以 存储。
3) 在 数据表中,对于变长的字段(如VARCHAR2,TEXT),utf8mb4最大可存储的字符可能少于utf8系列的collation。
4) 在索引中,对于文本类型的字段,utf8mb4可索引的字符少于utf8系列的collations。如InnoDB的索引最多使用767字节。如果使用utf8mb4,每一个字符都会预留4字节做索引,而utf8则预留3字节。故此前者是191个字符,后者是255个字符。
5) 由于4)的原因,加上字符集大,utf8mb4的性能可能比utf8系列的collations低。
6) 若升级前的字段做了索引,需要把索引字符限制在191字符或以内。

7. 当前系统用哪个好
在当前的系统,全部都使用utf8_unicode_ci这种collation。但是在 存储网页标题时,标题带有SMP或者SIP的字符,如emoji、粤语字,会引发数据库写入异常。于是,就有两种解决方向:
1) 扔掉。
1.1) 扔掉或截断引发异常的字。采取此种方法,需要对每一个标题进行扫描。
1.2) 扔掉整条记录。可以采取扫描法,或者扔掉引发异常的记录。
2) 升级到utf8mb4。会略为降低数据库性能。

7.1. 性能考虑
首先对于写入性能,查找字体的性能损耗由于在写入前字符都已经变成编码,基本可以忽略。对于网络传输的性能,则需要继续查找相关资料继续查证。但初步估计由于目前数据库在本地,故此这部分开销的增长不太明显。
而对于索引的性能,由于网页标题这一字段没有做索引,在可预见的将来也未有此计划,故此没有性能的损耗,也没有升级兼容性的担心。
况且,倘若走扔掉数据的方向,若采取扫描法,则需要付出扫描的开销。若采取扔掉记录法,则会先触发事务回滚,其他记录需要下次重新写入。而且当一批记录写入时有k个记录引发异常,则需要回滚与重试k次,除非使用扫描法预先扫描出这些异常的记录。但这也会引入额外的程序与 数据库开销。若不使用事务,则数据库总体写入性能会大为降低。
虽然没有实测过,但从感觉上来定性判断,似乎扔掉记录比升级collation带来的性能退化要大。

7.2. 存储空间考虑
当前的网页标题是使用VARCHAR2 存储。对于现在可用的、常见的BMP字符,不会引入额外的存储开销。BMP字符在VARCHAR的类型下不会为每一字符引入额外33%的空间开销。反之,定长的CHAR就会引入这种额外开销。

7.3. 目标数据考虑
网页标题作为以后特征分析的数据源。在分析需求完全没有确定的情况下,我认为扔掉任何数据都是不宜采取的办法,特别是整条记录扔掉更是不推荐。因为现阶段我们没有一套标准去判定何为有效数据、何为无效数据。有可能引发异常的那部分数据确实是没用的数据,也有可能那部分人群更倾向于在我们平台上活跃使用。既然各种可能性都存在,我们主动放弃一部分可能性,似乎不太恰当。

7.4. API设计与兼容性考虑
由于utf8_unicode_ci与utf8mb4_unicode_ci都是使用UTF-8编码,所以对于JAVA,使用MyBatis生成的代码是一样的,都是使用String类型。这点已经实测过。加上这两种collations在BMP中的编码完全一致,所以使用3字节与4字节的系统,对于BMP中的字符都是完全兼容、正常显示的。而对于3字节的系统,4字节的字符一般会显示成一个方框,或者在一个方框中有几个小数字,不会引发系统异常。

8. 总结
诚然,emoji对分词分析目前来说还没有什么效果,粤语词而且在SIP中也只是其中一部分,也不知道有多少日本动漫或者爱情动作片的网页会遇到这些生僻字,音乐符号也少人用,太极符号也不是每次都出现,一些数学增补的字符与箭头增补图案也不是每个人都会用。这些加起来可能不知够不够全部的千分之一。
但是倘若每一两个小时就会由于字符不能写入,引发 数据库的异常。通过上面的分析,我认为增加这种兼容性带来的成本是可以接受的。
故此,我建议使用升级的方法,兼容所有Unicode字符。

参考文献:
1. 维基百科 - Unicode:http://zh.wikipedia.org/wiki/Unicode
2. 维基百科 - UTF-8:http://zh.wikipedia.org/wiki/UTF-8
3. 维基百科 - Unicode字符平面映射:http://zh.wikipedia.org/wiki/U ... %2584
4. 维基百科 - 中日韩统一表意文字:http://zh.wikipedia.org/wiki/% ... %2597
5. MySQL 5.0 Manual: Character Sets and Collations in General:http://dev.mysql.com/doc/refma ... .html
6. MySQL Reference Manual: Upgrading from Previous to Current Unicode Support:http://dev. mysql.com/doc/refma ... .html

本文转载自ddumax博客,版权归ddumax所有

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

mysql不同版本的默认字符编码集、存emoji报错问题、utf8与utf8mb4的区别、utf8mb4_unicode_ci和utf8mb4_general_ci

主要讲解:如何查看MySQL版本号和字符编码集、存emoji报错问题的解决、utf8与utf8mb4的区别、utf8mb4_unicode_ci和utf8mb4_general_ci的选择。

weixin_51066423的博客 1581

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

在 MySQL 表中查询出所有包含 emoji 符号的数据

在 MySQL 表中查询出所有包含 emoji 符号的数据

wzy0623的专栏 2641

php mysql查询含英文字符字段串区分大小写并且支持emo表情的字符集

php mysql查询含英文字符字段串区分大小写

hzhairuntao的博客 322

ASCII字符集、Unicode字符集下UTF-8 和UTF-16编码、GBK(GB2312)字符集

https://www.cnblogs.com/Braveliu/p/9460812.html

baidu_16370559的博客 5422

utf8mb4中文、英文、emoji占用字节、字符个数

中文(包括中文字符)占用3个 英文(包括英文字符)占用1个 emoji占用4个 使用 select 字段,length(字段),char_length(字段) from 表可以测试 其中length(字段)表示占用字节数,char_length表示有几个字符

qq_39382220的博客 5111

unicode详解

unicode的中文翻译为统一码,也叫万国码、单一码,由统一码联盟开发,是计算机科学领域里的一项业界标准。简单的来看,unicode就是一个数字,每一个数字对应一个字符的编码,这个字符囊括了整个世界使用的全部语言和符号的字符,所以,从根本上来说,unicode就是一个映射表,一个从数字到文字的映射。

b1049112625的博客 2万+

如何区分四字节unicode和两字节unicode

   最近遇到一个项目,需要对古文做检索,需要支持到方正超大字符集,也可以说是unicode 5.0。查阅相当多的资料,都不得其解,后来终于搜索到一句“其中第一个字的范围是:d800-dbff,第二个字的范围是:dc00-dfff”,赶紧采用正则匹配,果不其然,很容易区分出了四字节的汉字。将我的代码贴出来,希望对大家有用。 Regex rxurl = new Regex("[/ud800-

成长的步伐 3488

【拓展】谈谈字符编码:Unicode编码与emoji表情编码

“开发过程中,字符编码是我们一定要掌握的知识。本文回顾ASCII标准,并介绍了Unicode和UTF-8、UTF-16方案间的关系,各自是如何存储的,最后介绍了Unicode中emoji...

pingan8787 7503

表情mysql编码方式_mysql存储emoji表情报错的处理方法【更改编码为utf8mb4】

utf-8编码可能2个字节、3个字节、4个字节的字符,但是MySQL的utf8编码只支持3字节的数据,而移动端的表情数据是4个字节的字符。如果直接往采用utf-8编码的数据库中插入表情数据,Java程序中将报SQL异常:java.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xF0\x9F\x92\x94' for column 'name' at row...

weixin_39711914的博客 207

mysql 中已设置了 utf8mb4 编码,但 emoji 还是乱码排查一般步骤

① 创建表时没有设置正确的字符集和排序规则:在创建表时,需要使用 CHARSET=utf8mb4 和 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci 参数,来设置表的字符集和排序规则。④ 服务器端没有设置正确的字符集:在 MySQL 服务器端,需要设置 character_set_server 和 collation_server 参数,来指定服务器端的字符集和排序规则。② 创建列时没有设置正确的字符集:在创建列时,需要使用 CHARSET=utf8mb4 参数,来设置列的字符集。

ModStartCMS的博客 1796

emoji字符问题-java-mysql

emoji字符问题 emoji是用4个字节存储字符 utf8只能存储1-3个字节的字符 所以要把数据库的字符集搞大一些或者处理掉emoji字符 解决方法: 方法一: 1.在my.cnf中在mysqld选项下指定服务器字符集 mysqld character_set_server=utf8mb4 2.修改表中存放emoji的字段 charset=utf8mb4,collation=utf8m...

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