当 MySQL 和 Memcached 遇到尾部空格时

本文探讨了MySQL和Memcached在处理相同键值时出现的不一致问题,具体表现为MySQL忽略尾部空格,而Memcached将空格转换为下划线。此现象可能导致数据查询错误。

MySQL 和 Memcached 对于同一个key,不能对应起来。最终原因是:PHP将key写入MySQL数据库之前,没有经过trim()过滤首尾空格(关键是尾部空格),结果:

 1、MySQL的varchar、char类型字段,SELECT .... WHERE 查询时忽略字段的尾部空格。例如varchar类型字段uidcode中,存储的含有尾部空格的内容“rewinx ”,通过以下三种方式均可查询到:



 
在MySQL手册第“11.4.1. CHAR和VARCHAR类型”节中写道(http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/column-types.html#char):请注意所有MySQL校对规则属于PADSPACE类。这说明在MySQL中的所有CHAR和VARCHAR值比较时不需要考虑任何尾部空格。请注意所有MySQL版本均如此,并且它不受SQL服务器模式的影响。

2、PHP 的 Memcache 扩展,则在set、get时,自动将key中的空格,转换成了半角下划线“_”。当然,直接通过 Memcached 协议来读取,key值“rewinx ”就要写成“rewinx_”了。

  示例:testmc.php

<?php   
$memcache_obj = new Memcache;   
$memcache_obj->connect('192.168.8.34', 11211);   
$memcache_obj->set('rewinx ', 'hello world');   
echo $memcache_obj->get('rewinx ')."\r\n";   
?>  

 



 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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