mysql中文数据问题

本文探讨了MySQL中出现中文数据乱码的原因,主要是由于客户端与服务器默认字符集不一致导致。通过查询服务器和客户端的字符集设置,发现服务器默认为utf8,而客户端为gbk。解决方法是修改服务器默认接收的字符集为gbk,并调整服务器给客户端的数据字符集。使用`set names gbk;`可以便捷地设置字符集,确保中文数据正确插入和显示。

中文数据问题

中文数据问题的本质就是字符集的问题。
由于计算机仅识别二进制数据,而且人类则更倾向于识别字符(符号),因此就需要一个二进制与字符的对应关系,也就是字符集。
在咱们通过 MySQL 数据库的客户端向服务器插入中文数据的时候,有可能失败,原因则可能是客户端和服务器的字符集设置不同导致的,例如:
 客户端的字符集为gbk,则一个中文字符,对应两个字节;
 服务器的字符集为utf8,则一个中文字符,对应三个字节。
这样显然会在编码转换的过程中出现问题,从而导致插入中文数据失败。

由于所有的数据库服务器表现的一些特性都是通过服务器端的变量来保持的,因此系统会先读取自己的变量,看看具体的表现形式。这样的话,咱们就可以通过以下语句查看服务器到底识别哪些字符集:
– 查看服务器识别的全部字符集
show character set;
在这里插入图片描述

通过以上查询,咱们会发现:服务器是万能的,其支持所有字符集。
既然服务器支持这么多字符集,总会有一种是服务器默认的和客户端打交道的字符集。因此,咱们可以通过以下语句查看服务器默认的对外处理的字符集:
– 查看服务器默认的对外处理的字符集
show variables like ‘character_set%’;
在这里插入图片描述

标注1:服务器默认的客户端传来的数据字符集为utf8;
标注2:连接层字符集为utf8;
标注3:当前数据库的字符集为utf8;
标注4:服务器默认的对外处理的字符集utf8.
通过以上查询,咱们会发现:服务器默认的对外处理的字符集是utf8.
那么反过来,咱们在通过客户端的属性查看客户端支持的字符集:
在这里插入图片描述

显然,咱们已经找到了问题的根源,确实是:客户端支持的字符集为gbk,而服务器默认的对外处理的字符集为utf8,因此产生矛盾。
既然问题已经找到了,那么解决方案就是:修改服务器默认接收的字符集为gbk.
– 修改服务器默认接收的字符集为 GBK(不区分大小写)
set character_set_client = gbk;

这样的话,咱们再插入中文数据的时候,就会插入成功啦!But,在咱们查看数据的时候,又发现了一个问题,就是之前咱们插入的中文数据显示乱码啦!不过这也正常,因为查询的时候,数据的来源是服务器(utf8),解析数据的是客户端,而客户端仅识别gbk格式的数据,显示乱码也就在意料之中啦!
因此,解决方案就是:修改服务器给客户端的数据字符集为gbk.
– 修改服务器给客户端的数据字符集为 GBK(不区分大小写)
set character_set_results = gbk;
在这里插入图片描述

如上图所示,向服务器插入中文数据的问题已经解决啦!
此外,咱们之前使用的 SQL 语句:
– 修改的只是会话级别,即当前客户端当次连接有效,关闭后失效
set 变量 = 值;

这样的话,每当咱们重启客户端的时候,都要依次重新进行设置,比较麻烦,因此咱们可以使用快捷的设置方式,即:
set names 字符集;
1
例如,
/**

  • 恒等于 set character_set_client = gbk;
  • 恒等于 set character_set_results = gbk;
  • 恒等于 set character_set_connection = gbk;
    */
    set names gbk;

表示上述一条语句,将同时改变三个变量的值。其中,connection为连接层,是字符集转换的中间者,如果其和client和results的字符集一致,则效率更高,不一致也没有关系。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值