WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Специальные символы выбирают проблемы с MySQL

На основе https://i18nqa.com/debug/utf8-debug.html Я хочу выполнить поиск в моей таблице MySQL, чтобы увидеть, есть ли у меня строки с проблемами кодирования.

Если я запускаю следующий запрос:

select t.col1 from table t where t.col1 like '%Ú%' 

он принесет все t.col1, в которых есть символы «как».

Как изменить запрос, чтобы он извлекал только строки, содержащие "%Ú%", а не все, содержащие "%as%".


  • Это может помочь: stackoverflow.com/a/14007477 09.05.2016
  • Если вы хотите сворачивание регистра, но с учетом ударения, отправьте запрос по адресу bugs.mysql.com . 15.03.2017

Ответы:


1

попробуйте это, если вы используете сопоставление latin1_swedish_ci

select t.col1 from table t where t.col1 regexp '^[Ú]';
09.05.2016
  • Обратите внимание, что REGEXP довольно хромает - он не понимает наборы символов, только байты. Так что Хассан использовал его, чтобы работать. 10.05.2016

  • 2

    С сопоставлениями MySQL свертывание регистра и удаление диакритических знаков идут рука об руку.

    Если вы не хотите ни того, ни другого, используйте сопоставление ..._bin для используемого вами набора символов.

    WHERE foo LIKE '%Ú%' COLLATE utf8_bin
    

    Еще быстрее было бы объявить foo COLLATE utf8_bin вместо того, что у вас есть. (Примечание: значение по умолчанию для utf8 равно utf8_general_ci.)

    09.05.2016
    Новые материалы

    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


    Для любых предложений по сайту: wedx@cp9.ru