今天有朋友数据库出现ORA-29275 部分多字节字符,对应的字段只能用to_char才能正常查询,感觉是字符集问题。询问之果然修改过字符
今天有朋友数据库出现ORA-29275 部分多字节字符,对应的字段只能用to_char才能正常查询,感觉是字符集问题。询问之果然修改过字符集。
他的修改方式:
SQL>STARTUP MOUNT;
SQL>ALTER SYSTEM ENABLE RESTRICTED SESSION;
SQL>ALTER SYSTEM SET JOB_QUEUE_PROCESSES=0;
SQL>ALTER SYSTEM SET AQ_TM_PROCESSES=0;
SQL>ALTER DATABASE OPEN;
SQL>ALTER DATABASE CHARACTER SET INTERNAL_USE ZHS16GBK;
查看数据库:
SQL> select name,value$ from props$ where name like '%NLS%';
NAME VALUE$
------------------------------ ------------------------------
NLS_LANGUAGE AMERICAN
NLS_TERRITORY AMERICA
NLS_CURRENCY $
NLS_ISO_CURRENCY AMERICA
NLS_NUMERIC_CHARACTERS .,
NLS_CHARACTERSET ZHS16GBK
NLS_CALENDAR GREGORIAN
NLS_DATE_FORMAT DD-MON-RR
NLS_DATE_LANGUAGE AMERICAN
NLS_SORT BINARY
NLS_TIME_FORMAT HH.MI.SSXFF AM
NLS_TIMESTAMP_FORMAT DD-MON-RR HH.MI.SSXFF AM
NLS_TIME_TZ_FORMAT HH.MI.SSXFF AM TZR
NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT DD-MON-RR HH.MI.SSXFF AM TZR
NLS_DUAL_CURRENCY $
NLS_COMP BINARY
NLS_LENGTH_SEMANTICS BYTE
NLS_NCHAR_CONV_EXCP FALSE
NLS_NCHAR_CHARACTERSET AL16UTF16
NLS_RDBMS_VERSION 11.2.0.1.0
确实已经修改好了。但是这里:
ALTER DATABASE CHARACTER SET INTERNAL_USE ZHS16GBK;
是非常有问题的,这里跳过字符集子集检查,强制进行修改。
所以以后的数据将会出现问题。
那么我们使用exp/imp在导出的时候指定字符集进行转换呢?
引入一篇文章的部分段落:
9i之前的版本:在源数据库的字符集和export的session的NLS_LANG设置不同时,,所有数据的字符集(用户数据和字典数据)均会转换;
在import过程中,如果import session的NLS_LANG和export时不一致,将会将dmp中的字符集转换成import session的NLS_LANG设置成的字符集;
当import session的NLS_LANG和目标数据库的字符集不一致时,将会发生公import session的NLS_LANG字符集到目标数据库的字符集转换
9i及之后的版本:在源数据库的字符集和export的session的NLS_LANG设置不同时,只有字典数据会发生字符集转换,用户数据则和源数据库的字符集一致,而忽略NLS_LANG的设置;
在import过程中,如果import session的NLS_LANG和export时不一致,将会将dmp中的字符集转换成import session的NLS_LANG设置成的字符集;
当import session的NLS_LANG和目标数据库的字符集不一致时,将会发生公import session的NLS_LANG字符集到目标数据库的字符集转换
其实都没关系,不管你用什么办法转换,只要转换的字符集不是原字符集的超集都是有问题的:
所以我们在修改数据库字符集的时候,执行如下语句:
ALTER DATABASE CHARACTER SET ZHS16GBK
如果没有报:
SYS@zbdba>ALTER DATABASE CHARACTER SET ZHS16GBK;
ALTER DATABASE CHARACTER SET ZHS16GBK
*
ERROR at line 1:
ORA-12712: new character set must be a superset of old character set
那说明可以修改。如果有以上错误,建议不要修改强制修改字符集
Oracle关于字符集的分析
Oracle数据库字符集研究
本文永久更新链接地址:

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


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

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini