博客
关于我
深入浅出MySQL(五) MySQL5.5的中文乱码坑
阅读量:344 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1346 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

MySQL 5.5版本中中文乱码的解决方法

登录MySQL查看字符集

首先,登录MySQL后执行以下命令查看当前字符集设置:

SHOW VARIABLES LIKE 'character%';

运行后,会显示以下结果:

Variable_name Value
character_set_client utf8
character_set_connection utf8
character_set_database latin1
character_set_filesystem binary
character_set_results utf8
character_set_server latin1
character_set_system utf8
character_sets_dir /usr/share/mysql/charsets/

修改MySQL配置文件

进入MySQL配置文件my.cnf,找到相应的配置字段进行修改:

  • [client]字段中添加字符集设置:
  • [client]port = 3306socket = /var/lib/mysql/mysql.sockdefault-character-set=utf8
    1. [mysqld]字段中设置字符集:
    2. [mysqld]port = 3306socket = /var/lib/mysql/mysql.sockcharacter-set-server=utf8
      1. [mysql]字段中添加字符集:
      2. [mysql]no-auto-rehashdefault-character-set=utf8

        修改完成后,执行以下命令重启MySQL服务:

        service mysql restart

        检查修改效果

        重启服务后,重新执行SHOW VARIABLES LIKE 'character%';,确认数据库字符集已全部改为utf8

        Variable_name Value
        character_set_client utf8
        character_set_connection utf8
        character_set_database utf8
        character_set_filesystem binary
        character_set_results utf8
        character_set_server utf8
        character_set_system utf8
        character_sets_dir /usr/share/mysql/charsets/

        解决连接层乱码问题

        如果上述修改仍未解决乱码问题,问题可能出在连接层。可以在SQL文件的最前面添加以下语句:

        SET NAMES 'utf8';

        这条语句等价于以下三条命令:

        SET character_set_client = utf8;SET character_set_results = utf8;SET character_set_connection = utf8;

        注意事项

        • 确保MySQL服务在修改配置后已正确重启。
        • [mysqld]字段与[mysql]字段有区别,务必 distinction.
        • 如果问题依旧存在,建议检查网络连接配置和客户端工具设置。

    转载地址:http://pgve.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
    查看>>
    VS2003 Front Page Server Extension
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>