SQLServer特殊字符/生僻字与varchar

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
RDS SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
简介: 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/chinahuyong/article/details/78558695 对于中...
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/chinahuyong/article/details/78558695
对于中文版的SQL SERVER,默认安装后使用的默认排序规则为Chinese_PRC_CI_AS,在此排序规则下,使用varchar类型来可以“正常存取”存放中文字符以及一些东南亚国家的字符,同时varchar类型在存放英文字符和数字时比nvarchar节省一半的存储空间,因此很多DBA都习惯使用varchar类型来存放字符数据,但这样便存在一些乱码隐患!

首先是特殊字符如上下标或版权字符,测试Code如下:

--准备测试表
DROP TABLE TB1
GO
CREATE TABLE TB1
(
C1 VARCHAR(200),
C2 NVARCHAR(200)
)
GO
--插入测试数据
INSERT INTO TB1(C1,C2)
SELECT N'm²',N'm²'
UNION
SELECT N'®',N'®'
--查询
SELECT C1,
CAST(C1 AS NVARCHAR(200)) AS C1_N,
C2,
CAST(C2 AS VARCHAR(200)) AS C2_V
FROM  TB1

可以明显地看到上标在varchar类型下转换成普通数字2,而版权符号在varchar类型下直接就乱码。

对于这些特殊字符,可能不会被使用到,比如用户姓名字段,那么是不是就可以使用varchar类型了呢?

当然不是,能避开特殊字符,还得考虑“有文化的父母”给子女来点生僻字以展示有文化!!!比如五代十国中南汉的创建者刘䶮就自认为很牛叉,于是自己创了一个“䶮”字,取意为飞龙在天,如此牛叉的意义就不招varchar的“喜欢”,测试code如下:测试结果如下:

 

 

可以明显地看到上标在varchar类型下转换成普通数字2,而版权符号在varchar类型下直接就乱码。

对于这些特殊字符,可能不会被使用到,比如用户姓名字段,那么是不是就可以使用varchar类型了呢?

当然不是,能避开特殊字符,还得考虑“有文化的父母”给子女来点生僻字以展示有文化!!!比如五代十国中南汉的创建者刘䶮就自认为很牛叉,于是自己创了一个“䶮”字,取意为飞龙在天,如此牛叉的意义就不招varchar的“喜欢”,测试code如下:

INSERT INTO TB1(C1,C2)
SELECT N'刘䶮',N'刘䶮'
 
SELECT C1,
CAST(C1 AS NVARCHAR(200)) AS C1_N,
C2,
CAST(C2 AS VARCHAR(200)) AS C2_V
FROM  TB1

显示结果如下:

“䶮”字只能在NVARCHAR模式下才能完好地显示哈!

建议使用NVARCHAR来存放非英文字符数据理由:
理由1:VARCHAR类型存放特殊字符或生僻字时存在乱码或字符被转变的问题
理由2:对于中文字符,使用VARCHAR和NVARCHAR消耗同样的空间,对于英文字符,使用VARCHAR比NVARCHAR节省一倍的空间,但随着磁盘成本越来越低,其提升的性能和节省的成本有限。(例外:如果数据中存在大量英文字符和少量非英文字符,则可以考虑VARCHAR类型)
理由3:对于需要国际化的企业,后期将VARCHAR升级为NVARCHAR的成本太高或难以实现
理由4:使用VARCHAR存放非英文字符时,容易生成错误的预估值,尤其在执行LIKE这类前缀匹配的预估时。显示结果如下: 

“䶮”字只能在NVARCHAR模式下才能完好地显示哈!
建议使用NVARCHAR来存放非英文字符数据理由:
理由1:VARCHAR类型存放特殊字符或生僻字时存在乱码或字符被转变的问题
理由2:对于中文字符,使用VARCHAR和NVARCHAR消耗同样的空间,对于英文字符,使用VARCHAR比NVARCHAR节省一倍的空间,但随着磁盘成本越来越低,其提升的性能和节省的成本有限。(例外:如果数据中存在大量英文字符和少量非英文字符,则可以考虑VARCHAR类型)
理由3:对于需要国际化的企业,后期将VARCHAR升级为NVARCHAR的成本太高或难以实现
理由4:使用VARCHAR存放非英文字符时,容易生成错误的预估值,尤其在执行LIKE这类前缀匹配的预估时。





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