PostgreSQL的中文拼音排序案例
kenyon_君羊 人气:0前一段时间开发人员咨询，说postgresql里面想根据一个字段做中文的拼音排序，但是不得其解
环境：
OS：CentOS 6.3
DB：PostgreSQL 9.2.4
TABLE: tbl_kenyon
场景：
postgres=# \d tbl_kenyon Table "public.tbl_kenyon" Column | Type | Modifiers --------+------+--------------- vname | text |
--使用排序后的结果，不是很理想
postgres=# select vname from tbl_kenyon order by vname; vname ------- 上海 北京 杭州 浙江 (4 rows)
说明：
postgresql的排序除了受到数据库的编码影响外，还有一个初始化参数是locale也会影响(initdb)，,通常我的选择是C，这可以让postgres数据库通过strcmp()这个函数来比较字符串，而不是strcoll()函数。
这个参数可以在数据库里查看，如
postgres=# \l
List of databases
Name | Owner | Encoding | Collate | Ctype | Access privileges
-----------------+----------+----------+---------+-------+-----------------------
dkenyon | u_kenyon | UTF8 | C | C |
postgres | postgres | UTF8 | C | C |
template0 | postgres | UTF8 | C | C | =c/postgres +
| | | | | postgres=CTc/postgres
template1 | postgres | UTF8 | C | C | =c/postgres +
| | | | | postgres=CTc/postgres
(6 rows)
--简体中文在系统表里的支持
postgres=# select collname,collcollate,collctype,b.nspname,c.rolname as collowner postgres-# from pg_collation a,pg_namespace b,pg_authid c postgres-# where a.collnamespace = b.oid and a.collowner = c.oid and lower(collname) like '%zh_cn%'; collname | collcollate | collctype | nspname | collowner --------------+--------------+--------------+------------+----------- zh_CN | zh_CN | zh_CN | pg_catalog | postgres zh_CN | zh_CN.utf8 | zh_CN.utf8 | pg_catalog | postgres zh_CN.gb2312 | zh_CN.gb2312 | zh_CN.gb2312 | pg_catalog | postgres zh_CN.utf8 | zh_CN.utf8 | zh_CN.utf8 | pg_catalog | postgres (4 rows)
因为初始化时选择的locale是C，所以数据库的默认排序也是C，要想字段内容按照中文拼音排序，需要将UTF8格式存储的内容转换为GBK方式。
解决办法：
1.转换字段的方式,加个convert_to前缀函数
postgres=# select vname from tbl_kenyon order by convert_to(vname,'GBK'); vname ------- 北京 杭州 上海 浙江 (4 rows)
--convert_to函数输入参数是text形式,输出编码是bytea形式，是将字符转换为目标编码的函数，如
postgres=# select convert_to('浙江','UTF8'),('浙江','GBK');
convert_to | row
----------------+------------
\xe6b599e6b19f | (浙江,GBK)
(1 row)
2.列指定zh_cn的方式存储
postgres=# alter table tbl_kenyon add cname text collate "zh_CN"; ALTER TABLE postgres=# \d tbl_kenyon Table "public.tbl_kenyon" Column | Type | Modifiers --------+------+--------------- vname | text | cname | text | collate zh_CN postgres=# select * from tbl_kenyon; vname | cname -------+------- 浙江 | 浙江 杭州 | 杭州 上海 | 上海 北京 | 北京 (4 rows) postgres=# select * from tbl_kenyon order by vname; vname | cname -------+------- 上海 | 上海 北京 | 北京 杭州 | 杭州 浙江 | 浙江 (4 rows) postgres=# select * from tbl_kenyon order by cname; vname | cname -------+------- 北京 | 北京 杭州 | 杭州 上海 | 上海 浙江 | 浙江 (4 rows)
3.查询时指定collate
postgres=# select * from tbl_kenyon order by vname collate "C"; vname | cname -------+------- 上海 | 上海 北京 | 北京 杭州 | 杭州 浙江 | 浙江 (4 rows) postgres=# select * from tbl_kenyon order by vname collate "zh_CN"; vname | cname -------+------- 北京 | 北京 杭州 | 杭州 上海 | 上海 浙江 | 浙江 (4 rows)
其他问题：
1.在用了方法一的convert_to函数转换一段时间后，开发告诉我说有异常,报错 character with byte sequence 0xc2 0xae in encoding "UTF8" has no equivalent in encoding "GBK"
Error querying database. Cause: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: character with byte sequence 0xc2 0xae in encoding "UTF8" has no equivalent in encoding "GBK"
排查了一下，发现数据库里存了一些比较奇怪的字符导致的，比如Mircle® city,niwhite®town。后对该表重建了一下，用方法二解决,所以convert_to函数使用对一些奇怪的字符转换时需要注意。
2.对于多音字，仍然会产生一定的歧义，比如重庆，会按Z去排序
上述办法能满足大部分汉字的拼音排序，但仍有一些不足。比较理想的解决办法是对这类基础数据录入时就指定拼音规则，或者数据库里存一份数据的拼音字典来关联使用。
其他：
使用zh_cn存储时测试字段大小，未测试取值速度
postgres=# insert into tbl_kenyon select repeat('浙江GDOOASASHOME爱你',5000), repeat('浙江GDOOASASHOME爱你',5000) ;
INSERT 0 1
postgres=# insert into tbl_kenyon select repeat('浙江GDOOASASHOME爱你',50000), repeat('浙江GDOOASASHOME爱你',50000) ;
INSERT 0 1
postgres=# insert into tbl_kenyon select repeat('浙江GDOOASASHOME爱你',100000), repeat('浙江GDOOASASHOME爱你',100000) ;
INSERT 0 1
postgres=# select pg_column_size(cname),pg_column_size(vname) from tbl_kenyon ;
pg_column_size | pg_column_size
----------------+----------------
1410 | 1406
13769 | 13769
27506 | 27506
(3 rows)
存储差异并不大
补充
#高版本可能不支持,或者语法不对？ select * from store order by storename collate 'zh_CN';
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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