數據庫中可以用datetime、bigint、timestamp來表示時間，那么選擇什么類型來存儲時間比較合適呢？
# 后數據準備
通過程序往數據庫插入50w數據
數據表：
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CREATE TABLE `users` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `time_date` datetime NOT NULL, `time_timestamp` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `time_long` bigint(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `time_long` (`time_long`), KEY `time_timestamp` (`time_timestamp`), KEY `time_date` (`time_date`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=500003 DEFAULT CHARSET=latin1 |
其中time_long、time_timestamp、time_date為同一時間的不同存儲格式
實體類users
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/** * @author hetiantian * @date 2018/10/21 * */@Builder@Datapublic class Users { /** * 自增唯一id * */ private Long id; /** * date類型的時間 * */ private Date timeDate; /** * timestamp類型的時間 * */ private Timestamp timeTimestamp; /** * long類型的時間 * */ private long timeLong;} |
dao層接口
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/** * @author hetiantian * @date 2018/10/21 * */@Mapperpublic interface UsersMapper { @Insert("insert into users(time_date, time_timestamp, time_long) value(#{timeDate}, #{timeTimestamp}, #{timeLong})") @Options(useGeneratedKeys = true,keyProperty = "id",keyColumn = "id") int saveUsers(Users users);} |
測試類往數據庫插入數據
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public class UsersMapperTest extends BaseTest { @Resource private UsersMapper usersMapper; @Test public void test() { for (int i = 0; i < 500000; i++) { long time = System.currentTimeMillis(); usersMapper.saveUsers(Users.builder().timeDate(new Date(time)).timeLong(time).timeTimestamp(new Timestamp(time)).build()); } }} |
生成數據代碼方至github：https://github.com/TiantianUpup/sql-test/ 如果不想用代碼生成，而是想通過sql文件倒入數據，文末附sql文件網盤地址。
# sql查詢速率測試
通過datetime類型查詢：
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select count(*) from users where time_date >="2018-10-21 23:32:44" and time_date <="2018-10-21 23:41:22" |
耗時：0.171
通過timestamp類型查詢
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select count(*) from users where time_timestamp >= "2018-10-21 23:32:44" and time_timestamp <="2018-10-21 23:41:22" |
耗時：0.351
通過bigint類型查詢
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select count(*) from users where time_long >=1540135964091 and time_long <=1540136482372 |
耗時：0.130s
結論 在InnoDB存儲引擎下，通過時間范圍查找，性能bigint > datetime > timestamp
# sql分組速率測試
使用bigint 進行分組會每條數據進行一個分組，如果將bigint做一個轉化在去分組就沒有比較的意義了，轉化也是需要時間的
通過datetime類型分組：
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select time_date, count(*) from users group by time_date |
耗時：0.176s
通過timestamp類型分組：
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select time_timestamp, count(*) from users group by time_timestamp |
耗時：0.173s
結論 在InnoDB存儲引擎下，通過時間分組，性能timestamp > datetime，但是相差不大
# sql排序速率測試
通過datetime類型排序：
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select * from users order by time_date |
耗時：1.038s
通過timestamp類型排序
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select * from users order by time_timestamp |
耗時：0.933s
通過bigint類型排序
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select * from users order by time_long |
耗時：0.775s
結論：在InnoDB存儲引擎下，通過時間排序，性能bigint > timestamp > datetime
# 小結
如果需要對時間字段進行操作(如通過時間范圍查找或者排序等)，推薦使用bigint，如果時間字段不需要進行任何操作，推薦使用timestamp，使用4個字節保存比較節省空間，但是只能記錄到2038年記錄的時間有限。
文中sql文件網盤地址: 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1cCRCxtTlPriXMERGsbnb_A 提取碼: hbq2
到此這篇關于Mysql數據庫中datetime、bigint、timestamp來表示時間選擇,誰來存儲時間效率最高的文章就介紹到這了,更多相關數據庫datetime、bigint、timestamp內容請搜索服務器之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家！
原文鏈接：https://juejin.cn/post/6844903701094596615
