Mysql数据库中datetime、bigint、timestamp来表示时间选择,谁来存储时间效率最高

湛蓝之海

这篇文章主要介绍了Mysql数据库中datetime、bigint、timestamp来表示时间选择,谁来存储时间效率最高,针对这一问题每人回答方式各不相同，下面分享下我的个人想法,需要的朋友可以参考下
数据库中可以用datetime、bigint、timestamp来表示时间，那么选择什么类型来存储时间比较合适呢？

# 后数据准备
通过程序往数据库插入50w数据
数据表：

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为同一时间的不同存储格式
实体类users

/**
 * @author hetiantian
 * @date 2018/10/21
 * */
@Builder
@Data
public class Users {
  /**
   * 自增唯一id
   * */
  private Long id;
 
  /**
   * date类型的时间
   * */
  private Date timeDate;
 
  /**
   * timestamp类型的时间
   * */
  private Timestamp timeTimestamp;
 
  /**
   * long类型的时间
   * */
  private long timeLong;
}

dao层接口

/**
 * @author hetiantian
 * @date 2018/10/21
 * */
@Mapper
public 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);
}

测试类往数据库插入数据

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());
    }
  }
}

生成数据代码方至github：https://github.com/TiantianUpup/sql-test/ 如果不想用代码生成，而是想通过sql文件倒入数据，文末附sql文件网盘地址。

# sql查询速率测试
通过datetime类型查询：

select count(*) from users where time_date >="2018-10-21 23:32:44" and time_date <="2018-10-21 23:41:22"

耗时：0.171
通过timestamp类型查询

select count(*) from users where time_timestamp >= "2018-10-21 23:32:44" and time_timestamp <="2018-10-21 23:41:22"

耗时：0.351
通过bigint类型查询

select count(*) from users where time_long >=1540135964091 and time_long <=1540136482372

耗时：0.130s
结论 在InnoDB存储引擎下，通过时间范围查找，性能bigint > datetime > timestamp

# sql分组速率测试

使用bigint 进行分组会每条数据进行一个分组，如果将bigint做一个转化在去分组就没有比较的意义了，转化也是需要时间的
通过datetime类型分组：

select time_date, count(*) from users group by time_date

耗时：0.176s
通过timestamp类型分组：

select time_timestamp, count(*) from users group by time_timestamp

耗时：0.173s
结论 在InnoDB存储引擎下，通过时间分组，性能timestamp > datetime，但是相差不大

# sql排序速率测试
通过datetime类型排序：

select * from users order by time_date

耗时：1.038s
通过timestamp类型排序

select * from users order by time_timestamp

耗时：0.933s
通过bigint类型排序

select * from users order by time_long

耗时：0.775s
结论：在InnoDB存储引擎下，通过时间排序，性能bigint > timestamp > datetime

# 小结
如果需要对时间字段进行操作(如通过时间范围查找或者排序等)，推荐使用bigint，如果时间字段不需要进行任何操作，推荐使用timestamp，使用4个字节保存比较节省空间，但是只能记录到2038年记录的时间有限。
文中sql文件网盘地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1cCRCxtTlPriXMERGsbnb_A 提取码: hbq2
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原文链接：https://juejin.cn/post/6844903701094596615