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數(shù)據(jù)庫中可以用datetime、bigint、timestamp來表示時(shí)間，那么選擇什么類型來存儲(chǔ)時(shí)間比較合適呢？

前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

通過程序往數(shù)據(jù)庫插入50w數(shù)據(jù)

• 數(shù)據(jù)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為同一時(shí)間的不同存儲(chǔ)格式

• 實(shí)體類users

/***?@author?hetiantian*?@date?2018/10/21*?*/ @Builder @Data public?class?Users?{/***?自增唯一id*?*/private?Long?id;/***?date類型的時(shí)間*?*/private?Date?timeDate;/***?timestamp類型的時(shí)間*?*/private?Timestamp?timeTimestamp;/***?long類型的時(shí)間*?*/private?long?timeLong; }

• dao層接口

/***?@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); }

• 測試類往數(shù)據(jù)庫插入數(shù)據(jù)

public?class?UsersMapperTest?extends?BaseTest?{@Resourceprivate?UsersMapper?usersMapper;@Testpublic?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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，附sql文件網(wǎng)盤地址：https://pan.baidu.com/s/1Qp9x6z8CN6puGfg-eNghig

sql查詢速率測試

• 通過datetime類型查詢：

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

耗時(shí)：0.171

• 通過timestamp類型查詢

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

耗時(shí)：0.351

• 通過bigint類型查詢

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

耗時(shí)：0.130s

• 結(jié)論 在InnoDB存儲(chǔ)引擎下，通過時(shí)間范圍查找，性能bigint ?> datetime > timestamp

sql分組速率測試

使用bigint 進(jìn)行分組會(huì)每條數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)分組，如果將bigint做一個(gè)轉(zhuǎn)化在去分組就沒有比較的意義了，轉(zhuǎn)化也是需要時(shí)間的

• 通過datetime類型分組：

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

耗時(shí)：0.176s

• 通過timestamp類型分組：

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

耗時(shí)：0.173s

• 結(jié)論 在InnoDB存儲(chǔ)引擎下，通過時(shí)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：

select?*?from?users?order?by?time_date

耗時(shí)：1.038s

• 通過timestamp類型排序

select?*?from?users?order?by?time_timestamp

耗時(shí)：0.933s

• 通過bigint類型排序

select?*?from?users?order?by?time_long

耗時(shí)：0.775s

• 結(jié)論 在InnoDB存儲(chǔ)引擎下，通過時(shí)間排序，性能bigint > timestamp > datetime

小結(jié)

如果需要對時(shí)間字段進(jìn)行操作(如通過時(shí)間范圍查找或者排序等)，推薦使用bigint，如果時(shí)間字段不需要進(jìn)行任何操作，推薦使用timestamp，使用4個(gè)字節(jié)保存比較節(jié)省空間，但是只能記錄到2038年記錄的時(shí)間有限

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的我脸都问绿了！二面竟然被问到 MySQL 时间类型 datetime、bigint 及 timestamp 的查询效率。。。的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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