數據庫中可以用 datetime、bigint、timestamp 來表示時間，那麼選擇什麼類型來存儲時間比較合適呢？
前期數據準備
通過程序往數據庫插入 50w 數據
- 數據表：
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 爲同一時間的不同存儲格式
- 實體類 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
/**
* @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);
}
- 測試類往數據庫插入數據
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 文件導入數據，附 sql 文件網盤地址：
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：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：0.351
- 通過 bigint 類型查詢
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，通過時間範圍查找，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 做一個轉化再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：
select time_date, count(*) from users group by time_date
耗時：0.176s
- 通過 timestamp 類型分組：
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：
select * from users order by time_date
耗時：1.038s
- 通過 timestamp 類型排序
select * from users order by time_timestamp
耗時：0.933s
- 通過 bigint 類型排序
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 (如通過時間範圍查找或者排序等)，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，但是隻能記錄到 2038 年記錄的時間有限
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