mysql数据库时间类型datetime、bigint、timestamp的查询效率比较 java互联网架构 _互联网架构

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？
前期数据准备

文章插图

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@Datapublic 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 * */@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);}

测试类往数据库插入数据

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 文件导入数据，附 sql 文件网盘地址：
https://pan.baidu.com/s/1Qp9x6z8CN6puGfg-eNghig
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 做一个转化再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

【mysql数据库时间类型datetime、bigint、timestamp的查询效率比较 java互联网架构】