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作者：哒波甜

来源：https://juejin.cn/post/6844903701094596615
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：
CREATETABLE`users` (`id`int(11) NOTNULL AUTO_INCREMENT,`time_date` datetime NOTNULL,`time_timestamp`timestampNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,`time_long`bigint(20) NOTNULL, PRIMARY KEY (`id`),KEY`time_long` (`time_long`),KEY`time_timestamp` (`time_timestamp`),KEY`time_date` (`time_date`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=500003DEFAULTCHARSET=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@Datapublicclass Users {/** * 自增唯一id * */private Long id;/** * date类型的时间 * */privateDate 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 * */@MapperpublicinterfaceUsersMapper{@Insert("insert into users(time_date, time_timestamp, time_long) value(#{timeDate}, #{timeTimestamp}, #{timeLong})")@Options(useGeneratedKeys = true,keyProperty = "id",keyColumn = "id")intsaveUsers(Users users);}
  • 测试类往数据库插入数据
publicclassUsersMapperTestextendsBaseTest{@Resourceprivate UsersMapper usersMapper;@Testpublicvoidtest(){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：
selectcount(*) fromuserswhere 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
selectcount(*) fromuserswhere 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
selectcount(*) fromuserswhere time_long >=1540135964091and 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(*) fromusersgroupby time_date
耗时：0.176s
  • 通过timestamp类型分组：
select time_timestamp, count(*) fromusersgroupby 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 * fromusersorderby time_date
耗时：1.038s
  • 通过timestamp类型排序
select * fromusersorderby time_timestamp
耗时：0.933s
  • 通过bigint类型排序
select * fromusersorderby 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: https://pan.baidu.com/s/1vjxCyTih8YXGJPUwbU2oqA 提取码: g9c4 
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