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作者：噠波甜

來(lái)源：https://juejin.cn/post/6844903701094596615

數(shù)據(jù)庫(kù)中可以用datetime、bigint、timestamp來(lái)表示時(shí)間，那么選擇什么類(lèi)型來(lái)存儲(chǔ)時(shí)間比較合適呢？

# 后數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

通過(guò)程序往數(shù)據(jù)庫(kù)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(lèi)users

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

dao層接口

/** * @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);}

測(cè)試類(lèi)往數(shù)據(jù)庫(kù)插入數(shù)據(jù)

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(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(guò)sql文件倒入數(shù)據(jù)，文末附sql文件網(wǎng)盤(pán)地址。

# sql查詢(xún)速率測(cè)試

通過(guò)datetime類(lèi)型查詢(xún)：

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(guò)timestamp類(lèi)型查詢(xún)

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(guò)bigint類(lèi)型查詢(xún)

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(guò)時(shí)間范圍查找，性能bigint > datetime > timestamp

# sql分組速率測(cè)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(méi)有比較的意義了，轉(zhuǎn)化也是需要時(shí)間的

通過(guò)datetime類(lèi)型分組：

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

耗時(shí)：0.176s

通過(guò)timestamp類(lèi)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(guò)時(shí)間分組，性能timestamp > datetime，但是相差不大

# sql排序速率測(cè)試

通過(guò)datetime類(lèi)型排序：

select * from users order by time_date

耗時(shí)：1.038s

通過(guò)timestamp類(lèi)型排序

select * from users order by time_timestamp

耗時(shí)：0.933s

通過(guò)bigint類(lèi)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(guò)時(shí)間排序，性能bigint > timestamp > datetime

# 小結(jié)

如果需要對(duì)時(shí)間字段進(jìn)行操作(如通過(guò)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。

--完--
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百度面試官：數(shù)據(jù)庫(kù)中datetime、bigint、timestamp來(lái)表示時(shí)間，選擇誰(shuí)來(lái)存儲(chǔ)時(shí)間效率最高呢？

# 后數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

# sql查詢(xún)速率測(cè)試

# sql分組速率測(cè)試

# sql排序速率測(cè)試

# 小結(jié)