mysql數據庫時間類型datetime、bigint、timestamp的查詢效率比較

數據庫中能夠用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

經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
複製代碼

其中time_long、time_timestamp、time_date爲同一時間的不一樣存儲格式

• 實體類users

/**
 * @author hetiantian 
 * @date 2018/10/21
 * */
@Builder
@Data
public class Users {
    /**
     * 自增惟一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;
}
複製代碼

• 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);
}
複製代碼

• 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());
        }
    }
}
複製代碼

生成數據代碼方至github：github.com/TiantianUpu… 若是不想用代碼生成，而是想經過sql文件倒入數據，附sql文件網盤地址：pan.baidu.com/s/1Qp9x6z8C…

sql查詢速率測試

• 經過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"
複製代碼

耗時：0.171

• 經過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"
複製代碼

耗時：0.351

• 經過bigint類型查詢

select count(*) from users where time_long >=1540135964091 and time_long <=1540136482372  
複製代碼

耗時：0.130s

• 結論 在InnoDB存儲引擎下，經過時間範圍查找，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，若是將bigint作一個轉化在去分組就沒有比較的意義了，轉化也是須要時間的

• 經過datetime類型分組：

select time_date, count(*) from users group by time_date
複製代碼

耗時：0.176s

• 經過timestamp類型分組：

select time_timestamp, count(*) from users group by time_timestamp
複製代碼

耗時：0.173s

• 結論 在InnoDB存儲引擎下，經過時間分組，性能timestamp > datetime，可是相差不大

sql排序速率測試

• 經過datetime類型排序：

select * from users order by time_date
複製代碼

耗時：1.038s

• 經過timestamp類型排序

select * from users order by time_timestamp
複製代碼

耗時：0.933s

• 經過bigint類型排序

select * from users order by time_long
複製代碼

耗時：0.775s

• 結論 在InnoDB存儲引擎下，經過時間排序，性能bigint > timestamp > datetime

小結

若是須要對時間字段進行操做(如經過時間範圍查找或者排序等)，推薦使用bigint，若是時間字段不須要進行任何操做，推薦使用timestamp，使用4個字節保存比較節省空間，可是隻能記錄到2038年記錄的時間有限