mysql数据库时间类型datetime、bigint、timestamp的查询效率比较


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

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
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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
@Data
public 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;
}
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  • dao 层接口
/**
 * @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);
}

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  • 测试类往数据库插入数据
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());
        }
    }
}
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生成数据代码方至 github:github.com/TiantianUpu… 如果不想用代码生成,而是想通过 sql 文件倒入数据,附 sql 文件网盘地址:pan.baidu.com/s/1Qp9x6z8C…

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"
复制代码

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"
复制代码

耗时:0.351

  • 通过 bigint 类型查询
select count(*) from users where time_long >=1540135964091 and time_long <=1540136482372  
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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(*) from users group by time_date
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耗时:0.176s

  • 通过 timestamp 类型分组:
select time_timestamp, count(*) from users group by time_timestamp
复制代码

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
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耗时:1.038s

  • 通过 timestamp 类型排序
select * from users order by time_timestamp
复制代码

耗时:0.933s

  • 通过 bigint 类型排序
select * from users order by time_long
复制代码

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。




作者:Myname。,发布于:2020/06/30
原文:https://www.cnblogs.com/yunxi520/p/13213835.html