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

程序员考拉

共 2672字,需浏览 6分钟

 ·

2020-09-05 12:24


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


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;
}


  • 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);
}


  • 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());
        }
    }
}


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"


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


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



链接:juejin.im/post/6844903701094596615






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