mysql資料庫時間型別datetime、bigint、timestamp的查詢效率比較

Hello_World寫的賊6發表於2018-10-29
MySql資料庫型別

資料庫中可以用datetime、bigint、timestamp來表示時間，那麼選擇什麼型別來儲存時間比較合適呢？

前期資料準備

通過程式往資料庫插入50w資料

  • 資料表：
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複製程式碼

其中time_long、time_timestamp、time_date為同一時間的不同儲存格式

  • 實體類users
/** * @author hetiantian  * @date 2018/10/21 * */@Builder@Datapublic class Users { 
   /**     * 自增唯一id     * */    private Long id;
    /**     * date型別的時間     * */    private Date timeDate;
    /**     * timestamp型別的時間     * */    private Timestamp timeTimestamp;
    /**     * long型別的時間     * */    private long timeLong;

  }複製程式碼
  • dao層介面
/** * @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);

  }複製程式碼
  • 測試類往資料庫插入資料
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());
        
  }    
  }
  }複製程式碼

生成資料程式碼方至github：github.com/TiantianUpu…如果不想用程式碼生成，而是想通過sql檔案倒入資料，附sql檔案網盤地址：pan.baidu.com/s/1Qp9x6z8C…

sql查詢速率測試

  • 通過datetime型別查詢：
select count(*) from users where time_date >
="2018-10-21 23:32:44" and time_date <
="2018-10-21 23:41:22"複製程式碼

耗時：0.171

  • 通過timestamp型別查詢
select count(*) from users where time_timestamp >
= "2018-10-21 23:32:44" and time_timestamp <
="2018-10-21 23:41:22"複製程式碼

耗時：0.351

  • 通過bigint型別查詢
select count(*) from users where time_long >
=1540135964091 and time_long <
=1540136482372  複製程式碼

耗時：0.130s

  • 結論在InnoDB儲存引擎下，通過時間範圍查詢，效能bigint >
    datetime >
    timestamp

sql分組速率測試

使用bigint 進行分組會每條資料進行一個分組，如果將bigint做一個轉化在去分組就沒有比較的意義了，轉化也是需要時間的

  • 通過datetime型別分組：
select time_date, count(*) from users group by time_date複製程式碼

耗時：0.176s

  • 通過timestamp型別分組：
select time_timestamp, count(*) from users group by time_timestamp複製程式碼

耗時：0.173s

  • 結論在InnoDB儲存引擎下，通過時間分組，效能timestamp >
    datetime，但是相差不大

sql排序速率測試

  • 通過datetime型別排序：
select * from users order by time_date複製程式碼

耗時：1.038s

  • 通過timestamp型別排序
select * from users order by time_timestamp複製程式碼

耗時：0.933s

  • 通過bigint型別排序
select * from users order by time_long複製程式碼

耗時：0.775s

  • 結論在InnoDB儲存引擎下，通過時間排序，效能bigint >
    timestamp >
    datetime

小結

如果需要對時間欄位進行操作(如通過時間範圍查詢或者排序等)，推薦使用bigint，如果時間欄位不需要進行任何操作，推薦使用timestamp，使用4個位元組儲存比較節省空間，但是隻能記錄到2038年記錄的時間有限

來源：https://juejin.im/post/5bd6a089e51d45437252599e

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