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

数据库中能够用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

经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为同一时间的不一样存储格式

• 实体类users

/**
 * @author hetiantian 
 * @date 2018/10/21
 * */
@Builder
@Data
public class Users {
    /**
     * 自增惟一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… 若是不想用代码生成，而是想经过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

• 经过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"
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耗时：0.171

• 经过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"
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耗时：0.351

• 经过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，经过时间范围查找，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，若是将bigint作一个转化在去分组就没有比较的意义了，转化也是须要时间的

• 经过datetime类型分组：

select time_date, count(*) from users group by time_date
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耗时：0.176s

• 经过timestamp类型分组：

select time_timestamp, count(*) from users group by time_timestamp
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耗时：0.173s

• 结论 在InnoDB存储引擎下，经过时间分组，性能timestamp > datetime，可是相差不大

sql排序速率测试

• 经过datetime类型排序：

select * from users order by time_date
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耗时：1.038s

• 经过timestamp类型排序

select * from users order by time_timestamp
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耗时：0.933s

• 经过bigint类型排序

select * from users order by time_long
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耗时：0.775s

• 结论 在InnoDB存储引擎下，经过时间排序，性能bigint > timestamp > datetime

小结

若是须要对时间字段进行操做(如经过时间范围查找或者排序等)，推荐使用bigint，若是时间字段不须要进行任何操做，推荐使用timestamp，使用4个字节保存比较节省空间，可是只能记录到2038年记录的时间有限