- # 后数据准备
- # sql查询速率测试
- # sql分组速率测试
- # sql排序速率测试
- # 小结
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?
# 后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:https://github.com/TiantianUpup/sql-test/ 如果不想用代码生成,而是想通过sql文件倒入数据,文末附sql文件网盘地址。
# 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 *** 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 *** 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。
文中sql文件网盘地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1cCRCxtTlPriXMERGsbnb_A 提取码: hbq2
到此这篇关于Mysql数据库中datetime、bigint、timestamp来表示时间选择,谁来存储时间效率最高的文章就介绍到这了,更多相关数据库datetime、bigint、timestamp内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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