数据库中datetime、bigint、timestamp来表示时间，选择谁来存储时间效率最高呢？

面试题

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后端数据准备

通过程序往数据库插入50w数据

  • 数据表
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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
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@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
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@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
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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());
        }
    }
}

SQL查询速率测试

  • 通过datetime类型查询
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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
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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
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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
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select time_date, count(*) from users group by time_date

耗时：0.176s

  • 通过timestamp类型分组
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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
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select * from users order by time_date

耗时：1.038s

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

耗时：0.933s

  • 通过bigint类型排序
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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

总结

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。