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MySQL存儲(chǔ)時(shí)間類(lèi)型選擇的問(wèn)題講解

 更新時(shí)間:2019年03月20日 16:32:25   作者:CODETC  
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于MySQL存儲(chǔ)時(shí)間類(lèi)型選擇的問(wèn)題講解,小編覺(jué)得內(nèi)容挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,具有很好的參考價(jià)值,需要的朋友一起跟隨小編來(lái)看看吧

MySQL中存儲(chǔ)時(shí)間通常會(huì)用datetime類(lèi)型,但現(xiàn)在很多系統(tǒng)也用int存儲(chǔ)unix時(shí)間戳,它們有什么區(qū)別?本人總結(jié)如下:

int

(1)4個(gè)字節(jié)存儲(chǔ),INT的長(zhǎng)度是4個(gè)字節(jié),存儲(chǔ)空間上比datatime少,int索引存儲(chǔ)空間也相對(duì)較小,排序和查詢效率相對(duì)較高一點(diǎn)點(diǎn)

(2)可讀性極差,無(wú)法直觀的看到數(shù)據(jù)

TIMESTAMP

(1)4個(gè)字節(jié)儲(chǔ)存

(2)值以UTC格式保存

(3)時(shí)區(qū)轉(zhuǎn)化 ,存儲(chǔ)時(shí)對(duì)當(dāng)前的時(shí)區(qū)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,檢索時(shí)再轉(zhuǎn)換回當(dāng)前的時(shí)區(qū)。

(4)TIMESTAMP值不能早于1970或晚于2037

datetime

(1)8個(gè)字節(jié)儲(chǔ)存

(2)與時(shí)區(qū)無(wú)關(guān)

(3)以'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'格式檢索和顯示DATETIME值。支持的范圍為'1000-01-01 00:00:00'到'9999-12-31 23:59:59'

隨著Mysql性能越來(lái)越來(lái)高,個(gè)人覺(jué)得關(guān)于時(shí)間的存儲(chǔ)方式,具體怎么存儲(chǔ)看個(gè)人習(xí)慣和項(xiàng)目需求吧

分享兩篇關(guān)于int vs timestamp vs datetime性能測(cè)試的文章

Myisam:MySQL DATETIME vs TIMESTAMP vs INT 測(cè)試儀

CREATE TABLE `test_datetime` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`datetime` FIELDTYPE NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM;

機(jī)型配置

  • kip-locking
  • key_buffer = 128M
  • max_allowed_packet = 1M
  • table_cache = 512
  • sort_buffer_size = 2M
  • read_buffer_size = 2M
  • read_rnd_buffer_size = 8M
  • myisam_sort_buffer_size = 8M
  • thread_cache_size = 8
  • query_cache_type = 0
  • query_cache_size = 0
  • thread_concurrency = 4

測(cè)試

DATETIME   14111 14010        14369     130000000
TIMESTAMP  13888        13887        14122     90000000
INT        13270        12970        13496     90000000

執(zhí)行mysql

mysql> select * from test_datetime into outfile ‘/tmp/test_datetime.sql';
Query OK, 10000000 rows affected (6.19 sec)

mysql> select * from test_timestamp into outfile ‘/tmp/test_timestamp.sql';
Query OK, 10000000 rows affected (8.75 sec)

mysql> select * from test_int into outfile ‘/tmp/test_int.sql';
Query OK, 10000000 rows affected (4.29 sec)

alter table test_datetime rename test_int;
alter table test_int add column datetimeint INT NOT NULL;
update test_int set datetimeint = UNIX_TIMESTAMP(datetime);
alter table test_int drop column datetime;
alter table test_int change column datetimeint datetime int not null;
select * from test_int into outfile ‘/tmp/test_int2.sql';
drop table test_int;

So now I have exactly the same timestamps from the DATETIME test, and it will be possible to reuse the originals for TIMESTAMP tests as well.

mysql> load data infile ‘/export/home/ntavares/test_datetime.sql' into table test_datetime;
Query OK, 10000000 rows affected (41.52 sec)
Records: 10000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0

mysql> load data infile ‘/export/home/ntavares/test_datetime.sql' into table test_timestamp;
Query OK, 10000000 rows affected, 44 warnings (48.32 sec)
Records: 10000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 44

mysql> load data infile ‘/export/home/ntavares/test_int2.sql' into table test_int;
Query OK, 10000000 rows affected (37.73 sec)
Records: 10000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0

As expected, since INT is simply stored as is while the others have to be recalculated. Notice how TIMESTAMP still performs worse, even though uses half of DATETIME storage size.

Let's check the performance of full table scan:

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM test_datetime WHERE datetime > ‘1970-01-01 01:30:00′ AND datetime < ‘1970-01-01 01:35:00′;
+———–+
| count(id) |
+———–+
|  211991 |
+———–+
1 row in set (3.93 sec)

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM test_timestamp WHERE datetime > ‘1970-01-01 01:30:00′ AND datetime < ‘1970-01-01 01:35:00′;
+———–+
| count(id) |
+———–+
|  211991 |
+———–+
1 row in set (9.87 sec)

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM test_int WHERE datetime > UNIX_TIMESTAMP('1970-01-01 01:30:00′) AND datetime < UNIX_TIMESTAMP('1970-01-01 01:35:00′);
+———–+
| count(id) |
+———–+
|  211991 |
+———–+
1 row in set (15.12 sec)

Then again, TIMESTAMP performs worse and the recalculations seemed to impact, so the next good thing to test seemed to be without those recalculations: find the equivalents of those UNIX_TIMESTAMP() values, and use them instead:

mysql> select UNIX_TIMESTAMP('1970-01-01 01:30:00′) AS lower, UNIX_TIMESTAMP('1970-01-01 01:35:00′) AS bigger;
+——-+——–+
| lower | bigger |
+——-+——–+
| 1800 |  2100 |
+——-+——–+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM test_int WHERE datetime > 1800 AND datetime < 2100;
+———–+
| count(id) |
+———–+
|  211991 |
+———–+
1 row in set (1.94 sec)

Innodb:MySQL DATETIME vs TIMESTAMP vs INT performance and benchmarking with InnoDB

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。如果你想了解更多相關(guān)內(nèi)容請(qǐng)查看下面相關(guān)鏈接

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