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？

前期数据准备

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

复制代码

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;

}

复制代码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);

}

复制代码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());

}

}

}

复制代码

生成数据代码方至github：github.com/TiantianUpu…

如果不想用代码生成，而是想通过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

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"

复制代码

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"

复制代码

耗时：0.351

通过bigint类型查询

select count(*) from users where time_long >=1540135964091 and time_long <=1540136482372

复制代码

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

复制代码

耗时：0.176s

通过timestamp类型分组：

select time_timestamp, count(*) from users group by time_timestamp

复制代码

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

复制代码

耗时：1.038s

通过timestamp类型排序

select * from users order by time_timestamp

复制代码

耗时：0.933s

通过bigint类型排序

select * from users order by time_long

复制代码

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