資料庫中可以用datetime、bigint、timestamp來表示時間，那麼選擇什麼型別來儲存時間比較合適呢？

前期資料準備

透過程式往資料庫插入50w資料

資料表：

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複製程式碼

其中time_long、time_timestamp、time_date為同一時間的不同儲存格式

實體類users

/** * @author hetiantian * @date 2018/10/21 * */@Builder@Datapublic class Users { /** * 自增唯一id * */ private Long id； /** * date型別的時間 * */ private Date timeDate； /** * timestamp型別的時間 * */ private Timestamp timeTimestamp； /** * long型別的時間 * */ private long timeLong；}複製程式碼

dao層介面

/** * @author hetiantian * @date 2018/10/21 * */@Mapperpublic 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）；}複製程式碼

測試類往資料庫插入資料

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（））； } }}複製程式碼

生成資料程式碼方至github：github。com/TiantianUpu… 如果不想用程式碼生成，而是想透過sql檔案倒入資料，附sql檔案網盤地址：pan。baidu。com/s/1Qp9x6z8C…

sql查詢速率測試

透過datetime型別查詢：

select count（*） from users where time_date >=“2018-10-21 23：32：44” and time_date <=“2018-10-21 23：41：22”複製程式碼

耗時：0。171

透過timestamp型別查詢

select count（*） from users where time_timestamp >= “2018-10-21 23：32：44” and time_timestamp <=“2018-10-21 23：41：22”複製程式碼

耗時：0。351

透過bigint型別查詢

select count（*） from users where time_long >=1540135964091 and time_long <=1540136482372 複製程式碼

耗時：0。130s

結論 在InnoDB儲存引擎下，透過時間範圍查詢，效能bigint > datetime > timestamp

sql分組速率測試

使用bigint 進行分組會每條資料進行一個分組，如果將bigint做一個轉化在去分組就沒有比較的意義了，轉化也是需要時間的

透過datetime型別分組：

select time_date， count（*） from users group by time_date複製程式碼

耗時：0。176s

透過timestamp型別分組：

select time_timestamp， count（*） from users group by time_timestamp複製程式碼

耗時：0。173s

結論 在InnoDB儲存引擎下，透過時間分組，效能timestamp > datetime，但是相差不大

sql排序速率測試

透過datetime型別排序：

select * from users order by time_date複製程式碼

耗時：1。038s

透過timestamp型別排序

select * from users order by time_timestamp複製程式碼

耗時：0。933s

透過bigint型別排序

select * from users order by time_long複製程式碼

耗時：0。775s

結論 在InnoDB儲存引擎下，透過時間排序，效能bigint > timestamp > datetime

小結

如果需要對時間欄位進行操作（如透過時間範圍查詢或者排序等），推薦使用bigint，如果時間欄位不需要進行任何操作，推薦使用timestamp，使用4個位元組儲存比較節省空間，但是隻能記錄到2038年記錄的時間有限

作者：噠波甜 連結：https：//juejin。cn/post/6844903701094596615