MYSQL 数据库时间字段 INT,TIMESTAMP,DATETIME 性能效率比较

周三不加班

发布于 2019-08-19 13:12:25

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发布于 2019-08-19 13:12:25

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在数据库设计的时候，我们经常会需要设计时间字段，在 MYSQL 中，时间字段可以使用 int、timestamp、datetime 三种类型来存储，那么这三种类型哪一种用来存储时间性能比较高，效率好呢？

就这个问题，来一个实践出真知吧。

一、准备工作

1.1 建表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `datetime_test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,AUTO_INCREMENT=1,
  `d_int` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `d_timestamp` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `d_datetime` datetime DEFAULT NULL
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1000001 DEFAULT CHARSET=utf8;

1.2 插入100万条测试数据

//插入d_intvalue=1到100万之间的数据
insert into datetime_test(d_int,d_timestamp,d_datetime) 
values(d_intvalue,FROM_UNIXTIME(d_intvalue),FROM_UNIXTIME(d_intvalue));

取中间的 20 万条做查询测试：

SELECT FROM_UNIXTIME(400000), FROM_UNIXTIME(600000)
1970-01-05 23:06:40, 1970-01-08 06:40:00

二、MyISAM引擎

2.1 MyISAM 引擎无索引下的 dint/dtimestamp/d_datetime

2.1.1 int 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

//SQL_NO_CACHE意思是说查询时不适用缓存
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE d_int >400000 AND d_int<600000

查询花费 0.0780 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE d_int>UNIX_TIMESTAMP('1970-01-05 23:06:40') 
AND d_int<UNIX_TIMESTAMP('1970-01-08 06:40:00')

查询花费 0.0780 秒

效率不错

2.1.2 timestamp 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE d_timestamp>'1970-01-05 23:06:40' 
AND d_timestamp<'1970-01-08 06:40:00'

查询花费 0.4368 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE UNIX_TIMESTAMP(d_timestamp)>400000 
AND UNIX_TIMESTAMP(d_timestamp)<600000

查询花费 0.0780 秒

对于 timestamp 类型，使用UNIX_TIMESTAMP内置函数查询效率很高，几乎和int相当；直接和日期比较效率低。

2.1.3 datetime 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE d_datetime>'1970-01-05 23:06:40' 
AND d_datetime<'1970-01-08 06:40:00'
查询花费 0.1370 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE UNIX_TIMESTAMP(d_datetime)>400000 
AND UNIX_TIMESTAMP(d_datetime)<600000
查询花费 0.7498 秒

对于 datetime 类型，使用 UNIX_TIMESTAMP 内置函数查询效率很低，不建议；直接和日期比较，效率还行。

2.2 MyISAM 引擎有索引下的 dint/dtimestamp/d_datetime

2.2.1 int 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE d_int >400000
AND d_int<600000
查询花费 0.3900 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE d_int>UNIX_TIMESTAMP('1970-01-05 23:06:40') 
AND d_int<UNIX_TIMESTAMP('1970-01-08 06:40:00')
查询花费 0.3824 秒

对于 int 类型，有索引的效率反而低了，笔者估计是由于设计的表结构问题，多了索引，反倒多了一个索引查找。

2.2.2 timestamp 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE d_timestamp>'1970-01-05 23:06:40' 
AND d_timestamp<'1970-01-08 06:40:00'
查询花费 0.5696 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE UNIX_TIMESTAMP(d_timestamp)>400000 
AND UNIX_TIMESTAMP(d_timestamp)<600000
查询花费 0.0780 秒

对于 timestamp 类型，有没有索引貌似区别不大。

2.2.3 datetime 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE d_datetime>'1970-01-05 23:06:40' 
AND d_datetime<'1970-01-08 06:40:00'
查询花费 0.4508 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test` 
WHERE UNIX_TIMESTAMP(d_datetime)>400000 
AND UNIX_TIMESTAMP(d_datetime)<600000
查询花费 0.7614 秒

对于 datetime 类型，有索引反而效率低了。

三、InnoDB引擎

3.1 InnoDB 引擎无索引下的 dint/dtimestamp/d_datetime

3.1.1 int 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE d_int >400000 
AND d_int<600000
查询花费 0.3198 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` WHERE d_int>UNIX_TIMESTAMP('1970-01-05 23:06:40') 
AND d_int<UNIX_TIMESTAMP('1970-01-08 06:40:00')
查询花费 0.3092 秒

InnoDB 引擎的查询效率明细比 MyISAM 引擎的低，低 3 倍+。

3.1.2 timestamp 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE d_timestamp>'1970-01-05 23:06:40' 
AND d_timestamp<'1970-01-08 06:40:00'
查询花费 0.7092 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE UNIX_TIMESTAMP(d_timestamp)>400000 
AND UNIX_TIMESTAMP(d_timestamp)<600000
查询花费 0.3160 秒

对于 timestamp 类型，使用 UNIX_TIMESTAMP 内置函数查询效率同样高出直接和日期比较。

3.1.3 datetime 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE d_datetime>'1970-01-05 23:06:40' 
AND d_datetime<'1970-01-08 06:40:00'
查询花费 0.3834 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE UNIX_TIMESTAMP(d_datetime)>400000 
AND UNIX_TIMESTAMP(d_datetime)<600000
查询花费 0.9794 秒

对于 datetime 类型，直接和日期比较，效率高于 UNIX_TIMESTAMP 内置函数查询。

3.2 InnoDB 引擎无索引下的 dint/dtimestamp/d_datetime

3.2.1 int 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE d_int >400000 
AND d_int<600000
查询花费 0.0522 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE d_int>UNIX_TIMESTAMP('1970-01-05 23:06:40') 
AND d_int<UNIX_TIMESTAMP('1970-01-08 06:40:00')
查询花费 0.0624 秒

InnoDB引擎有了索引之后，性能较 MyISAM 有大幅提高。

3.2.2 timestamp 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE d_timestamp>'1970-01-05 23:06:40' 
AND d_timestamp<'1970-01-08 06:40:00'
查询花费 0.1776 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE UNIX_TIMESTAMP(d_timestamp)>400000 
AND UNIX_TIMESTAMP(d_timestamp)<600000
查询花费 0.2944 秒

对于 timestamp 类型，有了索引，反倒不建议使用 MYSQL 内置函数UNIX_TIMESTAMP 查询了。

3.2.3 datetime 类型是否调用 UNIX_TIMESTAMP 优化对比

SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE d_datetime>'1970-01-05 23:06:40' 
AND d_datetime<'1970-01-08 06:40:00'
查询花费 0.0820 秒
SELECT SQL_NO_CACHE count(id) FROM `datetime_test2` 
WHERE UNIX_TIMESTAMP(d_datetime)>400000 
AND UNIX_TIMESTAMP(d_datetime)<600000
查询花费 0.9994 秒

对于 datetime 类型，同样有了索引，反倒不建议使用 MYSQL 内置函数UNIX_TIMESTAMP 查询了。

四、总结

对于 MyISAM 引擎，不建立索引的情况下（推荐），效率从高到低：int > UNIXTIMESTAMP(timestamp) > datetime（直接和时间比较）> timestamp（直接和时间比较）> UNIXTIMESTAMP(datetime) 。
对于 MyISAM 引擎，建立索引的情况下，效率从高到低：UNIXTIMESTAMP(timestamp) > int > datetime（直接和时间比较）>timestamp（直接和时间比较）>UNIXTIMESTAMP(datetime) 。
对于 InnoDB 引擎，没有索引的情况下(不建议)，效率从高到低：int > UNIXTIMESTAMP(timestamp) > datetime（直接和时间比较） > timestamp（直接和时间比较）> UNIXTIMESTAMP(datetime)。
对于 InnoDB 引擎，建立索引的情况下，效率从高到低：int > datetime（直接和时间比较） > timestamp（直接和时间比较）> UNIXTIMESTAMP(timestamp) > UNIXTIMESTAMP(datetime)。
一句话，对于 MyISAM 引擎，采用 UNIX_TIMESTAMP(timestamp) 比较；对于InnoDB 引擎，建立索引，采用 int 或 datetime直接时间比较。

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原始发表：2019-08-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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