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@Datapublic 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

/** * @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);}复制代码

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 > timestampsql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。

刚刚入驻头条，有不对的地方可以在评论区留言，觉得不错的朋友希望能得到您的转发支持，同时可以持续关注我，每周定期会分享3到4篇精选干货！