MySQL字段的時間類型該如何選擇？千萬數(shù)據(jù)下性能提升10%~30%??

前言

在MySQL中時間類型的選擇有很多，比如：date、time、year、datetime、timestamp...

在某些情況下還會使用整形int、bigint來存儲時間戳

根據(jù)節(jié)省空間的原則，當只需要存儲年份、日期、時間時，可以使用year、date、time

如果需要詳細的時間，可以選擇datetime、timestamp或者使用整形來存儲時間戳

以下是不同類型的格式、時間范圍、占用空間相關信息

本篇文章主要概述datetime、timestamp與整形時間戳相關的內容，并在千萬級別的數(shù)據(jù)量中測試它們的性能，最后總結出它們的特點與使用場景

datetime

datetime不僅可以存儲日期、時間，還可以存儲小數(shù)點后續(xù)的毫秒等 YYYY-MM-DD hh:mm:ss[.fraction]

比如datetime(3) 就可以保留三位小數(shù) 2023-04-22 20:47:32.000

當datetime不保留小數(shù)時使用5 Byte，需要保留小數(shù)時多加3 Byte，總共8 Byte （5.6.X之后）

datetime是最常用的時間類型，在存儲、讀取的性能和數(shù)據(jù)庫可視化方面都不錯，但它只能展示固定的時間，如果在不同時區(qū)，看到的時間依舊是固定的，不會隨著時間變化

timestamp 時間戳

MySQL中的timestamp能有效的解決時區(qū)問題

timestamp用于存儲時間戳，在進行存儲時會先將時間戳轉換為UTC

UTC是世界統(tǒng)一時間，比如我們的時區(qū)為東八區(qū)，則是在UTC的基礎上增加八小時

時間戳在進行存儲時，先根據(jù)當前時區(qū)轉換成UTC，再轉換成int類型進行存儲

時間戳在進行讀取時，先將int類型轉換為UTC，再轉換為當前時區(qū)

當前時區(qū)指的是MySQL服務端本地時區(qū)，默認為系統(tǒng)時區(qū)，可以進行配置

當前時區(qū)發(fā)生變化時，讀取時間戳會發(fā)生變化

比如我的服務端默認系統(tǒng)為東八區(qū)（+8:00），當我修改為（+11:00）

[mysqld]
default_time_zone = +11:00

讀取時，所有的timestamp都增加3小時

如果MySQL時區(qū)設置為系統(tǒng)時區(qū)（time_zone = SYSTEM）時，進行時區(qū)轉換會調用系統(tǒng)函數(shù)，高并發(fā)下開銷會很大

	@Resource
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    @Test
    /**
     * 10個線程每次查詢10次  一次查500條
     * timestamp:11,978ms
     * datetime:9,057ms
     */
    void getTimestamp() throws BrokenBarrierException, InterruptedException {
        String timestampSql = "select SQL_NO_CACHE test_timestamp from datetime_test  where test_timestamp >= '2022-10-10 00:00:00' and test_timestamp <= '2022-10-11 00:00:00' order by test_timestamp  limit 500;";
        String dateTimeSql = "select SQL_NO_CACHE test_datetime from datetime_test  where test_datetime >= '2022-10-10 00:00:00' and test_datetime <= '2022-10-11 00:00:00' order by test_datetime  limit 500;";

        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
        long start = System.currentTimeMillis();
        forQuery(timestampSql, countDownLatch);

        countDownLatch.await();
        //timestamp:11,978ms
        System.out.println(MessageFormat.format("timestamp:{0}ms", System.currentTimeMillis() - start));

        CountDownLatch countDownLatch2 = new CountDownLatch(10);
        start = System.currentTimeMillis();
        forQuery(dateTimeSql, countDownLatch2);
        countDownLatch2.await();
        //datetime:9,057ms
        System.out.println(MessageFormat.format("datetime:{0}ms", System.currentTimeMillis() - start));
    }

    private void forQuery(String timestampSql, CountDownLatch countDownLatch) {
        for (int j = 1; j <= 10; j++) {
            new Thread(() -> {
                for (int i = 0; i < 10; i++) {
                    jdbcTemplate.queryForList(timestampSql);
                }
                countDownLatch.countDown();
            }).start();
        }
    }

timestamp 時間戳使用整形進行存儲，占用4Byte空間

timestamp范圍有限'1970-01-01 00:00:01.000000'UTC 到'2038-01-19 03:14:07.499999'UTC ，2038年XX后的時間需要其他解決方案進行處理

timestamp當時區(qū)發(fā)生改變時讀取數(shù)據(jù)會有變化，由于存儲、讀取都需要根據(jù)時區(qū)對數(shù)據(jù)進行轉換，因此性能也會有一定的開銷，同時由于時間有限，還需要提供超出時間后的解決方案

整形時間戳

上文說到timestamp存儲時間戳使用整形來存儲，只是存儲、讀取會將時間戳轉換為當前時區(qū)的時間

其實我們還可以通過整形自己進行存儲，比如使用int直接存儲時間戳

但由于int整形只有4B（時間范圍有限），在未來可能無法進行存儲時間，就需要其他方案解決

為了避免空間太小，可以直接使用bigint 8B進行存儲

使用整形存儲時間戳不需要轉換成時區(qū)，因此沒有轉換的性能開銷，但無法顯示時間、可讀性不好，可以由我們自由進行時區(qū)轉換適合國際化

千萬數(shù)據(jù)測試

為了比較datetime、timestamp、bigint的性能，我們需要先搭建環(huán)境

案例只測試innodb存儲引擎有索引的情況，想測試其他情況的同學，可以使用以下腳本函數(shù)自由測試

首先拿出一個快過期的云服務器，然后在服務器上啟動MySQL，待會用函數(shù)狠狠的把它的CPU跑滿

搭建環(huán)境

查看是否開啟函數(shù)創(chuàng)建

#開啟函數(shù)創(chuàng)建
set global log_bin_trust_function_creators=1;

#ON表示已開啟
show variables like 'log_bin_trust%';

創(chuàng)建表，表中數(shù)據(jù)類型為bigint、datetime、timestamp進行測試

（先不要創(chuàng)建索引，因為生成的時間是隨機無序的，維護索引的開銷會很大，等數(shù)據(jù)跑完后續(xù)再生成索引）

CREATE TABLE `datetime_test` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `money` int(11) DEFAULT NULL,
  `test_datetime` datetime DEFAULT NULL,
  `test_timestamp` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `test_bigint` bigint(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

隨機生成字符串的函數(shù)

#分割符從;改為$$
delimiter $$
#函數(shù)名ran_string 需要一個參數(shù)int類型 返回類型varchar(255)
create function ran_string(n int) returns varchar(255)
begin
#聲明變量chars_str默認'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
declare chars_str varchar(100) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
#聲明變量return_str默認''
declare return_str varchar(255) default '';
#聲明變量i默認0
declare i int default 0;
#循環(huán)條件 i<n
while i < n do
set return_str = concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
set i=i+1;
end while;
return return_str;
end $$

隨機生成整形的函數(shù)

#生成隨機num的函數(shù)
delimiter $$
create function rand_num() returns int(5)
begin
declare i int default 0;
set i=floor(100+rand()*10);
return i;
end $$

編寫插入函數(shù)

其中使用UNIX_TIMESTAMP函數(shù)將時間轉化為時間戳存入bigint中

#插入 從參數(shù)start開始 插入max_num條數(shù)據(jù)（未使用startc）
delimiter $$ 
create procedure insert_datetime_test(in start int(10),in max_num int(10))
begin
declare i int default 0;
declare random datetime default '2022-01-01 00:00:00';
set autocommit = 0;
repeat
set i = i+1;
set random = DATE_ADD('2022-01-01 00:00:00', INTERVAL FLOOR(RAND() * 31536000) SECOND);
#SQL 語句
insert into datetime_test(username,money,test_bigint,test_datetime,test_timestamp) 
values (ran_string(8),rand_num(),UNIX_TIMESTAMP(random),random,random);
until i=max_num
end repeat;
commit;
end $$

執(zhí)行

#執(zhí)行插入函數(shù)
delimiter ;
call insert_datetime_test(1,10000000);

我生成的是兩千萬條數(shù)據(jù)，想生成別的數(shù)量也可以設置call insert_datetime_test(1,10000000)

建索引

alter table datetime_test add index idx_datetime(test_datetime);
alter table datetime_test add index idx_timestamp(test_timestamp);
alter table datetime_test add index idx_bigint(test_bigint);

根據(jù)時間段查詢數(shù)據(jù)（需要回表）

與時間相關、最常見的功能就是根據(jù)時間段進行查詢數(shù)據(jù)，比如想查詢2022-10-10這一天的下單數(shù)據(jù)

為了模擬真實場景，這里將查詢列表設置為*，讓MySQL回表查詢其他數(shù)據(jù)

（回表：使用二級索引后，需要回表查詢聚簇【主鍵】索引獲取全部數(shù)據(jù)，可能導致隨機IO）

根據(jù)時間段查詢少量數(shù)據(jù)

select SQL_NO_CACHE * from datetime_test 
where test_datetime >= '2022-10-10 00:00:00' and test_datetime <= '2022-10-11 00:00:00'
order by test_datetime 
limit 20
> OK
> 時間: 0.038s


select SQL_NO_CACHE * from datetime_test 
where test_timestamp >= '2022-10-10 00:00:00' and test_timestamp <= '2022-10-11 00:00:00'
order by test_timestamp 
limit 20
> OK
> 時間: 0.034s


select SQL_NO_CACHE * from datetime_test 
where test_bigint >= 1665331200 and test_bigint <= 1665417600
order by test_bigint 
limit 20
> OK
> 時間: 0.036s

由于數(shù)據(jù)量比較小，回表次數(shù)少、隨機IO少，會更傾向于使用索引

三種類型查詢時間差不多

根據(jù)時間段查詢大量數(shù)據(jù) （數(shù)據(jù)量5.5W）

一般也不會根據(jù)時間段一次性查這么多數(shù)據(jù)，主要是想看下性能

select SQL_NO_CACHE * from datetime_test 
where test_datetime >= '2022-10-10 00:00:00' and test_datetime <= '2022-10-11 00:00:00'
> OK
> 時間: 37.084s


select SQL_NO_CACHE * from datetime_test 
where test_timestamp >= '2022-10-10 00:00:00' and test_timestamp <= '2022-10-11 00:00:00'
> OK
> 時間: 39.558s


select SQL_NO_CACHE * from datetime_test 
where test_bigint >= 1665331200 and test_bigint <= 1665417600
> OK
> 時間: 38.966s

主要的性能開銷是需要回表查數(shù)據(jù)，三種類型性能都差不多 datetime > bigint > timestamp

由于回表的開銷可能會影響我們的結果，因此還是要看不回表的案例

根據(jù)時間段查詢數(shù)據(jù)（不回表）

select SQL_NO_CACHE test_datetime from datetime_test 
where test_datetime >= '2022-10-10 00:00:00' and test_datetime <= '2022-10-11 00:00:00'
> OK
> 時間: 8.478s


select SQL_NO_CACHE test_timestamp from datetime_test 
where test_timestamp >= '2022-10-10 00:00:00' and test_timestamp <= '2022-10-11 00:00:00'
> OK
> 時間: 9.063s


select SQL_NO_CACHE test_bigint from datetime_test 
where test_bigint >= 1665331200 and test_bigint <= 1665417600
> OK
> 時間: 5.773s

測試不用回表時，三種類型的性能差異還是比較顯著的，bigint > datetime > timestamp

但根據(jù)時間段不回表的查詢場景還是比較少的，除非用聯(lián)合索引，時間加上另一個需要的值

統(tǒng)計數(shù)量

根據(jù)時間統(tǒng)計數(shù)量的場景還是比較多的：統(tǒng)計某天、某月下單數(shù)量等...

統(tǒng)計部分數(shù)據(jù)

select SQL_NO_CACHE count(*) from datetime_test 
where test_datetime >= '2022-10-10 00:00:00' and test_datetime <= '2022-10-11 00:00:00'
> OK
> 時間: 0.053s


select SQL_NO_CACHE count(*) from datetime_test 
where test_timestamp >= '2022-10-10 00:00:00' and test_timestamp <= '2022-10-11 00:00:00'
> OK
> 時間: 0.078s


select SQL_NO_CACHE count(*) from datetime_test 
where test_bigint >= 1665331200 and test_bigint <= 1665417600
> OK
> 時間: 0.049s

統(tǒng)計所有數(shù)據(jù)

select SQL_NO_CACHE count(*) from datetime_test
> OK
> 時間: 3.898s


select SQL_NO_CACHE count(*) from datetime_test
> OK
> 時間: 4.152s


select SQL_NO_CACHE count(*) from datetime_test
> OK
> 時間: 3.17s

統(tǒng)計數(shù)量count 可以直接使用二級索引，不需要回表

性能：bigint > datetime > timestamp

經過不回表的測試bigint是性能最好的，與datetime相比性能提升在10%~30%之間

總結

當只需要存儲年份、日期、時間時，可以使用year、date、time，盡量使用少的空間

datetime性能不錯，方便可視化，固定時間，可以在不追求性能、方便可視化、不涉及時區(qū)的場景使用

timestamp性能較差，存儲時間戳，涉及時區(qū)轉換（如果是系統(tǒng)時區(qū)高并發(fā)下性能更差），有時間范圍限制，還需要為未來準備解決方案（感覺比較雞肋）

bigint性能最好，存儲時間戳，不方便可視化，由自己自由轉換時區(qū)，適合追求性能、國際化（時區(qū)轉換）、不注重DB可視化的場景，還不用考慮時間范圍，如果是短期不會超出2038年XX還可以使用空間更小的int整形

最后（不要白嫖，一鍵三連求求拉~）

本篇文章被收入專欄 由點到線，由線到面，構建MySQL知識體系，感興趣的同學可以持續(xù)關注喔

本篇文章筆記以及案例被收入 gitee-StudyJava、 github-StudyJava 感興趣的同學可以stat下持續(xù)關注喔~

案例地址：

Gitee-JavaConcurrentProgramming/src/main/java/G_ThreadLocal

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