备案控制台
探索云世界
开发者社区 数据库 文章 正文

[MySQL优化案例]系列 -- 用TIMESTAMP类型取代INT和DATETIME

2017-11-08 949
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless，0.5-2RCU 50GB
推荐场景：
学生管理系统数据库设计 搭建个人博客
简介：
引言：在以前，我总是习惯用 INT UNSIGNED 来存储一个转换成Unix时间戳的时间值，认为这样做从索引，比较等角度来讲，都会比较高效。现在我们来对比下 TIMESTAMP 和 INT UNSIGNED 以及 DATETIME 这3种类型到底谁更好。

1. 准备

创建一个测试表： 
mysql> CREATE TABLE `t` (
`d1` int(10) unsigned NOT NULL default '0',
`d2` timestamp NOT NULL default CURRENT_TIMESTAMP,
`d3` datetime NOT NULL,
KEY `d2` (`d2`),
KEY `d1` (`d1`),
KEY `d3` (`d3`)
);
然后创建一个存储过程填充数据： 
mysql> DELIMITER //
CREATE PROCEDURE INS_T()
BEGIN
SET @i=1;
WHILE 0<1
DO
SET @i=@i+1;
INSERT INTO i VALUES (1199116800+@i, FROM_UNIXTIME(1199116800+@i), FROM_UNIXTIME(1199116800+@i));
END WHILE;
END;//
DELIMITER ;
时间戳  1199116800 表示  2008-01-01 这个时间点。然后运行存储过程，大概填充几十万条记录后，中止执行，因为上面的存储过程是个死循环，所以需要人工中止。
来看看到底有多少条记录了，以及索引情况： 
mysql> select count(*) from t;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   924707 |
+----------+
mysql> analyze table t;
+--------+---------+----------+-----------------------------+
| Table  | Op      | Msg_type | Msg_text                    |
+--------+---------+----------+-----------------------------+
| test.t | analyze | status   | Table is already up to date |
+--------+---------+----------+-----------------------------+
mysql> show index from t;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| t     |          1 | d2       |            1 | d2          | A         |      924707 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t     |          1 | d1       |            1 | d1          | A         |      924707 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t     |          1 | d3       |            1 | d3          | A         |      924707 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+

2. 对比

2.1 只检索一条记录

mysql> explain select * from t where d1 = 1199579155;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t     | ref  | d1            | d1   | 4       | const |    1 |       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
mysql> explain select * from t where d2 = '2008-01-06 08:25:55';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t     | ref  | d2            | d2   | 4       | const |    1 |       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
mysql> explain select * from t where d3 = '2008-01-06 08:25:55';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t     | ref  | d3            | d3   | 8       | const |    1 |       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+

2.2 范围检索

mysql> explain select * from t where d1 >= 1199894400;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | d1            | d1   | 4       | NULL | 121961 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
mysql> explain select * from t where d2 >= from_unixtime(1199894400);
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | d2            | d2   | 4       | NULL | 121961 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
mysql> explain select * from t where d3 >= from_unixtime(1199894400);
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | d3            | d3   | 8       | NULL | 120625 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
小结：从上面的2次对比中可以看到，对  d1 或  d2 字段检索时的索引长度都是  4，因为  TIMESTAMP 实际上是  4字节的  INT 值。因此，实际应用中，基本上完全可以采用  TIMESTAMP 来代替另外2种类型了，并且  TIMESTAMP 还能支持自动更新成当前最新时间，何乐而不为呢？
作/译者：叶金荣（Email: email.gif），来源：http://imysql.cn，转载请注明作/译者和出处，并且不能用于商业用途，违者必究。
引言：在以前，我总是习惯用 INT UNSIGNED 来存储一个转换成Unix时间戳的时间值，认为这样做从索引，比较等角度来讲，都会比较高效。现在我们来对比下 TIMESTAMP 和 INT UNSIGNED 以及 DATETIME 这3种类型到底谁更好。

1. 准备

创建一个测试表： 
mysql> CREATE TABLE `t` (
`d1` int(10) unsigned NOT NULL default '0',
`d2` timestamp NOT NULL default CURRENT_TIMESTAMP,
`d3` datetime NOT NULL,
KEY `d2` (`d2`),
KEY `d1` (`d1`),
KEY `d3` (`d3`)
);
然后创建一个存储过程填充数据： 
mysql> DELIMITER //
CREATE PROCEDURE INS_T()
BEGIN
SET @i=1;
WHILE 0<1
DO
SET @i=@i+1;
INSERT INTO i VALUES (1199116800+@i, FROM_UNIXTIME(1199116800+@i), FROM_UNIXTIME(1199116800+@i));
END WHILE;
END;//
DELIMITER ;
时间戳  1199116800 表示  2008-01-01 这个时间点。然后运行存储过程，大概填充几十万条记录后，中止执行，因为上面的存储过程是个死循环，所以需要人工中止。
来看看到底有多少条记录了，以及索引情况： 
mysql> select count(*) from t;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   924707 |
+----------+
mysql> analyze table t;
+--------+---------+----------+-----------------------------+
| Table  | Op      | Msg_type | Msg_text                    |
+--------+---------+----------+-----------------------------+
| test.t | analyze | status   | Table is already up to date |
+--------+---------+----------+-----------------------------+
mysql> show index from t;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| t     |          1 | d2       |            1 | d2          | A         |      924707 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t     |          1 | d1       |            1 | d1          | A         |      924707 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t     |          1 | d3       |            1 | d3          | A         |      924707 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+

2. 对比

2.1 只检索一条记录

mysql> explain select * from t where d1 = 1199579155;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t     | ref  | d1            | d1   | 4       | const |    1 |       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
mysql> explain select * from t where d2 = '2008-01-06 08:25:55';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t     | ref  | d2            | d2   | 4       | const |    1 |       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
mysql> explain select * from t where d3 = '2008-01-06 08:25:55';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t     | ref  | d3            | d3   | 8       | const |    1 |       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------+

2.2 范围检索

mysql> explain select * from t where d1 >= 1199894400;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | d1            | d1   | 4       | NULL | 121961 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
mysql> explain select * from t where d2 >= from_unixtime(1199894400);
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | d2            | d2   | 4       | NULL | 121961 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
mysql> explain select * from t where d3 >= from_unixtime(1199894400);
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | d3            | d3   | 8       | NULL | 120625 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
小结：从上面的2次对比中可以看到，对  d1 或  d2 字段检索时的索引长度都是  4，因为  TIMESTAMP 实际上是  4字节的  INT 值。因此，实际应用中，基本上完全可以采用  TIMESTAMP 来代替另外2种类型了，并且  TIMESTAMP 还能支持自动更新成当前最新时间，何乐而不为呢？


本文转自叶金荣51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/imysql/308818，如需转载请自行联系原作者
文章标签：
云数据库 RDS MySQL 版
索引
关系型数据库
存储
MySQL
Unix
关键词：
云数据库 RDS MySQL 版优化
云数据库 RDS MySQL 版案例
云数据库 RDS MySQL 版类型
类型int
云数据库 RDS MySQL 版timestamp
相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境，其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程，来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品：云服务器ECS 云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种弹性可伸缩的计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
科技小先锋
目录
相关文章
你鞋带开了~
|
1月前
|
数据采集 分布式计算 数据处理
Dataphin常见问题之与指定类型int不兼容如何解决
Dataphin是阿里云提供的一站式数据处理服务，旨在帮助企业构建一体化的智能数据处理平台。Dataphin整合了数据建模、数据处理、数据开发、数据服务等多个功能，支持企业更高效地进行数据治理和分析。
你鞋带开了~
25 3
穆雄雄.
|
1月前
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——测试类HouseDaoMybatisImplTest)
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——测试类HouseDaoMybatisImplTest)
穆雄雄.
21 1
穆雄雄.
|
1月前
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——条件类（HouseCondition）
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——条件类（HouseCondition）
穆雄雄.
15 1
穆雄雄.
|
1月前
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——分页工具类(Page.java)
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——分页工具类(Page.java)
穆雄雄.
22 1
穆雄雄.
|
1月前
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——房屋信息的实现类(HouseDaoMybatisImpl)
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——房屋信息的实现类(HouseDaoMybatisImpl)
穆雄雄.
22 2
穆雄雄.
|
1月前
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——工具类(MybatisUtil.java)
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——工具类(MybatisUtil.java)
穆雄雄.
15 1
爱笑的源码基地
|
7天前
|
Java 关系型数据库 MySQL
一套java+ spring boot与vue+ mysql技术开发的UWB高精度工厂人员定位全套系统源码有应用案例
UWB (ULTRA WIDE BAND, UWB) 技术是一种无线载波通讯技术，它不采用正弦载波，而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，因此其所占的频谱范围很宽。一套UWB精确定位系统，最高定位精度可达10cm，具有高精度，高动态，高容量，低功耗的应用。
爱笑的源码基地
28 0
一套java+ spring boot与vue+ mysql技术开发的UWB高精度工厂人员定位全套系统源码有应用案例
穆雄雄.
|
1月前
|
Java 数据库连接 mybatis
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——Mybatis的配置文件(mybatis-config.xml)
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——Mybatis的配置文件(mybatis-config.xml)
穆雄雄.
20 1
穆雄雄.
|
1月前
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——配置映射文件(HouseDaoMapper.xml)
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——配置映射文件(HouseDaoMapper.xml)
穆雄雄.
15 1
穆雄雄.
|
1月前
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——房屋信息的接口(IHouseDao)
Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——房屋信息的接口(IHouseDao)
穆雄雄.
12 1

热门文章

最新文章

  • 1
    超1/3中国500强企业都在用的「汇联易」，为什么选用阿里云RDS？
  • 2
    MySQL全局库表查询准确定位字段
  • 3
    MySQL学习（三）
  • 4
    安装Docker&镜像容器操作&使用Docker安装部署MySQL，Redis，RabbitMQ，Nacos，Seata，Minio
  • 5
    在Python Web开发过程中：数据库与缓存，MySQL和NoSQL数据库的主要差异是什么？
  • 6
    轻松入门MySQL：深入探究MySQL的ER模型，数据库设计的利器与挑战（22）
  • 7
    【MySQL技术专题】「问题实战系列」深入探索和分析MySQL数据库的数据备份和恢复实战开发指南（8.0版本升级篇）
  • 8
    MySQL数据库，可以使用二进制日志（binary log）进行时间点恢复
  • 9
    MySQL学习（五）
  • 10
    MySQL学习（七）
  • 1
    Go语言中的int和int32：同一个概念吗？
    61
  • 2
    OceanBase CDC从热OB库采集过来的Tinyint（1）类型会默认转换成Boolean,请教一下，如果想转换成int类型，有什方法么？
    28
  • 3
    C# 字节数组与INT16,float,double之间相互转换，字符数组与字符串相互转换，
    37
  • 4
    Python系列（15）—— int类型转string类型
    13
  • 5
    c语言中int的作用和类型
    27
  • 6
    int main() 作用详解
    53
  • 7
    你对MySQL的int(11)真的了解吗？
    139
  • 8
    使用NVIDIA TensorRT-LLM支持CodeFuse-CodeLlama-34B上的int4量化和推理优化实践
    102
  • 9
    learn_C_deep_5 (温故知新、sigend char a = -128的深度理解、unsigned int类型的写法规范）
    39
  • 10
    learn_C_deep_4 (类型和变量命名、sizeof(int) *p表示什么意思、原码、反码和补码的概念、计算机中数据计算时，为什么要转为二级制、unsigned和signed关键字）
    27

    • 相关课程

    更多
  • MySQL企业常见架构与调优经验分享
  • 云数据库MySQL版快速上手教程
  • 阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
  • MySQL实战进阶
  • 数据库及SQL/MySQL基础
  • 云数据库MySQL快速入门

    • 相关电子书

    更多
  • 搭建电商项目架构连接MySQL
  • 搭建4层电商项目架构，实战连接MySQL
  • PolarDB MySQL引擎重磅功能及产品能力盛大发布

    • 相关实验场景

    更多
  • 测试场景（RDS无优惠）
  • MySQL引擎及架构优化
  • 基于EBS部署高性能的MySQL服务
  • 使用Python完成RDS数据开发及分析
  • Excel文件转存到RDS数据库
  • 使用CloudLens采集RDS日志并进行审计分析

    • 推荐镜像

    更多
  • mysql
  • postgresql
  • mariadb
    • 下一篇
    部署LAMP环境（Alibaba Cloud Linux 3）