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

2017-11-08 1010
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本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列，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
云数据库 RDS MySQL，集群系列 2核4GB
推荐场景：
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列，价值2615元额度，1个月
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: ），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 版类型
云数据库 RDS MySQL 版案例
云数据库 RDS MySQL 版datetime
类型int
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如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后，系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
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