聊聊我们服务端数据库存储时间的几种格式

简介: 前言文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:github.com/bin39232820…种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在

UTC时间


UTC时间又称协调世界时 协调世界时,又称世界统一时间、世界标准时间、国际协调时间。由于英文(CUT)和法文(TUC)的缩写不同,作为妥协,简称UTC。 协调世界时是以原子时秒长为基础,在时刻上尽量接近于世界时的一种时间计量系统。中国大陆采用ISO 8601-1988的《数据元和交换格式信息交换日期和时间表示法》(GB/T 7408-1994)称之为国际协调时间,代替原来的GB/T 7408-1994;中国台湾采用CNS 7648的《资料元及交换格式–资讯交换–日期及时间的表示法》,称之为世界统一时间。


时区


地球的自转运动产生了太阳东升西落现象,日出为昼、日落为夜。世界各地以昼夜交替现象为基础确定日期变化和时间推移。

然而各地位置不同时间标准不一造成了时间上的混乱。为了克服这种局面,1884年,各国在华盛顿召开国际经度会议,与会国家创立了通用的标准时间制度——以180°经线为理论上的日界线,经度每隔15°,地方时相差1小时。

虽然我国横跨多个时区,但只采用了一个标准时区,这也是长期实践得来的结果。中美时区制度不同的根本原因在于人口分布的区别。受制于地形和经济发展水平问题,美国的大城市和人口聚集区在中部和东西海岸;而中国的人口分布相对集中,绝大多数在“黑河腾冲线”以东。

现在我们谈到的“北京时间”,并不是真正意义上的北京时间,而是以陕西省渭南市蒲城县授时中心发出的东八区时间(东经120度)作为统一称呼的“北京时间”。


时间戳


“时间戳是指格林威治时间自1970年1月1日(00:00:00GMT)至当前时间的总秒数。通俗的讲,时间戳是一份能够表示一份数据在一个特定时间点已经存在的完整的可验证的数据。”

在计算机中,「时间戳」一般是指 Unix 时间戳,即自从 Unix 纪元(格林威治时间 1970 年 1 月 1 日 00:00:00)到当前时间的秒数。

时间戳是可以转换成任何时区的时间


数据库如何存储时间


字符串存储日期

想必大家在刚开始接触开发的时候,这种做法是可取的,简单,容易上手,可识别性比较高,一看就懂

  • 字符串占用的空间更大
  • 字符串存储的日期比较效率比较低(逐个字符进行比对),无法用用日期相关的API进行计算比较。
  • 时区问题 你存字符串是你没办法存储时区的,如果是海外项目会有很多的问题,所以对于一些项目来说存它是非常不适合的


Datetime和Timestamp

Datetime 和 Timestamp 是 MySQL 提供的两种比较相似的保存时间的数据类型。他们两者究竟该如何选择呢?

首选TimeStamp。

datetime 更像日历上面的时间和你手表的时间的结合,就是指具体某个时间。

timestamp 更适合来记录时间,比如我在东八区时间现在是 2016-08-02 10:35:52, 你在日本(东九区此时时间为 2016-08-02 11:35:52),我和你在聊天,数据库记录了时间,取出来之后,对于我来说时间是 2016-08-02 10:35:52,对于日本的你来说就是 2016-08-02 11:35:52。所以就不用考虑时区的计算了。

时间范围是 timestamp 硬伤(1970-2038),当然 datetime (1000-9999)也记录不了刘备什么时候出生(161 年)。

DateTime类型没有时区信息的(时区无关) DateTime 类型保存的时间都是当前会话所设置的时区对应的时间。这样就会有什么问题呢?当你的时区更换之后,比如你的服务器更换地址或者更换客户端连接时区设置的话,就会导致你从数据库中读出的时间错误。不要小看这个问题,很多系统就是因为这个问题闹出了很多笑话。


数值型时间戳是更好的选择吗

很多时候,我们也会使用 int 或者 bigint 类型的数值也就是时间戳来表示时间。

这种存储方式的具有 Timestamp 类型的所具有一些优点,并且使用它的进行日期排序以及对比等操作的效率会更高,跨系统也很方便,毕竟只是存放的数值。缺点也很明显,就是数据的可读性太差了,你无法直观的看到具体时间。


总结


推荐 Timestamp,原因是数值表示时间不够直观

每种方式都有各自的优势,根据实际场景才是王道。下面再对这三种方式做一个简单的对比,以供大家实际开发中选择正确的存放时间的数据类型:

网络异常,图片无法展示
|

相关文章
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL——数据库备份上传到阿里云OSS存储
MySQL——数据库备份上传到阿里云OSS存储
165 0
|
5月前
|
关系型数据库 数据库连接 数据库
Python执行PG数据库查询语句:以Markdown格式打印查询结果
使用Python的`psycopg2`和`pandas`库与PostgreSQL交互,执行查询并以Markdown格式打印结果。首先确保安装所需库:`pip install psycopg2 pandas`。接着建立数据库连接,执行查询,将查询结果转换为DataFrame,再用`tabulate`库将DataFrame格式化为Markdown。代码示例包括连接函数、查询函数、转换和打印函数。最后限制列宽以适应输出。
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
PACS系统 中 dicom 文件在mysql 8.0 数据库中的 存储和读取(pydicom 库使用)
PACS系统 中 dicom 文件在mysql 8.0 数据库中的 存储和读取(pydicom 库使用)
27 2
|
2月前
|
存储 SQL 专有云
支持配置审计日志的存储数据库
审计日志作为企业监管平台的重要依据,同时也是“等保三级”认证的必要考察项之一。Dataphin V4.3版本支持设置平台日志的存储数据源,帮助用户快速获取审计日志,同时介绍了不同部署模式的Dataphin如何查看审计日志的方法。
112 5
|
2月前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
可以存储文件的数据库有哪些?
可以存储文件的数据库有哪些?
98 6
|
2月前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
可以存储文件的数据库有哪些?
可以存储文件的数据库有哪些?
461 0
|
3月前
|
存储 缓存 负载均衡
带你认识DM 共享存储数据库集群
带你认识DM 共享存储数据库集群
78 3
|
3月前
|
存储 数据库
如何在数据库中存储小数:FLOAT、DECIMAL还是BIGINT?
【8月更文挑战第7天】在数据库中存储小数时,需谨慎选择数据类型:FLOAT、DECIMAL 或 BIGINT。FLOAT 存储空间小,适于非关键性小数如温度;但精度有限,可能产生误差。DECIMAL 能精确表示小数,适合货币金额等需要高度准确性的场景,不过占用空间较大。BIGINT 用于整数,若存储小数需额外转换处理。根据精度需求及应用场景选择合适类型至关重要。
|
3月前
|
存储 SQL 运维
“震撼发布!PolarDB-X:云原生分布式数据库巨擘,超高并发、海量存储、复杂查询,一网打尽!错过等哭!”
【8月更文挑战第7天】PolarDB-X 是面向超高并发、海量存储和复杂查询场景设计的云原生分布式数据库系统
109 1
|
3月前
|
存储 C# 关系型数据库
“云端融合:WPF应用无缝对接Azure与AWS——从Blob存储到RDS数据库,全面解析跨平台云服务集成的最佳实践”
【8月更文挑战第31天】本文探讨了如何将Windows Presentation Foundation(WPF)应用与Microsoft Azure和Amazon Web Services(AWS)两大主流云平台无缝集成。通过具体示例代码展示了如何利用Azure Blob Storage存储非结构化数据、Azure Cosmos DB进行分布式数据库操作;同时介绍了如何借助Amazon S3实现大规模数据存储及通过Amazon RDS简化数据库管理。这不仅提升了WPF应用的可扩展性和可用性,还降低了基础设施成本。
81 0