Kann MySQL Daten vor 1000 n. Chr. verarbeiten?

Kann MySQL historische Daten vor 1000 n. Chr. speichern?

Während die von Ihnen gestellte Frage unkompliziert erscheint, ist das Thema der Speicherung historischer Daten in MySQL enthüllt eine Reihe von Komplexitäten.

Bereichsbeschränkung von MySQL

Technisch gesehen kann MySQL Daten mit einer vierstelligen Jahreszahl verarbeiten, einschließlich des von Ihnen erwähnten Jahres 1200. Diese scheinbar einfache Lösung könnte jedoch in Zukunft zu Problemen führen. Wenn Sie Daten vor 1000 n. Chr. benötigen, wird das Zeitstempelformat unzuverlässig.

Ungeeignete Zeitstempel für historische Daten

Zeitstempel sind aus mehreren Gründen für die Darstellung historischer Daten ungeeignet. Erstens ist der begrenzte Bereich willkürlich und kann unterbrochen werden, wenn Sie frühere Daten speichern müssen. Zweitens sind sie aufgrund der Fokussierung auf Präzision statt auf Reichweite weniger optimal für historische Daten, bei denen Präzision weniger entscheidend ist.

Alternativer Ansatz: Modellierung historischer Daten

Anstatt sich zu verlassen Bei Zeitstempeln wird empfohlen, einen eigenen Algorithmus zu erstellen oder eine alternative Datenbank zu verwenden, die eine bessere Unterstützung für historische Daten bietet.

Erstellen Ihres eigenen Algorithmus

Wenn Sie sich für die Implementierung entscheiden Um Ihren eigenen Algorithmus zu erstellen, müssen Sie ein „Tick-Intervall“ und einen „Epochenpunkt“ definieren, um Datumsangaben numerisch darzustellen. Bedenken Sie die Feinheiten des Julianischen und Gregorianischen Kalenders, der Schaltjahre und das Fehlen eines Jahres 0.

Überlegungen

Unabhängig vom gewählten Ansatz werden Sie Sie werden auf Herausforderungen bei der Textdarstellung, -sortierung und -vergleiche mit negativen Datumsangaben stoßen. Diese Komplexität ergibt sich aus den sich ändernden Kalenderregeln und der Anforderung einer Darstellung in der Größenordnung.

Letztendlich hängt die beste Lösung für Ihre spezifischen Anforderungen von der Bandbreite der von Ihnen benötigten Daten und dem erforderlichen Maß an Präzision ab. Berücksichtigen Sie sorgfältig die Einschränkungen und Vorteile jedes Ansatzes, bevor Sie eine Entscheidung treffen.

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