MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime的说明_PHP教程
今天解析DEDECMS时发现deder的MYSQL时间字段,都是用
`senddata` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0'; |
随后又在网上找到这篇文章,看来如果时间字段有参与运算,用int更好,一来检索时不用在字段上转换运算,直接用于时间比较!二来如下所述效率也更高。
归根结底:用int来代替data类型,更高效。
环境:
Windows XP PHP Version 5.2.9 MySQL Server 5.1 |
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` ( `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `start_time` INT NOT NULL , `some_content` VARCHAR( 255 ) NOT NULL , PRIMARY KEY ( `id` ) ) ENGINE = InnoDB; |
第二步、创建第二个表date_test2(定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test2` ( `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `start_time` INT NOT NULL , `some_content` CHAR( 255 ) NOT NULL , PRIMARY KEY ( `id` ) ) ENGINE = InnoDB; |
第三步、创建第三个表date_test3(varchar、datetime时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test3` ( `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `start_time` DATETIME NOT NULL , `some_content` VARCHAR( 255 ) NOT NULL , PRIMARY KEY ( `id` ) ) ENGINE = InnoDB; |
第四步、创建第四个表date_test3(char、datetime时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test4` ( `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `start_time` DATETIME NOT NULL , `some_content` CHAR( 255 ) NOT NULL , PRIMARY KEY ( `id` ) ) ENGINE = InnoDB; |
ok,现在我们开始做测试,环境是php,先向各个表插入一百万条数据。插入的时候分200次,每次进库5000条。
表一执行记录:页面运行时间: 26.5997889042 秒,插入的时候发现一个有趣的现象:SELECT count( id ) FROM `date_test` WHERE 1 的结果是100w,而直接select * from `date_test`却是1,000,374条结果。(后来看到这是一个可能接近的值,请参看MySQL FAQ 3.11)。
表二执行记录:页面运行时间: 62.3908278942 秒,这次记录是1,000,066条。
表三执行记录:页面运行时间: 30.2576560974 秒,这次的是1,000,224条。
表四执行记录:页面运行时间: 67.5393900871 秒,这次的是:1,000,073条。
现在把四个表的start_time字段一一加上索引。
测试四个表的更新,分别update 100条记录,并记录时间:
表一:页面运行时间: 2.62180089951 秒(非定长,int时间)
表二:页面运行时间: 2.5475358963 秒(定长,int时间)
表三:页面运行时间: 2.45077300072 秒(varchar,datetime时间)
表四:页面运行时间: 2.82798409462 秒(char,datetime时间)
测试四个表的读取,分别select 100条随机记录,以主键id为条件查询,并记录时间:
表一:页面运行时间: 0.382651090622 秒(非定长,int时间)
表二:页面运行时间: 0.542181015015 秒(定长,int时间)
表三:页面运行时间: 0.334048032761 秒(varchar,datetime时间)
表四:页面运行时间: 0.506206989288 秒(char,datetime时间)
测试四个表的读取,分别select 10条随机记录,以star_time为条件查询,并记录时间:
表一:页面运行时间: 30.1972880363 秒(非定长,int时间)
表二:页面运行时间: 65.1926910877 秒(定长,int时间)
表三:页面运行时间: 39.7210869789 秒(varchar,datetime时间)
表四:页面运行时间: 70.4632740021 秒(char,datetime时间)
因为量比较小,所以我们默认即使是微小的变化,也是有意义的。
结论:
大数据量下,如果存在大量的select * from table where 时间>XX这样的查询,在MySQL5.1时使用int换datetime是有意义的。

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

다음 단계를 통해 phpmyadmin을 열 수 있습니다. 1. 웹 사이트 제어판에 로그인; 2. phpmyadmin 아이콘을 찾고 클릭하십시오. 3. MySQL 자격 증명을 입력하십시오. 4. "로그인"을 클릭하십시오.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

Redis는 단일 스레드 아키텍처를 사용하여 고성능, 단순성 및 일관성을 제공합니다. 동시성을 향상시키기 위해 I/O 멀티플렉싱, 이벤트 루프, 비 블로킹 I/O 및 공유 메모리를 사용하지만 동시성 제한 제한, 단일 고장 지점 및 쓰기 집약적 인 워크로드에 부적합한 제한이 있습니다.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

SQL 데이터베이스 구축에는 10 단계가 필요합니다. DBMS 선택; DBMS 설치; 데이터베이스 생성; 테이블 만들기; 데이터 삽입; 데이터 검색; 데이터 업데이트; 데이터 삭제; 사용자 관리; 데이터베이스 백업.
