| 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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