mysql数据库时刻类型,时刻类型的分类
时间:2024-12-26阅读数:15
MySQL 数据库供给了多种时刻类型,用于存储日期和时刻数据。这些类型包括:
1. DATE:存储日期,格局为 'YYYYMMDD'。例如,20230101。
2. DATETIME:存储日期和时刻,格局为 'YYYYMMDD HH:MM:SS'。例如,20230101 12:00:00。
3. TIMESTAMP:存储日期和时刻,与 DATETIME 相似,但其规模限制为 '19700101 00:00:01' UTC 到 '20380119 03:14:07' UTC。它也主动转化为 UTC,而且具有时区处理功用。
4. TIME:存储时刻,格局为 'HH:MM:SS'。例如,12:00:00。
5. YEAR:存储年份,格局为 'YYYY'。例如,2023。
深化解析MySQL数据库中的时刻类型
在MySQL数据库中,时刻类型是用于存储日期和时刻信息的特别数据类型。正确运用时刻类型关于保证数据的准确性和查询的功率至关重要。本文将深化解析MySQL数据库中的时刻类型,包括其分类、特色以及在实践运用中的运用方法。
时刻类型的分类
![](https://ps.ssl.qhimg.com/t024031a8f2084f07b1.jpg)
MySQL数据库中的时刻类型首要分为以下几类:
日期类型
时刻类型
日期和时刻组合类型
时刻戳类型
日期类型
![](https://ps.ssl.qhimg.com/t02ced9b1312bc76ddf.jpg)
日期类型用于存储日期信息,常见的日期类型有:
DATE:存储格局为YYYY-MM-DD的日期信息,占用3个字节。
DATETIME:存储格局为YYYY-MM-DD HH:MM:SS的日期和时刻信息,占用8个字节。
TIMESTAMP:存储格局为YYYY-MM-DD HH:MM:SS的日期和时刻信息,占用4个字节。
DATE类型只存储日期信息,不包括时刻信息。DATETIME和TIMESTAMP类型都包括日期和时刻信息,但TIMESTAMP类型在存储时刻信息时,会主动将时刻信息转化为UTC时刻。
时刻类型
![](https://ps.ssl.qhimg.com/t0208690c045bb17e2c.jpg)
时刻类型用于存储时刻信息,常见的有:
TIME:存储格局为HH:MM:SS的时刻信息,占用3个字节。
TIMEZONE:存储格局为' /-HH:MM'的时刻区域信息,占用3个字节。
TIME类型只存储时刻信息,不包括日期信息。TIMEZONE类型用于存储时刻区域信息,一般用于跨时区的时刻核算。
日期和时刻组合类型
![](https://ps.ssl.qhimg.com/t020d2519563ee13b21.jpg)
日期和时刻组合类型将日期和时刻信息兼并在一起,常见的有:
NEWDATE:存储格局为YYYYMMDD的日期和时刻信息,占用4个字节。
NEWDATE类型一般用于存储日期和时刻信息,但格局与DATE类型不同。
时刻戳类型
![](https://ps.ssl.qhimg.com/t02aa978d2e8a1e719d.jpg)
时刻戳类型用于存储时刻戳信息,常见的有:
YEAR:存储格局为YYYY的年份信息,占用1个字节。
SECOND:存储格局为SSS的秒数信息,占用1个字节。
YEAR类型用于存储年份信息,而SECOND类型用于存储秒数信息。这两种类型一般用于存储时刻戳信息,但格局与DATETIME和TIMESTAMP类型不同。
时刻类型的特色
以下是MySQL数据库中时刻类型的一些特色:
时刻类型能够存储日期和时刻信息,也能够存储独自的日期或时刻信息。
时刻类型支撑多种格局,能够依据实践需求挑选适宜的格局。
时刻类型支撑日期和时刻的核算,如加减日期、时刻等。
时刻类型支撑时区转化,便利跨时区的时刻核算。
时刻类型的运用方法
以下是运用MySQL数据库中的时刻类型的一些示例:
-- 创立一个包括日期类型的表
CREATE TABLE example (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
date DATE,
datetime DATETIME,
timestamp TIMESTAMP,
time TIME
-- 刺进数据
INSERT INTO example (date, datetime, timestamp, time) VALUES ('2023-01-01', '2023-01-01 12:00:00', '2023-01-01 12:00:00', '12:00:00');
-- 查询数据
SELECT FROM example;
在实践运用中,能够依据需求挑选适宜的时刻类型,并合理运用时刻类型的核算和转化功用,以进步数据库的查询功率和数据准确性。
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