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導(dǎo)讀：SQL Server數(shù)據(jù)庫的發(fā)展就離不開數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)類型設(shè)計以及數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化，要想做好數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)類型設(shè)計以及數(shù)據(jù)庫優(yōu)化工作，就首先要熟練掌握下文中介紹的數(shù)據(jù)類型設(shè)計以及數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的誤區(qū)。
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場景：在SQL Server 2005中，有一個表TestDatetime，其中Dates這個字段的數(shù)據(jù)類型是datetime，如果你看到表的記錄如下圖所示，你最先想到的是什么呢？
（圖1：數(shù)據(jù)列表）
你看到這些數(shù)據(jù)，是不是覺得這樣的設(shè)計既浪費了存儲空間，又使得這個列的索引增大，查詢起來更慢，你也想使用一些其它的數(shù)據(jù)類型來代替這個datetime吧？
其實大家都是這么想的，這個方向是100%正確的，但是在寫這篇文章以前，我進入了兩個誤區(qū)：（如果你中了下面的兩個誤區(qū)，那么請你看看這篇文章吧。）
誤區(qū)一： 把Dates字段的datetime數(shù)據(jù)類型換成smalldatetime，這樣數(shù)據(jù)就由：‘2009-04-09 00:00:00.000’變?yōu)椤?009-04-09 00:00:00’，這個看起來沒有減少多少存儲空間哦。
誤區(qū)二：把Dates字段的datetime數(shù)據(jù)類型換成char(10)，這樣數(shù)據(jù)就由：‘2009-04-09 00:00:00.000’變?yōu)椤?009-04-09’，這好像能減少很多存儲空間哦。
分析
在SQL Server 2005版本中保存日期的數(shù)據(jù)類型只有兩種：datetime、smalldatetime，但是在SQL Server 2008版本中新增了一些日期數(shù)據(jù)類型：time、date、smalldatetime、datetime、datetime2、datetimeoffset，其中的date類型就能滿足我們場景中的需求了，如果你幸運的在使用SQL Server 2008的話，那么恭喜你，請使用date數(shù)據(jù)類型吧。
但是我就比較可悲一點了，在使用SQL Server 2005的前提下，我進入了誤區(qū)一、誤區(qū)二。其實這也是因為自己忽略了一下基礎(chǔ)性的東西，如果知道不同數(shù)據(jù)類型的存儲空間大小，也許就很輕易的避免這樣低級的錯誤了。
其實你查看表TestDatetime中的Dates字段的時候，看到查詢結(jié)果中的：“-”、“:”只是用于顯示的，并不是真實保存的時候就這樣格式的。
datetime占用8個字節(jié)，前4個字節(jié)存儲base date（即1900年1月1日）之前或之后的天數(shù)，后4個字節(jié)存儲午夜后的毫秒數(shù)。值范圍：1753-01-01 到 9999-12-31。
smalldatetime占用4個字節(jié)，前2個字節(jié)存儲base date（1900年1月1日）之后的天數(shù)。后2個字節(jié)存儲午夜后的分鐘數(shù)。值范圍：1900-01-01 到 2079-06-06。
date占用3個字節(jié)，它比smalldatetime的前2個字節(jié)多了1字節(jié)，所以值的范圍更廣了。值范圍：0001-01-01 到 9999-12-31。
所以，如果你使用char(10)來保存截斷的日期，那么你的存儲空間反而更大了。
結(jié)論： 如果是SQL Server 2005，那么請你使用smalldatetime吧，數(shù)據(jù)能節(jié)約一半，雖然查詢的時候看起來沒什么改變；如果你是SQL Server 2008，那么請你使用date吧，
雖然3個字節(jié)跟4個字節(jié)沒有多大的差距，但是從設(shè)計上和邏輯清晰度上都有很大的提升，而且差距有些時候并不是1個字節(jié)的問題，比如當(dāng)表數(shù)據(jù)量達到幾個億的時候，還是有差別的，又或者一條記錄可能因為差1個字節(jié)就剛剛好給8060字節(jié)的頁瓜分，這些都不容忽視的。
三、測試
下面我們就從數(shù)據(jù)存儲的大小、索引存儲的大小、索引使用時候的速度這幾個方面進行測試：（這里只測試數(shù)據(jù)類型：，，數(shù)據(jù)的內(nèi)容都是一樣的）
(一) 測試前奏：
1. 創(chuàng)建三種數(shù)據(jù)類型char(10)、datetime、smalldatetime的表；（表結(jié)構(gòu)如下面SQL）
CREATE TABLE [dbo].[TestDatetime](
[Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[Dates] [datetime] NULL,
CONSTRAINT [PK_TestDatetime] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[Id] ASC
)WITH (IGNORE_DUP_KEY = OFF) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
2. 插入相同記錄到三個表中；（這里插入1210000條記錄）
3. 為[Dates]字段創(chuàng)建索引；（在創(chuàng)建索引的時候可以設(shè)置填充因子為100%）
4. 查看索引屬性中的索引碎片信息，查看表數(shù)據(jù)和索引占用的空間，測試[Dates]字段索引的查詢效率；
(二) 測試結(jié)果：
1. 數(shù)據(jù)存儲大?。?/p>
（圖2：數(shù)據(jù)空間對比）
索引存儲信息：
（圖3：char(10)）
（圖4：datetime）
（圖5：smalldatetime）
索引查詢的情況：
多次執(zhí)行，SQL Server執(zhí)行時間為：[char(10)] 大部分在43~59徘徊，偶爾出現(xiàn)小于10的；[datetime]平均在1~2毫秒；[smalldatetime]均在1毫秒；而且大家會發(fā)現(xiàn)[smalldatetime]有其它的9次邏輯讀取變?yōu)?次了。
--[TestChar10]
SQL Server 分析和編譯時間:
CPU 時間= 0 毫秒，占用時間= 1 毫秒。
(2200 行受影響)
表'TestChar10'。掃描計數(shù)1，邏輯讀取9 次，物理讀取0 次，預(yù)讀0 次，lob 邏輯讀取0 次，lob 物理讀取0 次，lob 預(yù)讀0 次。
SQL Server 執(zhí)行時間:
CPU 時間= 0 毫秒，占用時間= 59 毫秒。
SQL Server 執(zhí)行時間:
CPU 時間= 0 毫秒，占用時間= 1 毫秒。
--[TestDatetime]
SQL Server 分析和編譯時間:
CPU 時間= 0 毫秒，占用時間= 1 毫秒。
(2200 行受影響)
表'TestDatetime'。掃描計數(shù)1，邏輯讀取9 次，物理讀取0 次，預(yù)讀0 次，lob 邏輯讀取0 次，lob 物理讀取0 次，lob 預(yù)讀0 次。
SQL Server 執(zhí)行時間:
CPU 時間= 0 毫秒，占用時間= 2 毫秒。
SQL Server 執(zhí)行時間:
CPU 時間= 0 毫秒，占用時間= 1 毫秒。
--[TestSmalldatetime]
SQL Server 分析和編譯時間:
CPU 時間= 0 毫秒，占用時間= 1 毫秒。
(2200 行受影響)
表'TestSmalldatetime'。掃描計數(shù)1，邏輯讀取8 次，物理讀取0 次，預(yù)讀0 次，lob 邏輯讀取0 次，lob 物理讀取0 次，lob 預(yù)讀0 次。
SQL Server 執(zhí)行時間:
CPU 時間= 0 毫秒，占用時間= 1 毫秒。
SQL Server 執(zhí)行時間:
CPU 時間= 0 毫秒，占用時間= 1 毫秒。
--SQL Server 2008新數(shù)據(jù)類型
SELECT
CAST('2007-05-08 12:35:29. 1234567 +12:15' AS time(7)) AS 'time'
,CAST('2007-05-08 12:35:29. 1234567 +12:15' AS date) AS 'date'
,CAST('2007-05-08 12:35:29.123' AS smalldatetime) AS
'smalldatetime'
,CAST('2007-05-08 12:35:29.123' AS datetime) AS 'datetime'
,CAST('2007-05-08 12:35:29. 1234567 +12:15' AS datetime2(7)) AS 'datetime2'
,CAST('2007-05-08 12:35:29.1234567 +12:15' AS datetimeoffset(7)) AS 'datetimeoffset';
SQL Server datetime數(shù)據(jù)類型設(shè)計以及數(shù)據(jù)庫優(yōu)化誤區(qū)就為大家總結(jié)這么多，可能還不夠全面，以后有機會還會繼續(xù)為大家介紹更多的總結(jié)，希望大家都能夠從中有所收獲。
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當(dāng)前名稱：SQLServerdatetime數(shù)據(jù)類型設(shè)計以及優(yōu)化誤區(qū)
網(wǎng)站URL：http://www.dlmjj.cn/article/cohoioo.html
