各自都有优缺点
在 MySQL 数据库中，选择使用时间戳（TIMESTAMP）还是时间（DATETIME 或 DATETIME(6)）来存储日期和时间信息，取决于你的具体需求和使用场景。以下是两者的一些特点和考虑因素：
- **时间戳（TIMESTAMP）**:
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存储格式为时间戳，范围从 '1970-01-01 00:00:01' UTC 到 '2038-01-19 03:14:07' UTC。
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通常占用 4 字节存储空间（不包括分秒后面的微秒）。
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有一个特点，即它会根据数据库服务器的时区设置自动转换为 UTC 时间存储，取出时再转换回当前时区。
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如果你的应用需要在不同的时区中使用时间数据，或者需要自动处理夏令时的变化，使用 TIMESTAMP 可能更方便。
- **时间（DATETIME）**:
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存储格式为日期和时间，范围从 '1000-01-01 00:00:00' 到 '9999-12-31 23:59:59'。
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通常占用 8 字节存储空间（不包括分秒后面的微秒）。
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DATETIME 类型不随时区变化，它存储的是绝对的日期和时间。
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如果你需要存储的时间数据与特定时区无关，或者你需要更精确地控制时间数据，使用 DATETIME 可能更合适。
- **DATETIME(6)**:
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DATETIME 类型的扩展，允许你存储微秒，即精度到微秒级别的时间。
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占用 8 字节加上微秒位数的存储空间。
- **时区处理**:
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如果你的应用程序需要处理多个时区，或者你希望数据库自动处理时区转换和夏令时，TIMESTAMP 可能更合适。
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如果你需要存储的时间数据与时区无关，或者你希望应用程序来处理时区转换，DATETIME 或 DATETIME(6) 可能更合适。
- **性能和存储**:
- TIMESTAMP 通常占用的空间比 DATETIME 少，如果你对存储空间有限制，或者你需要存储大量的时间戳数据，TIMESTAMP 可能是更好的选择。
- **兼容性**:
- 考虑到不同的数据库系统和应用程序可能对时间类型的支持不同，选择一个能够满足你当前和未来需求的时间类型是很重要的。
- **查询和索引**:
- 对于需要频繁进行日期和时间范围查询的场景，DATETIME 类型可能更适合，因为它允许更灵活的日期和时间计算。
最终，你应该根据你的应用程序需求、数据存储的精度要求、时区处理需求以及性能和存储考虑来决定使用哪种类型。在某些情况下，你可能需要在应用程序层面处理时间数据，而不是完全依赖数据库的时间类型。
如果你需要高并发高精度，查询速度更快的情况下用BigINT比较好
使用 BIGINT 类型来存储时间戳（即以毫秒或秒为单位的时间值）有几个潜在的好处：
- **精度和范围**：
- BIGINT 类型可以存储非常大的整数值，通常至少是 64 位。这意味着它可以存储从公元 292,278,994 年到公元 292,278,993 年的时间戳，这远远超出了 UNIX 时间戳的范围（大约从 1970 年到 2038 年）。
- **一致性**：
- 使用 BIGINT 存储时间戳可以确保无论时间值的大小如何，存储和处理方式都是一致的。这对于数据库迁移、备份和恢复等操作来说是一个优势。
- **时区无关**：
- 存储为 BIGINT 的时间戳是时区无关的，这意味着它们不依赖于服务器的时区设置。这使得在全球分布式系统中处理时间数据变得更加容易。
- **易于计算**：
- 时间戳以数字形式存储，使得进行日期和时间的计算（如时间差、日期加减等）变得简单，因为这些计算可以简单地通过数学运算符来完成。
- **避免时区转换**：
- 如果使用标准的日期时间类型（如 DATETIME 或 TIMESTAMP），数据库可能会根据服务器的时区设置自动进行时区转换。使用 BIGINT 存储时间戳可以避免这种自动转换，从而减少可能的错误。
- **跨平台兼容性**：
- 时间戳以数字形式存储，这使得它们在不同的数据库系统和编程语言之间传输和使用时更加兼容。
- **灵活的格式控制**：
- 应用程序可以根据需要将 BIGINT 时间戳格式化为任何所需的日期和时间格式，而不是依赖数据库提供的格式。
- **存储空间**：
- 对于某些数据库系统，BIGINT 可能比 DATETIME 或 TIMESTAMP 类型占用更多的存储空间，但这通常不是问题，因为现代存储设备的空间成本相对较低。
- **索引性能**：
- 在某些情况下，使用 BIGINT 存储时间戳可能会提高索引性能，因为数字类型的索引通常比日期时间类型的索引更高效。
然而，使用 BIGINT 存储时间戳也有一些缺点，比如失去了数据库自动提供的一些日期时间函数和操作的便利性。此外，应用程序需要负责时间戳的格式化和计算，这可能会增加应用程序逻辑的复杂性。因此，是否使用 BIGINT 存储时间戳应根据具体的应用场景和需求来决定。