• MySQL datetime 类型精度设置踩坑

MySQL datetime 类型精度设置踩坑

2025-05-27 02:00:03 栏目:宝塔面板 66 阅读

在数据库设计与开发过程中,时间类型的精度问题常常是引发数据错误的“隐形炸弹”。MySQL 的 datetime 类型作为常见的日期时间存储字段,其默认行为和精度设置对业务逻辑的影响尤为关键。

本文也是作者实际踩坑后结合实际案例,深入剖析 datetime 类型的精度问题,并提供解决方案和最佳实践。

一、datetime 类型的精度问题

1.1 默认精度限制

MySQL 的 datetime 类型默认仅精确到秒级(即不包含毫秒或微秒)。例如,插入值 2025-05-26 10:14:59.999 时,实际存储的值会被截断为 2025-05-26 10:15:00。这种行为在 MySQL 5.6.4 之前的版本中尤为常见,即使字段名显示为 datetime,实际存储时也会丢失小数部分的精度。

1.2 四舍五入与进位问题

当插入的毫秒值超过 0.5 秒时,MySQL 会自动进位。例如:

INSERT INTO t_user (join_time) VALUES ('2025-05-26 10:14:59.765');

若字段未声明精度(即 datetime 而非 datetime(3)),存储结果将变为 2025-05-26 10:15:00,而非预期的 2025-05-26 10:14:59.765。这种行为可能导致业务逻辑中的时间计算错误(如订单超时判断、日志时间戳分析等)。

1.3 实际案例:毫秒级精度丢失引发的业务异常

某电商平台在处理订单结算时,发现部分订单的 end_time 字段在插入 TiDB 后,值从 2022-11-03 23:59:59.999 被进位为 2022-11-04 00:00:00。由于系统依赖此字段判断订单是否在当日有效,最终导致大量订单被错误标记为“过期”,造成客户投诉和财务损失。

二、问题根源分析

2.1 MySQL 版本差异

  • MySQL 5.6.4 之前:datetime 类型不支持毫秒精度,插入值的小数部分会被直接丢弃或四舍五入。
  • MySQL 5.6.4 及之后:支持通过 datetime(fsp) 设置精度,其中 fsp 表示小数秒位数(0-6),例如:
CREATE TABLE t_user (
    join_time DATETIME(3)  -- 精确到毫秒
);

2.2 客户端工具的显示误导

某些常用的客户端工具(如 Navicat)在设计表时默认将 datetime 的精度默认设置为 0,稍不注意就会踩坑。这种设计缺陷容易导致开发者误以为字段支持高精度存储。

图片

没错,说的就是我

本文地址:https://www.yitenyun.com/241.html

搜索文章

Tags

数据库 API FastAPI Calcite 电商系统 MySQL Web 应用 异步数据库 数据同步 ACK 双主架构 循环复制 TIME_WAIT 运维 负载均衡 Deepseek 宝塔面板 Linux宝塔 Docker JumpServer JumpServer安装 堡垒机安装 Linux安装JumpServer esxi esxi6 root密码不对 无法登录 web无法登录 生命周期 SSL 堡垒机 跳板机 HTTPS 序列 核心机制 HexHub Windows Windows server net3.5 .NET 安装出错 HTTPS加密 宝塔面板打不开 宝塔面板无法访问 查看硬件 Linux查看硬件 Linux查看CPU Linux查看内存 InnoDB 数据库锁 Oracle 处理机制 连接控制 机制 无法访问宝塔面板 ES 协同 监控 Windows宝塔 Mysql重置密码 Serverless 无服务器 语言 开源 PostgreSQL 存储引擎 技术 group by 索引 Spring Redis 异步化 分页查询 服务器 管理口 高可用 缓存方案 缓存架构 缓存穿透 SQL 动态查询 响应模型 SVM Embedding 自定义序列化 GreatSQL 连接数 数据 主库 日志文件 MIXED 3 云原生 PG DBA 服务器性能 SQLark scp Linux的scp怎么用 scp上传 scp下载 scp命令 ​Redis 机器学习 推荐模型 R edis 线程 Netstat Linux 服务器 端口 AI 助手 向量数据库 大模型 Linux 安全 工具 存储 Undo Log 查询 SQLite-Web SQLite 数据库管理工具 共享锁 openHalo OB 单机版 电商 系统 Rsync Recursive 架构 R2DBC • 索引 • 数据库 Postgres OTel Iceberg RocketMQ 长轮询 配置 数据分类 加密 聚簇 非聚簇 修改DNS Centos7如何修改DNS 优化 万能公式 redo log 重做日志 磁盘架构 流量 同城 双活 sftp 服务器 参数 防火墙 黑客 Ftp Hash 字段 场景 信息化 智能运维 mini-redis INCR指令 RDB AOF MVCC 人工智能 推荐系统 MySQL 9.3 业务 数据备份 缓存 窗口 函数 高效统计 今天这篇文章就跟大家 网络架构 网络配置 INSERT COMPACT 向量库 Milvus Redisson 锁芯 Doris SeaTunnel 线上 库存 预扣 事务 Java 开发 核心架构 订阅机制 prometheus Alert 引擎 性能 Python B+Tree ID 字段 MongoDB 数据结构 IT运维 不宕机 Web PostGIS 崖山 新版本 数据脱敏 加密算法 数据类型 传统数据库 向量化 ZODB 读写 分布式 集中式 虚拟服务器 虚拟机 内存 OAuth2 Token filelock JOIN Canal 容器化 网络故障 容器 DBMS 管理系统 模型 Redis 8.0 QPS 高并发 微软 SQL Server AI功能 自动重启 Pottery Testcloud 云端自动化 发件箱模式 部署 聚簇索引 非聚簇索引 Entity 工具链 排行榜 排序 分库 分表 事务隔离 SpringAI 锁机制 分页方案 排版 启动故障 数据页 速度 服务器中毒 1 悲观锁 乐观锁 StarRocks 数据仓库 SSH Caffeine CP Web 接口 池化技术 连接池 单点故障 Go 数据库迁移 MCP 开放协议 sqlmock LRU 原子性 大表 业务场景 数据集成工具 Redka 频繁 Codis 分页 意向锁 记录锁 AIOPS 优化器 Order 网络 分布式架构 分布式锁​ dbt 数据转换工具 EasyExcel MySQL8 IT 仪表盘 日志 对象 单线程 字典 InfluxDB 行业 趋势 双引擎 RAG HelixDB Ansible 事务同步 国产数据库 Crash 代码 LLM UUIDv7 主键 线程安全 List 类型 订单 Pump UUID ID 主从复制 代理 Next-Key 编程 关系数据库 解锁 调优 ReadView 产业链 兼容性 语句 Valkey Valkey8.0 播客 恢复数据 MGR 分布式集群 数据字典 算法 失效 国产 用户 快照读 当前读 视图 GitHub Git 矢量存储 数据库类型 AI代理 查询规划 千万级 Weaviate RR 互联网 慢SQL优化 count(*) count(主键) 行数 分布式锁 Zookeeper 神经系统 表空间 并发控制 恢复机制 拦截器 动态代理 CAS 多线程 技巧 闪回