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