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　　一、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：‘2009-04-0900:00:00.000’變?yōu)?lsquo;2009-04-09 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)?lsquo;2009-04-09’，這好像能減少很多存儲空間哦。

　　二、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basedate（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SQLServer 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?。?/span>

（圖2：數(shù)據(jù)空間對比）

2. 索引存儲信息：

（圖3：char(10)）

（圖4：datetime）

（圖5：smalldatetime）

3. 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)?span lang="EN-US">8次了。