目前我正在研究一个计算数据并按 ID 将其存储在分析数据库中的项目。
例如，一篇新闻文章被阅读的次数（因此大约有 20 类数据以整数形式存储）。
我们将数据存储在如下字段中： int user_id int value_type_id int value datetime datetime
我们使用 4 个表，x_hour、x_day、x_week、x_month 这样我们就不必计算潜在的几千甚至几百万条记录的数据。
数据需要动态计算并通过某些连接过滤。这一切都没有问题，并且按预期以令人满意的速度工作。
接下来的问题。我们希望数据显示在查看它的用户的时区中，时区并不总是相同的，因为它可能很有趣，例如 UTC-5 或 UTC+4。
由于我们将日期存储在 UTC 上，因此我们在天、周和月的间隔方面存在问题，因为如果活动在午夜前一小时存储，则较大的间隔将其视为昨天，即使它可能在该时区的同一天。
我已将解决方案阅读为添加 24 列来保存每个时区的数据，是否有人有不同的解决方案。
继续以 UTC 格式存储日期时间。
将用户的时区传递给查询。
在 中转换SELECT，使用CONVERT_TZ函数：
CONVERT_TZ(`datetimefield`, 'UTC', 'Europe/Amsterdam')
其中“欧洲/阿姆斯特丹”替换为适当的时区。
你最好使用上面的 IANA 时区字符串，而不是像“UTC-5”这样的偏移量，只要你有这些数据可用。它将正确处理发生这种情况的地区的夏令时问题。
进一步说明：https ://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/mysql-tzinfo-to-sql.html - 该程序用于使用时区数据初始化 MySQL。
似乎唯一的方法是使用 15 分钟的存储桶或精确定义的时区，因为那样只会得到大约 40 列。
然后我们必须在几天几周和几个月内做同样的事情，这样我们就有每个时区的正确数据。
花费更多时间并占用更多数据存储空间，但如果我们保持数据清洁，这可能是一个足够体面的解决方案。